La inteligencia artificial de "Watson", que superará al cerebro humano

¡Qué época! Los computadores se vuelven hoy famosos venciendo a campeones mundiales en juegos de mesa o participando en programas de concurso.

Muchos recuerdan a Watson, el sistema de inteligencia artificial de IBM, por su celebrada participación del 2011 en el ‘show’ televisivo ‘Jeopardy!’ Este cerebro digital fue pionero de una nueva generación de máquinas capaces de hallar respuestas con rapidez y precisión. Y sus propietarios no ahorran adjetivos para describirlo. En el pasado Super Bowl pagaron un comercial para presentar “una de las herramientas más poderosas jamás creadas por nuestra especie”, capaz de predecir el clima, ayudar a combatir enfermedades, transformar la educación… Y en otro video lo ubican “en la punta de una nueva era de la computación: la computación cognitiva”.

En muchos sentidos, es innegable que se trata de un sistema distinto a sus predecesores. Su poder técnico (90 servidores y 2.880 procesadores) tiene el potencial de evolucionar o adaptarse en función del uso que se le dé. Pero lo más relevante es su capacidad para procesar lenguaje natural y aplicarlo a la búsqueda de información en bases de datos estructuradas. Tal capacidad (que se aproxima al razonamiento) es posible gracias a DeepQA, un proyecto de IBM que pretende, en términos muy simples, crear máquinas capaces de entender el lenguaje humano –sin necesidad de traducirlo a código– y usarlo para responder a cualquier orden, tal y como sucede en las películas con el sistema a bordo de la mayoría de las naves espaciales.

En la base de datos de Watson reposan millones de archivos, de diccionarios a novelas, de enciclopedias a tesauros. En total, se estima que tiene a su disposición contenido equivalente a un millón de libros, incluidos textos religiosos y la saga de Harry Potter. La meta, explican los responsables del proyecto, no es emular el cerebro humano, sino superarlo. En pos de ese objetivo, IBM ha invertido miles de millones de dólares.

Por estas razones, Watson es menos adecuado para resolver problemas matemáticos tradicionales que para ayudar en procesos complejos en los que deben tomarse decisiones basadas en información relevante. En particular, si tal información reposa en grandes volúmenes de datos. Médicos que buscan nuevos enfoques de tratamiento, inversionistas que analizan nuevos mercados… Este año, incluso, Watson colaboró con el colombiano Andrés Cepeda en la composición de una canción, en lo que IBM calificó como el primer experimento de “música cognitiva” en América Latina.

Para poder hacer todo esto, Watson debe ‘aprender’ el lenguaje específico del área en la que espera ser de ayuda. Eso implica mucho más que solo reconocer el lenguaje y requiere una capacidad inédita de análisis de contexto que le permita al sistema asimilar la jerga y el pensamiento de los especialistas en dicha área. 

Por eso, además de ganar en juegos como ‘Jeopardy!’, en los que entender el lenguaje es tan importante como poseer el conocimiento, Watson se destaca también en campos como el comercio y el deporte. Ya sea ayudando a resolver la crisis de agua en una ciudad de la India o acompañando al equipo de diseño de la escuadra Red Bull de Fórmula 1, su campo de acción crece a diario. Ha tomado parte en la producción de guiones cinematográficos (y sirvió para guiar la conceptualización de un tráiler para ‘Morgan’, de 20th Century Fox) y genera videorresúmenes automáticos de eventos deportivos.

Algunos campos han probado ser más desafiantes que otros. Aunque IBM creó una división de oncología para su inteligencia artificial, ha visto una lenta adopción en centros médicos. De hecho, un hospital danés decidió suspender las pruebas luego de que Watson recomendó, en la tercera parte de los casos, tratamientos que los especialistas consideraron “descabellados”. Este año, una investigación de ‘Stat’, publicación digital del ‘Boston Globe’ especializada en medicina, sugirió que el sistema todavía debe perfeccionar su conocimiento de los diferentes tipos de cáncer.

Con todo, Watson está en uso en hospitales de China, India y Corea del Sur. IBM afirma que el sistema aprende rápido y que para comienzos del año entrante será capaz de recomendar tratamientos para 12 tipos de cáncer, que cubren el 80 por ciento de los casos en el mundo. En pruebas conducidas por la compañía, Watson logró reducir de 12 minutos a 40 segundos el tiempo promedio empleado por un panel de expertos para definir un tratamiento acorde con las necesidades de cada paciente. No es difícil imaginar lo que un sistema perfeccionado podría representar para países con sistemas de salud colapsados y déficit de médicos.

También en el campo médico, la sociedad entre Watson y el Barrow Neurological Institute, una división del St. Joseph’s Hospital and Medical Center de Phoenix, Arizona (EE. UU.), permitió identificar cinco genes que hasta ahora nunca habían sido relacionados con la esclerosis lateral amiotrófica y, en virtud de dicha relación, establecer que 21 drogas tienen potencial para combatirla.

El propósito de IBM es llevar su inteligencia artificial a toda clase de trabajos y procesos, desarrollando soluciones específicas para las necesidades de cada cliente. En declaraciones a la prensa estadounidense, el gerente de la plataforma dijo: “Lo que iTunes ha hecho por la música queremos hacerlo nosotros por los datos de las empresas”. Es un prospecto interesante, pues abriría las puertas del ‘big data’ a innumerables compañías que, sencillamente, no tienen el capital para abrirse camino por sí solas. 

El panorama de la inteligencia artificial ya no está tan despoblado como cuando Watson sorprendió al mundo en ‘Jeopardy!’ Otros actores y otros recursos protagonizan hoy una feroz competencia. Y la llegada del internet de las cosas no hará sino aumentar las apuestas. Pero, como el hijo favorito de uno de los pesos pesados de la computación, Watson tiene muchas posibilidades de honrar su promesa. Al igual que en el juego que le dio la fama, quizá la clave para ganar no esté en las respuestas, sino en hacer las preguntas correctas.

Ya está disponible en Colombia

La compañía Cognitiva cumplió dos años como aliada estratégica de IBM para la comercialización de Watson en 23 países de Latinoamérica. Desde su llegada, equipos de desarrollo han trabajado en enseñarle al sistema a hablar español y en mejorar su capacidad de procesamiento de lenguaje natural y ‘machine learning’ en el contexto cultural de la región.

En Colombia, según Hernando Abisambra, gerente local de Cognitiva, la tecnología se está usando para optimizar la experiencia de usuario y analizar grandes cantidades de datos empresariales. Algunos clientes del sector financiero, por ejemplo, han optimizado procesos relacionados con gestión de clientes, autenticación de identidad, control de riesgos y eficiencia operativa. En el campo de las telecomunicaciones, algunos ‘call centers’ han desarrollado funciones para reconocer los sentimientos de una persona según el contexto de sus palabras y para establecer la percepción de los clientes frente a una marca.

Gracias a Watson, una cadena de venta al menudeo cuenta con un sistema que analiza datos (estructurados o no) y permite a las directivas saber en tiempo real qué opinan los tenderos de su producto. En ese caso, el sistema analiza el discurso de quien hace el reporte y no solo reconoce palabras claves para asignar un sentimiento, sino que también identifica el contexto y valora si la percepción es positiva o no. 

Otro ejemplo es la consulta pública para el desarrollo del Plan Decenal de Educación, realizada por el ministerio del ramo. El proceso contó con el acompañamiento de Cognitiva para análisis de datos e identificación de tendencias.

Para Abisambra, la estrategia de Cognitiva en el país se basa en una labor de consultoría. En una sesión gratuita, el interesado explora qué necesidades podría suplir con este sistema. La solución de Watson “no es un portafolio, sino una solución a una necesidad específica de la industria y de los negocios”, resume.

Otros cuatro monstruos en el negocio de la IA

Hay otras firmas reconocidas que compiten por el liderazgo en inteligencia artificial. 

La división DeepMind de Google, desarrolladora de la máquina Alpha Go Zero, que aprende sola, ofrece modelos de ‘machine learning’ con funciones como reconocimiento de imágenes o identificación de sentimientos en video.

Oracle anunció la primera base de datos autónoma, que analiza y actualiza información estructurada de manera automática. Según la compañía, reduce tiempos y errores. 

Microsoft Project Oxford ofrece una plataforma de aprendizaje profundo que permite que apps y plataformas web incluyan funciones como detección de rostro y reconocimiento de voz en varios idiomas. 

Facebook está enfocada en mejorar la experiencia de los usuarios con sus servicios (WhatsApp, Instagram, Messenger y Facebook). Recientemente incluyó un algoritmo que identifica personas que puedan estar pensando en suicidarse.