IBM Watson es un sistema informático capaz de responder a preguntas planteadas en lenguaje natural . [1] Fue desarrollado como parte del proyecto DeepQA de IBM por un equipo de investigación, dirigido por el investigador principal David Ferrucci . [2] Watson recibió su nombre en honor al fundador y primer director ejecutivo de IBM, el industrial Thomas J. Watson . [3] [4]
El sistema informático fue desarrollado inicialmente para responder preguntas en el popular concurso de preguntas Jeopardy! [5] y en 2011, el sistema informático Watson compitió en Jeopardy! contra los campeones Brad Rutter y Ken Jennings , [3] [6] ganando el premio del primer lugar de 1 millón de dólares. [7]
En febrero de 2013, IBM anunció que la primera aplicación comercial de Watson sería para decisiones de gestión de utilización en el tratamiento del cáncer de pulmón, en el Memorial Sloan Kettering Cancer Center , en la ciudad de Nueva York, en conjunto con WellPoint (ahora Elevance Health ). [8]
Watson fue creado como un sistema informático de respuesta a preguntas (QA) que IBM construyó para aplicar tecnologías avanzadas de procesamiento de lenguaje natural , recuperación de información , representación de conocimiento , razonamiento automatizado y aprendizaje automático al campo de respuesta a preguntas de dominio abierto . [1]
IBM afirmó que Watson utiliza "más de 100 técnicas diferentes para analizar el lenguaje natural, identificar fuentes, encontrar y generar hipótesis, encontrar y puntuar evidencias, y fusionar y clasificar hipótesis". [10]
En los últimos años, las capacidades de Watson se han ampliado y la forma en que trabaja Watson ha cambiado para aprovechar nuevos modelos de implementación (Watson en IBM Cloud ), capacidades evolucionadas de aprendizaje automático y hardware optimizado disponible para desarrolladores e investigadores. [ cita requerida ]
Watson utiliza el software DeepQA de IBM y la implementación del marco Apache UIMA (Unstructured Information Management Architecture). El sistema fue escrito en varios lenguajes, incluidos Java , C++ y Prolog , y se ejecuta en el sistema operativo SUSE Linux Enterprise Server 11 utilizando el marco Apache Hadoop para proporcionar computación distribuida. [11] [12] [13]
El sistema está optimizado para la carga de trabajo, integra procesadores POWER7 masivamente paralelos y está construido sobre la tecnología DeepQA de IBM , [14] que utiliza para generar hipótesis, recopilar evidencia masiva y analizar datos. [1] Watson emplea un clúster de noventa servidores IBM Power 750, cada uno de los cuales utiliza un procesador POWER7 de ocho núcleos a 3,5 GHz, con cuatro subprocesos por núcleo. En total, el sistema utiliza 2.880 subprocesos de procesador POWER7 y 16 terabytes de RAM. [14]
Según John Rennie , Watson puede procesar 500 gigabytes (el equivalente a un millón de libros) por segundo. [15] El inventor maestro de IBM y consultor senior Tony Pearson estimó que el costo del hardware de Watson fue de aproximadamente tres millones de dólares. [16] Su rendimiento Linpack se sitúa en 80 TeraFLOPs , que es aproximadamente la mitad de rápido que la línea de corte para la lista de las 500 mejores supercomputadoras . [17] Según Rennie, todo el contenido se almacenó en la RAM de Watson para el juego Jeopardy porque los datos almacenados en discos duros serían demasiado lentos para competir con los campeones humanos de Jeopardy. [15]
Las fuentes de información de Watson incluyen enciclopedias, diccionarios , tesauros , artículos de noticias y obras literarias . Watson también utilizó bases de datos, taxonomías y ontologías , incluidas DBPedia , WordNet y Yago . [18] El equipo de IBM proporcionó a Watson millones de documentos, incluidos diccionarios, enciclopedias y otro material de referencia, que podía utilizar para construir su conocimiento. [19]
Watson analiza las preguntas en diferentes palabras clave y fragmentos de oraciones para encontrar frases estadísticamente relacionadas. [19] La principal innovación de Watson no fue la creación de un nuevo algoritmo para esta operación, sino más bien su capacidad de ejecutar rápidamente cientos de algoritmos de análisis del lenguaje probados de manera simultánea. [19] [20] Cuantos más algoritmos encuentren la misma respuesta de forma independiente, más probabilidades hay de que Watson esté en lo cierto. Una vez que Watson tiene una pequeña cantidad de soluciones potenciales, puede verificarlas en su base de datos para determinar si la solución tiene sentido o no. [19]
El principio básico de trabajo de Watson es analizar las palabras clave de una pista mientras busca términos relacionados como respuestas. Esto le da a Watson algunas ventajas y desventajas en comparación con los jugadores humanos de Jeopardy! [21] Watson tiene deficiencias en la comprensión del contexto de las pistas. Watson puede leer, analizar y aprender del lenguaje natural, lo que le da la capacidad de tomar decisiones similares a las humanas. [22] Como resultado, los jugadores humanos generalmente generan respuestas más rápido que Watson, especialmente a pistas cortas. [19] La programación de Watson le impide usar la táctica popular de hacer sonar el timbre antes de estar seguro de su respuesta. [19] Sin embargo, Watson tiene un tiempo de reacción consistentemente mejor en el timbre una vez que ha generado una respuesta, y es inmune a las tácticas psicológicas de los jugadores humanos, como saltar entre categorías en cada pista. [19] [23]
En una secuencia de 20 juegos simulados de Jeopardy!, los participantes humanos pudieron utilizar los seis o siete segundos que Watson necesitaba para escuchar la pista y decidir si hacer una señal para responder. [19] Durante ese tiempo, Watson también tiene que evaluar la respuesta y determinar si es lo suficientemente confiable en el resultado como para hacer una señal. [19] Parte del sistema utilizado para ganar el concurso Jeopardy! fue el circuito electrónico que recibe la señal de "listo" y luego examina si el nivel de confianza de Watson era lo suficientemente grande como para activar el timbre. Dada la velocidad de este circuito en comparación con la velocidad de los tiempos de reacción humanos, el tiempo de reacción de Watson fue más rápido que el de los concursantes humanos, excepto cuando el humano anticipó (en lugar de reaccionar a) la señal de listo. [24] Después de la señal, Watson habla con una voz electrónica y da las respuestas en el formato de preguntas de Jeopardy !. [19] La voz de Watson se sintetizó a partir de grabaciones que el actor Jeff Woodman hizo para un programa de texto a voz de IBM en 2004. [25]
El personal de Jeopardy! utilizó diferentes medios para notificar a Watson y a los jugadores humanos cuándo debían hacer sonar el timbre, [24] lo que fue crítico en muchas rondas. [23] Los humanos fueron notificados por una luz, que les tomó décimas de segundo percibir . [ 26] [27] Watson fue notificado por una señal electrónica y pudo activar el timbre en aproximadamente ocho milisegundos. [28] Los humanos intentaron compensar el retraso de percepción anticipándose a la luz, [29] pero la variación en el tiempo de anticipación fue generalmente demasiado grande para caer dentro del tiempo de respuesta de Watson. [23] Watson no intentó anticipar la señal de notificación. [27] [29]
Desde la victoria de Deep Blue sobre Garry Kasparov en ajedrez en 1997, IBM había estado a la caza de un nuevo desafío. En 2004, el director de IBM Research, Charles Lickel, durante una cena con compañeros de trabajo, se dio cuenta de que el restaurante en el que se encontraban había quedado en silencio. Pronto descubrió la causa de la pausa de esa noche: Ken Jennings , que estaba en medio de su exitosa racha de 74 partidas en Jeopardy!. Casi todo el restaurante se había amontonado hacia los televisores, a mitad de la comida, para ver Jeopardy !. Intrigado por el concurso de preguntas como un posible desafío para IBM, Lickel transmitió la idea y, en 2005, el ejecutivo de IBM Research, Paul Horn , apoyó a Lickel, presionando para que alguien de su departamento aceptara el desafío de jugar Jeopardy! con un sistema IBM. Aunque inicialmente tuvo problemas para encontrar personal de investigación dispuesto a asumir lo que parecía ser un desafío mucho más complejo que el juego de ajedrez sin palabras, finalmente David Ferrucci aceptó la oferta. [30] En las competiciones organizadas por el gobierno de los Estados Unidos, el predecesor de Watson, un sistema llamado Piquant, por lo general era capaz de responder correctamente solo a alrededor del 35% de las pistas y a menudo requería varios minutos para responder. [31] [32] [33] Para competir con éxito en Jeopardy!, Watson necesitaría responder en no más de unos pocos segundos, y en ese momento, los problemas planteados por el programa de juegos se consideraban imposibles de resolver. [19]
En las pruebas iniciales realizadas durante 2006 por David Ferrucci, el gerente senior del departamento de Análisis e Integración Semántica de IBM, Watson recibió 500 pistas de programas anteriores de Jeopardy!. Mientras que los mejores competidores de la vida real respondieron correctamente hasta el 95% de las pistas en la mitad del tiempo, Watson sólo pudo obtener un 15% de respuestas correctas en el primer intento. Durante 2007, el equipo de IBM recibió de tres a cinco años y un equipo de 15 personas para resolver los problemas. [19] John E. Kelly III sucedió a Paul Horn como director de IBM Research en 2007. [34] InformationWeek describió a Kelly como "el padre de Watson" y le atribuyó el mérito de alentar al sistema a competir contra humanos en Jeopardy!. [ 35] Para 2008, los desarrolladores habían mejorado Watson de tal manera que podía competir con los campeones de Jeopardy !. [19] Para febrero de 2010, Watson podía vencer a concursantes humanos de Jeopardy! de forma regular. [36]
Durante el juego, Watson tuvo acceso a 200 millones de páginas de contenido estructurado y no estructurado que consumían cuatro terabytes de almacenamiento en disco [11], incluido el texto completo de la edición de 2011 de Wikipedia, [37] pero no estaba conectado a Internet. [38] [19] Para cada pista, las tres respuestas más probables de Watson se mostraban en la pantalla del televisor. Watson superó constantemente a sus oponentes humanos en el dispositivo de señalización del juego, pero tuvo problemas en algunas categorías, en particular aquellas que tenían pistas cortas que contenían solo unas pocas palabras. [ cita requerida ]
Aunque el sistema es principalmente un esfuerzo de IBM, el desarrollo de Watson involucró a profesores y estudiantes de posgrado del Instituto Politécnico Rensselaer , la Universidad Carnegie Mellon , la Universidad de Massachusetts Amherst , el Instituto de Ciencias de la Información de la Universidad del Sur de California , la Universidad de Texas en Austin , el Instituto Tecnológico de Massachusetts y la Universidad de Trento , [9] así como estudiantes del New York Medical College . [39] Entre el equipo de programadores de IBM que trabajó en Watson se encontraba el ganador del primer premio de ¿Quién quiere ser millonario? de 2001, Ed Toutant, quien había aparecido en Jeopardy! en 1989 (ganando un juego). [40]
En 2008, los representantes de IBM se comunicaron con el productor ejecutivo de Jeopardy!, Harry Friedman, sobre la posibilidad de que Watson compitiera contra Ken Jennings y Brad Rutter , dos de los concursantes más exitosos del programa, y los productores del programa estuvieron de acuerdo. [19] [41] Las diferencias de Watson con los jugadores humanos habían generado conflictos entre IBM y el personal de Jeopardy! durante la planificación de la competencia. [21] IBM expresó repetidamente su preocupación de que los escritores del programa explotarían las deficiencias cognitivas de Watson al escribir las pistas, convirtiendo así el juego en una prueba de Turing . Para aliviar esa afirmación, un tercero eligió al azar las pistas de programas escritos previamente que nunca se transmitieron. [21] El personal de Jeopardy! también mostró preocupaciones sobre el tiempo de reacción de Watson en el timbre. Originalmente, Watson hacía señales electrónicas, pero el personal del programa solicitó que presionara un botón físicamente, como lo harían los concursantes humanos. [42] Incluso con un "dedo" robótico presionando el timbre, Watson siguió siendo más rápido que sus competidores humanos. Ken Jennings señaló: "Si estás tratando de ganar en el programa, el timbre lo es todo", y que Watson "puede hacer sonar un zumbido con precisión de microsegundos cada vez con poca o ninguna variación. Los reflejos humanos no pueden competir con los circuitos de computadora en este sentido". [23] [29] [43] Stephen Baker , un periodista que registró el desarrollo de Watson en su libro Final Jeopardy , informó que el conflicto entre IBM y Jeopardy! se volvió tan serio en mayo de 2010 que la competencia casi fue cancelada. [21] Como parte de la preparación, IBM construyó un set simulado en una sala de conferencias en uno de sus sitios de tecnología para modelar el usado en Jeopardy!. Los jugadores humanos, incluidos ex concursantes de Jeopardy!, también participaron en juegos simulados contra Watson con Todd Alan Crain de The Onion como presentador. [19] Se llevaron a cabo alrededor de 100 partidos de prueba y Watson ganó el 65% de los juegos. [44]
Para proporcionar una presencia física en los juegos televisados, Watson fue representado por un " avatar " de un globo terráqueo, inspirado en el símbolo de "planeta más inteligente" de IBM. Jennings describió el avatar de la computadora como una "bola azul brillante entrecruzada por 'hilos' de pensamiento: 42 hilos, para ser precisos", [45] y afirmó que la cantidad de hilos de pensamiento en el avatar era una broma interna que hacía referencia al significado del número 42 en la Guía del autoestopista galáctico de Douglas Adams . [45] Joshua Davis , el artista que diseñó el avatar para el proyecto, le explicó a Stephen Baker que hay 36 estados activables que Watson pudo usar a lo largo del juego para mostrar su confianza en responder correctamente a una pista; esperaba poder encontrar cuarenta y dos, para agregar otro nivel a la referencia de la Guía del autoestopista galáctico , pero no pudo identificar suficientes estados del juego. [46]
El 13 de enero de 2011 se grabó un partido de práctica y el 14 de enero de 2011 se grabaron los partidos oficiales. Todos los participantes mantuvieron el secreto sobre el resultado hasta que se transmitió el partido en febrero. [47]
En un partido de práctica ante la prensa el 13 de enero de 2011, Watson ganó una ronda de 15 preguntas contra Ken Jennings y Brad Rutter con una puntuación de $4,400 contra $3,400 de Jennings y $1,200 de Rutter, aunque Jennings y Watson estaban empatados antes de la última pregunta de $1,000. Ninguno de los tres jugadores respondió incorrectamente a una pista. [48]
La primera ronda se emitió el 14 de febrero de 2011 y la segunda ronda, el 15 de febrero de 2011. El derecho a elegir la primera categoría se había determinado mediante un sorteo ganado por Rutter. [49] Watson, representado por una pantalla de ordenador y una voz artificial, respondió correctamente a la segunda pista y luego seleccionó la cuarta pista de la primera categoría, una estrategia deliberada para encontrar el Daily Double lo más rápido posible. [50] La suposición de Watson sobre la ubicación del Daily Double fue correcta. Al final de la primera ronda, Watson estaba empatado con Rutter con 5.000 dólares; Jennings tenía 2.000. [49]
La actuación de Watson se caracterizó por algunas peculiaridades. En una ocasión, Watson repitió una versión reformulada de una respuesta incorrecta ofrecida por Jennings. (Jennings dijo "¿Qué son los años 20?" en referencia a los años 1920. Luego Watson dijo "¿Qué es 1920?"). Como Watson no podía reconocer las respuestas de otros concursantes, no sabía que Jennings ya había dado la misma respuesta. En otra ocasión, a Watson se le dio crédito inicialmente por una respuesta de "¿Qué es una pierna?" después de que Jennings respondiera incorrectamente "¿Qué es: solo tenía una mano?" a una pista sobre George Eyser (la respuesta correcta era "¿Qué es: le falta una pierna?"). Debido a que Watson, a diferencia de un humano, no podría haber estado respondiendo al error de Jennings, se decidió que esta respuesta era incorrecta. La versión transmitida del episodio fue editada para omitir la aceptación original de Trebek de la respuesta de Watson. [51] Watson también demostró estrategias de apuestas complejas en el Daily Doubles, con una apuesta de $6,435 y otra de $1,246. [52] Gerald Tesauro, uno de los investigadores de IBM que trabajó en Watson, explicó que las apuestas de Watson se basaban en su nivel de confianza para la categoría y en un modelo de regresión complejo llamado Game State Evaluator. [53]
Watson tomó la delantera en Double Jeopardy!, respondiendo correctamente a ambos Daily Doubles. Watson respondió correctamente al segundo Daily Double con un puntaje de confianza del 32 %. [52]
Sin embargo, durante la ronda final de Jeopardy!, Watson fue el único concursante que no acertó la pista en la categoría Ciudades de EE. UU. ("Su aeropuerto más grande fue nombrado en honor a un héroe de la Segunda Guerra Mundial ; el segundo más grande , en honor a una batalla de la Segunda Guerra Mundial "). Rutter y Jennings dieron la respuesta correcta de Chicago, pero la respuesta de Watson fue "¿Qué es Toronto ?????" con cinco signos de interrogación adjuntos que indican falta de confianza. [52] [54] [55] Ferrucci ofreció razones por las que Watson parecería haber adivinado una ciudad canadiense: las categorías solo sugieren débilmente el tipo de respuesta deseada, la frase "ciudad de EE. UU." no apareció en la pregunta, hay ciudades llamadas Toronto en EE. UU . y Toronto en Ontario tiene un equipo de béisbol de la Liga Americana . [56] Chris Welty , que también trabajó en Watson, sugirió que es posible que no haya podido analizar correctamente la segunda parte de la pista, "su segunda más grande, para una batalla de la Segunda Guerra Mundial" (que no era una cláusula independiente a pesar de que seguía a un punto y coma , y requería contexto para entender que se refería a un segundo aeropuerto más grande ). [57] Eric Nyberg , profesor de la Universidad Carnegie Mellon y miembro del equipo de desarrollo, afirmó que el error se produjo porque Watson no posee el conocimiento comparativo para descartar esa posible respuesta como no viable. [55] Aunque no se mostró a la audiencia como con las preguntas de Jeopardy! que no eran finales, la segunda opción de Watson fue Chicago. Tanto Toronto como Chicago estaban muy por debajo del umbral de confianza de Watson, con un 14% y un 11% respectivamente. Watson apostó solo $947 en la pregunta. [58]
El juego terminó con Jennings con $4,800, Rutter con $10,400 y Watson con $35,734. [52]
Durante la introducción, Trebek (un nativo canadiense) bromeó diciendo que había aprendido que Toronto era una ciudad estadounidense, y el error de Watson en el primer partido provocó que un ingeniero de IBM usara una chaqueta de los Toronto Blue Jays para la grabación del segundo partido. [59]
En la primera ronda, Jennings finalmente pudo elegir una pista de Daily Double, [60] mientras que Watson respondió incorrectamente a una pista de Daily Double por primera vez en la ronda de Double Jeopardy! [61] Después de la primera ronda, Watson quedó en segundo lugar por primera vez en la competencia después de que Rutter y Jennings lograron aumentar brevemente sus valores en dólares antes de que Watson pudiera responder. [61] [62] No obstante, el resultado final terminó con una victoria para Watson con una puntuación de $77,147, superando a Jennings que obtuvo $24,000 y Rutter que obtuvo $21,600. [63]
Los premios del concurso fueron de 1 millón de dólares para el primer puesto (Watson), 300.000 dólares para el segundo puesto (Jennings) y 200.000 dólares para el tercer puesto (Rutter). Como había prometido, IBM donó el 100% de las ganancias de Watson a obras de caridad, de las cuales el 50% se destinó a World Vision y el otro 50% a World Community Grid . [64] De manera similar, Jennings y Rutter donaron el 50% de sus ganancias a sus respectivas organizaciones de caridad. [65]
En reconocimiento a los logros de IBM y Watson, Jennings hizo un comentario adicional en su respuesta final a Jeopardy!: "Yo, por mi parte, doy la bienvenida a nuestros nuevos señores de la informática", parafraseando un chiste de Los Simpson . [66] [67] Jennings escribió más tarde un artículo para Slate , en el que afirmó:
IBM ha alardeado ante los medios de comunicación de que las habilidades de Watson para responder preguntas sirven para algo más que para fastidiar a Alex Trebek. La empresa prevé un futuro en el que campos como el diagnóstico médico , la analítica empresarial y el soporte técnico estén automatizados por software de respuesta a preguntas como Watson. Así como los trabajos de fábrica fueron eliminados en el siglo XX por los nuevos robots de cadena de montaje, Brad y yo fuimos los primeros trabajadores de la industria del conocimiento que se quedaron sin trabajo debido a la nueva generación de máquinas "pensantes". El de "concursante de concurso" puede ser el primer trabajo que Watson dejó sin trabajo, pero estoy seguro de que no será el último. [45]
El filósofo John Searle sostiene que Watson, a pesar de sus impresionantes capacidades, en realidad no puede pensar. [68] Basándose en su experimento mental de la habitación china , Searle afirma que Watson, al igual que otras máquinas computacionales, solo es capaz de manipular símbolos, pero no tiene la capacidad de comprender el significado de esos símbolos; sin embargo, el experimento de Searle tiene sus detractores . [69]
El 28 de febrero de 2011, Watson jugó un partido de exhibición no televisado de Jeopardy! contra miembros de la Cámara de Representantes de los Estados Unidos . En la primera ronda, Rush D. Holt, Jr. (demócrata de Nueva Jersey, ex concursante de Jeopardy! ), que desafiaba a la computadora con Bill Cassidy (republicano de Luisiana, más tarde senador de Luisiana), lideró con Watson en segundo lugar. Sin embargo, combinando los puntajes entre todos los partidos, el puntaje final fue de $40,300 para Watson y $30,000 para los jugadores del Congreso combinados. [70]
Christopher Padilla, de IBM, dijo sobre el encuentro: "La tecnología detrás de Watson representa un avance importante en la informática. En el entorno de uso intensivo de datos del gobierno, este tipo de tecnología puede ayudar a las organizaciones a tomar mejores decisiones y mejorar la forma en que el gobierno ayuda a sus ciudadanos". [70]
Según IBM, "el objetivo es que las computadoras comiencen a interactuar en términos humanos naturales a través de una variedad de aplicaciones y procesos, entendiendo las preguntas que hacen los humanos y brindando respuestas que los humanos puedan entender y justificar". [36] Robert C. Weber, asesor general de IBM, ha sugerido que Watson podría usarse para investigación legal. [71] La compañía también pretende usar Watson en otros campos de uso intensivo de información, como telecomunicaciones, servicios financieros y gobierno. [72]
Watson se basa en servidores IBM Power 750 disponibles comercialmente desde febrero de 2010. [19]
El comentarista Rick Merritt dijo que "hay otra razón realmente importante por la que es estratégico para IBM que el público estadounidense considere a IBM como una empresa capaz de resolver problemas informáticos difíciles. Una gran parte [de las ganancias de IBM] proviene de la venta al gobierno de Estados Unidos de algunos de los sistemas más grandes y más caros del mundo". [73]
En 2013, se informó que tres empresas estaban trabajando con IBM para crear aplicaciones integradas con tecnología Watson. Fluid está desarrollando una aplicación para minoristas, llamada "The North Face", que está diseñada para brindar asesoramiento a los compradores en línea. Welltok está desarrollando una aplicación diseñada para brindar asesoramiento a las personas sobre formas de participar en actividades para mejorar su salud. MD Buyline está desarrollando una aplicación con el propósito de asesorar a las instituciones médicas sobre decisiones de adquisición de equipos. [74] [75]
En noviembre de 2013, IBM anunció que pondría la API de Watson a disposición de los proveedores de aplicaciones de software, lo que les permitiría crear aplicaciones y servicios que se integran en las capacidades de Watson. Para ampliar su base de socios que crean aplicaciones en la plataforma Watson, IBM consulta a una red de empresas de capital de riesgo, que asesoran a IBM sobre cuáles de sus empresas de cartera pueden ser una opción lógica para lo que IBM llama el Ecosistema Watson. Hasta ahora, aproximadamente 800 organizaciones e individuos se han registrado en IBM, con interés en crear aplicaciones que podrían utilizar la plataforma Watson. [76]
El 30 de enero de 2013, se anunció que el Instituto Politécnico Rensselaer recibiría una versión sucesora de Watson, que se alojaría en el parque tecnológico del Instituto y estaría disponible para investigadores y estudiantes. [77] En el verano de 2013, Rensselaer se había convertido en la primera universidad en recibir una computadora Watson. [78]
El 6 de febrero de 2014, se informó que IBM planea invertir 100 millones de dólares en una iniciativa de 10 años para utilizar Watson y otras tecnologías de IBM para ayudar a los países de África a abordar problemas de desarrollo, empezando por la atención sanitaria y la educación. [79]
El 3 de junio de 2014, se eligieron tres nuevos socios del ecosistema Watson entre más de 400 conceptos empresariales presentados por equipos de 18 sectores de 43 países. "Estas organizaciones brillantes y emprendedoras han descubierto formas innovadoras de aplicar Watson que pueden ofrecer beneficios empresariales demostrables", afirmó Steve Gold, vicepresidente de IBM Watson Group. Los ganadores fueron Majestyk Apps con su plataforma educativa adaptativa, FANG (Friendly Anthropomorphic Networked Genome); [80] [81] Red Ant con su formador de ventas minoristas; [82] y GenieMD [83] con su servicio de recomendaciones médicas. [84]
El 9 de julio de 2014, Genesys Telecommunications Laboratories anunció planes para integrar Watson para mejorar su plataforma de experiencia del cliente, citando el gran volumen de datos de clientes para analizar. [85]
Watson se ha integrado con bases de datos, incluida la revista Bon Appétit , para crear una plataforma de generación de recetas. [86]
Watson está siendo utilizado por Decibel, una startup de descubrimiento musical, en su aplicación MusicGeek, que utiliza la supercomputadora para proporcionar recomendaciones musicales a sus usuarios. El uso de Watson también se ha encontrado en la industria hotelera. Go Moment utiliza Watson para su aplicación Rev1, que ofrece al personal del hotel una forma de responder rápidamente a las preguntas de los huéspedes. [87] Arria NLG ha creado una aplicación que ayuda a las empresas energéticas a cumplir con las pautas regulatorias, lo que facilita que los gerentes comprendan miles de páginas de jerga legal y técnica.
OmniEarth, Inc. utiliza los servicios de visión artificial de Watson para analizar imágenes satelitales y aéreas, junto con otros datos municipales, para inferir el uso del agua propiedad por propiedad, ayudando a los distritos de California a mejorar los esfuerzos de conservación del agua. [88]
En septiembre de 2016, Condé Nast comenzó a utilizar Watson para ayudar a crear y diseñar estrategias de campañas de influencia en redes sociales para las marcas. Mediante el uso de software creado por IBM e Influential, los clientes de Condé Nast podrán saber qué características demográficas, rasgos de personalidad y otros factores de influencia se alinean mejor con un especialista en marketing y la audiencia a la que se dirige. [89]
En febrero de 2017, Rare Carat, una startup y plataforma de comercio electrónico con sede en la ciudad de Nueva York para comprar diamantes y anillos de diamantes, presentó un chatbot impulsado por IBM Watson llamado "Rocky" para ayudar a los compradores de diamantes novatos a través del abrumador proceso de comprar un diamante. Como parte del Programa Global Entrepreneur de IBM, Rare Carat recibió la asistencia de IBM en el desarrollo del Rocky Chat Bot. [90] [91] [92] En mayo de 2017, IBM se asoció con Pebble Beach Company para utilizar a Watson como conserje . [93] La tecnología de Watson se agregó a una aplicación desarrollada por Pebble Beach y se utilizó para guiar a los visitantes por el complejo turístico. La aplicación móvil fue diseñada por IBM iX y alojada en IBM Cloud. Utiliza la interfaz de programación de aplicaciones Conversation de Watson.
En noviembre de 2017, en la Ciudad de México, se inauguró la Experiencia Voces de Otro Tiempo en el Museo Nacional de Antropología utilizando IBM Watson como alternativa a la visita a un museo. [94]
En el ámbito sanitario, Watson se ha utilizado para analizar datos médicos y ayudar a los médicos a realizar diagnósticos y tomar decisiones sobre tratamientos, incluso en áreas como la oncología y la radiología. [95] Se están investigando las capacidades de aprendizaje basado en evidencia, la generación de hipótesis y el lenguaje natural de Watson para ver cómo Watson puede contribuir a los sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas . [96] Para ayudar a los médicos en el tratamiento de sus pacientes, una vez que un médico ha planteado una consulta al sistema describiendo los síntomas y otros factores relacionados, Watson primero analiza la entrada para identificar las piezas de información más importantes; luego extrae los datos del paciente para encontrar hechos relevantes para el historial médico y hereditario del paciente; luego examina las fuentes de datos disponibles para formular y probar hipótesis; [96] y finalmente proporciona una lista de recomendaciones individualizadas con puntuación de confianza. [97] Las fuentes de datos que Watson utiliza para el análisis pueden incluir pautas de tratamiento, datos de registros médicos electrónicos, notas de proveedores de atención médica, materiales de investigación, estudios clínicos, artículos de revistas e información del paciente. [96] A pesar de haber sido desarrollado y comercializado como un "asesor de diagnóstico y tratamiento", Watson nunca ha estado realmente involucrado en el proceso de diagnóstico médico, sólo ayudando a identificar opciones de tratamiento para pacientes que ya han sido diagnosticados. [98] Un análisis de 1.000 casos de pacientes difíciles revisados por el investigador del cáncer Ned Sharpless encontró que Watson hizo las mismas recomendaciones que los médicos humanos en el 99% de los casos. [99]
En febrero de 2011, se anunció que IBM se asociaría con Nuance Communications para un proyecto de investigación destinado a desarrollar un producto comercial durante los siguientes 18 a 24 meses, diseñado para explotar las capacidades de apoyo a la toma de decisiones clínicas de Watson. Los médicos de la Universidad de Columbia ayudarían a identificar cuestiones críticas en la práctica de la medicina en las que la tecnología del sistema podría contribuir, y los médicos de la Universidad de Maryland trabajarían para identificar la mejor manera en que una tecnología como Watson podría interactuar con los médicos para proporcionar la máxima asistencia. [100]
En septiembre de 2011, IBM y WellPoint (ahora Anthem ) anunciaron una asociación para utilizar Watson para ayudar a sugerir opciones de tratamiento a los médicos. [101] Luego, en febrero de 2013, IBM y WellPoint le dieron a Watson su primera aplicación comercial, para decisiones de gestión de utilización en el tratamiento del cáncer de pulmón en el Memorial Sloan–Kettering Cancer Center . [8]
IBM anunció una asociación con Cleveland Clinic en octubre de 2012. La compañía ha enviado a Watson al Lerner College of Medicine de la Cleveland Clinic de la Case Western Reserve University , donde aumentará su experiencia en salud y ayudará a los profesionales médicos a tratar a los pacientes. El centro médico utilizará la capacidad de Watson para almacenar y procesar grandes cantidades de información para ayudar a acelerar y aumentar la precisión del proceso de tratamiento. "La colaboración de Cleveland Clinic con IBM es emocionante porque nos ofrece la oportunidad de enseñar a Watson a 'pensar' de maneras que tienen el potencial de convertirlo en una herramienta poderosa en medicina", dijo C. Martin Harris, MD, director de información de Cleveland Clinic. [102]
En 2013, IBM y el MD Anderson Cancer Center iniciaron un programa piloto para promover la "misión del centro de erradicar el cáncer". [103] [104] Sin embargo, después de gastar 62 millones de dólares, el proyecto no alcanzó sus objetivos y se detuvo. [105]
El 8 de febrero de 2013, IBM anunció que los oncólogos del Centro de Medicina del Cáncer de Maine y del Grupo Médico Westmed de Nueva York habían comenzado a probar Watson en un esfuerzo por recomendar un tratamiento para el cáncer de pulmón. [106]
El 29 de julio de 2016, IBM y Manipal Hospitals [107] [108] [109] (una cadena de hospitales líder en India) anunciaron el lanzamiento de IBM Watson for Oncology, para pacientes con cáncer. Este producto proporciona información y conocimientos a médicos y pacientes con cáncer para ayudarlos a identificar opciones de atención oncológica personalizadas y basadas en evidencia. Manipal Hospitals es el segundo hospital [110] en el mundo en adoptar esta tecnología y el primero en el mundo en ofrecerla a los pacientes en línea como una segunda opinión experta a través de su sitio web. [107] [111] Manipal interrumpió este contrato en diciembre de 2018. [ cita requerida ]
El 7 de enero de 2017, IBM y Fukoku Mutual Life Insurance firmaron un contrato para que IBM realizara análisis de pagos de indemnizaciones a través de su IBM Watson Explorer AI, lo que resultó en la pérdida de 34 puestos de trabajo. La empresa afirmó que aceleraría el análisis de pagos de indemnizaciones mediante el análisis de reclamaciones y registros médicos, y aumentaría la productividad en un 30%. La empresa también afirmó que ahorraría ¥140 millones en costos operativos. [112]
Varias empresas emergentes en el ámbito de la atención médica han estado utilizando de manera eficaz siete arquetipos de modelos de negocios para llevar soluciones basadas en IBM Watson al mercado. Estos arquetipos dependen del valor generado para el usuario objetivo (por ejemplo, enfoque en el paciente frente a enfoque en el proveedor de atención médica y el pagador) y de los mecanismos de captura de valor (por ejemplo, brindar información o conectar a las partes interesadas). [113]
En 2022, IBM Watson Health estaba generando alrededor de mil millones de dólares en ingresos brutos anuales, [114] pero se enfrentaba a una falta de rentabilidad y a una mayor competencia. Un experto le dijo a CNN que "IBM claramente no estaba ganando mucha tracción en el mercado de la salud". Una publicación de 2021 de la Association for Computing Machinery (ACM) titulada "¿Qué pasó con Watson Health?" describió los desafíos de gestión de cartera de IBM Watson Health dada la cantidad de adquisiciones involucradas en la creación de la división Watson Health en 2015, así como las limitaciones técnicas que existían en ese momento con respecto a dónde se podía implementar el marco de inteligencia artificial de Watson. [115] En febrero de 2021, el Wall Street Journal informó que Watson Health estaba explorando una venta. [116] El 21 de enero de 2022, IBM anunció la venta de su unidad Watson Health a Francisco Partners . [117]
El 9 de enero de 2014, IBM anunció que estaba creando una unidad de negocios en torno a Watson, dirigida por el vicepresidente senior Michael Rhodin. [118] IBM Watson Group tendrá su sede en Silicon Alley de la ciudad de Nueva York y empleará a 2.000 personas. IBM ha invertido mil millones de dólares para poner en marcha la división. Watson Group desarrollará tres nuevos servicios entregados en la nube : Watson Discovery Advisor, Watson Engagement Advisor y Watson Explorer. Watson Discovery Advisor se centrará en proyectos de investigación y desarrollo en la industria farmacéutica , editorial y biotecnología , Watson Engagement Advisor se centrará en aplicaciones de autoservicio que utilicen conocimientos basados en preguntas en lenguaje natural planteadas por usuarios empresariales, y Watson Explorer se centrará en ayudar a los usuarios empresariales a descubrir y compartir conocimientos basados en datos basados en búsquedas federadas con mayor facilidad. [118] La empresa también está lanzando un fondo de riesgo de 100 millones de dólares para estimular el desarrollo de aplicaciones para aplicaciones "cognitivas". Según IBM, la velocidad de Watson, que está preparada para la empresa y se entrega en la nube, se ha multiplicado por 24 (un 2300 por ciento de mejora en el rendimiento) y su tamaño físico se ha reducido en un 90 por ciento (del tamaño de un dormitorio principal al de tres cajas de pizza apiladas). [118] La directora ejecutiva de IBM, Virginia Rometty, dijo que quiere que Watson genere 10.000 millones de dólares en ingresos anuales en diez años. [119] En 2017, IBM y el MIT establecieron una nueva empresa conjunta de investigación en inteligencia artificial. IBM invirtió 240 millones de dólares para crear el MIT–IBM Watson AI Lab en asociación con el MIT, que reúne a investigadores del mundo académico y de la industria para avanzar en la investigación de la IA, con proyectos que van desde la visión artificial y el procesamiento del lenguaje natural hasta la creación de nuevas formas de garantizar que los sistemas de IA sean justos, fiables y seguros. [120] En marzo de 2018, la directora ejecutiva de IBM, Ginni Rometty, propuso la "Ley de Watson", el "uso y la aplicación de los negocios, las ciudades inteligentes, las aplicaciones de consumo y la vida en general". [121]
Watson ayudó a un equipo de chefs a crear cinco nuevas poutines para el festival gastronómico La Poutine Week de 2015 en Toronto y Montreal. Analizó la demografía y las cocinas populares de las ciudades y extrajo información de una base de datos de decenas de miles de recetas para crear combinaciones de fusión para cada ciudad. [122] IBM y la revista Bon Appétit crearon conjuntamente una aplicación de cocina con inteligencia artificial conocida como Chef Watson. [123]
Watson está siendo utilizado a través del programa de socios de IBM como un chatbot para proporcionar la conversación sobre juguetes para niños. [124]
En 2015, la empresa de ingeniería ENGEO creó un servicio en línea a través del programa de socios de IBM llamado GoFetchCode. GoFetchCode aplica las capacidades de procesamiento de lenguaje natural y de respuesta a preguntas de Watson a los códigos de construcción modelo del Consejo Internacional de Códigos . [125]
IBM Watson se utiliza en varios proyectos relacionados con la educación y ha firmado acuerdos de colaboración con Pearson Education, Blackboard, Sesame Workshop y Apple. [126] [127]
En su asociación con Pearson, Watson se pone a disposición dentro de los libros de texto electrónicos para proporcionar tutoría individualizada en lenguaje natural a los estudiantes sobre el material de lectura. [128]
Como usuario individual de las API gratuitas de Watson disponibles para el público, Ashok Goel , profesor de Georgia Tech, utilizó Watson para crear un asistente de enseñanza virtual para ayudar a los estudiantes en su clase. [129] Inicialmente, Goel no reveló la naturaleza de "Jill", que fue creada con la ayuda de algunos estudiantes e IBM. Jill respondió preguntas en las que tenía un 97 % de certeza de una respuesta precisa, y el resto fue respondido por asistentes humanos. [130]
El grupo de investigación de Sabri Pllana desarrolló un asistente para aprender programación paralela utilizando IBM Watson. [131] Una encuesta con un número de programadores paralelos novatos en la Universidad Linnaeus indicó que dichos asistentes serán bien recibidos por los estudiantes que aprenden programación paralela.
En agosto de 2016, IBM anunció que utilizaría Watson para la previsión meteorológica . [132] En concreto, la compañía anunció que utilizaría Watson para analizar datos de más de 200.000 estaciones meteorológicas personales de Weather Underground , así como datos de otras fuentes, como parte del Proyecto Deep Thunder . [133]
IBM Watson, junto con Marchesa, diseñó un vestido que cambiaba el color de la tela según el estado de ánimo de la audiencia. El vestido se iluminaba con diferentes colores según el sentimiento de los tuits sobre el vestido. Los tuits se pasaban por un analizador de tonos Watson y luego se enviaban de vuelta a una pequeña computadora dentro de la cintura del vestido. [134]
El 5 y 6 de febrero de 2017, la empresa de preparación de impuestos H&R Block comenzó a utilizar a nivel nacional un programa basado en Watson. [135]
En septiembre de 2017, IBM anunció que con la adquisición de la división de ventas de publicidad de The Weather Company y una asociación con la red neuronal publicitaria Cognitiv, Watson proporcionará soluciones publicitarias impulsadas por IA. [136] [137] [138]
