Las computadoras serán construidas de manera diferente y serán capaces de aprender

Watson es un ejemplo de cómo cada vez más las computadoras serán diseñadas y construidas de manera diferente y serán capaces de aprender.

Mucho se ha hablado en los últimos tiempos acerca del hombre vs la máquina. Watson de IBM señala una nueva era en la computación en donde cada vez más las computadoras serán construidas y optimizadas para tareas específicas y serán capaces de aprender.

¿Qué conduce la necesidad de este tipo de sistemas?  Un mundo con grandes cantidades de datos e interconexiones, desde luego, pero también las posibilidades que presenta dicho mundo, por ejemplo sistemas de cuidado de la salud que puedan extraer información de registros médicos y realizar recomendaciones para los médicos en relación a medicamentos o procedimientos.
Vivimos en una era donde los datos son almacenados en muchos formatos y lugares (desde bases de datos tradicionales hasta sitios de medios sociales, desde texto hasta audio, fotos, y video) donde los datos son tanto estáticos (como registros históricos) como siempre cambiantes (por ejemplo, datos enviados por sensores).  Y debido a que con todos estos datos vienen  diversas formas de comunicar,  frases con diverso significado, taquigrafía, abreviaciones. Todo esto necesita ser comprendido, bajo contexto, para ser analizado y para realizar recomendaciones que abarquen las diversas industrias. Estos datos son valiosos y pueden ser explotados para mejorar decisiones y proporcionar mejores resultados para los negocios, instituciones e individuos.  

Para ayudar a las personas y a sus negocios a tomar ventaja de esta explosión de datos, los sistemas necesitan estar diseñados y ser construidos para poder aprender. Por lo general, los sistemas de cómputo tradicionales son construidos para analizar información almacenada o para gestionar muchas transacciones pequeñas, pero las demandas futuras de los negocios requerirán las mismas posibilidades analíticas extremadamente profundas y posibilidades de respuesta en tiempo real.

Watson de IBM representa un gran paso en el cambio de la manera como vemos a las computadoras, desde la imagen de “calculadoras” de hoy hasta la imagen de “máquinas que aprenden”.  Watson, es una demostración poderosa de que la era de los sistemas que aprenden está de hecho ya sobre nosotros. Con la develación de Watson, por primera vez un sistema de cómputo analiza el lenguaje natural y otras complejidades del idioma, área donde los humanos se destacan en la comprensión y las computadoras no. Adicionalmente, Watson es un sistema de cómputo muy innovador, ya que aprende sobre la marcha para mejorar su capacidad de responder de manera precisa a preguntas. Los científicos de IBM Research no construyeron a Watson tan sólo para participar en el concurso de Jeopardy, los científicos construyeron a Watson como un esfuerzo de investigación para ir tras el futuro de la computación.

Watson es la próxima fase de la computación: el futuro de la computación ha comenzado. Watson de IBM demuestra avances en tecnología que crearán una nueva clase de sistemas que podrán aprender y hablar. Los sistemas que aprenden examinarán datos estructurados y no estructurados, encontrarán correlaciones, desarrollarán hipótesis, y sugerirán acciones.

Watson no es una Supercomputadora: Watson de IBM es un sistema POWER7 que está disponible comercialmente y que puede ser moldeado para manejar cualquier carga de trabajo específica. El sistema POWER7 demuestra cómo los sistemas optimizados para carga de trabajo de IBM proporcionan posibilidades sin igual para analizar millones de piezas de datos y procesar miles de tareas simultáneas a velocidades rápidas, lo que fue en alguna ocasión el reino exclusivo de las supercomputadoras científicas.

La competencia del hombre contra la máquina señala que las máquinas ayudarán a los humanos: los datos que se procesan hoy son estructurados, no estructurados, y están fragmentados a lo largo de una infinidad de formatos. Los sistemas que pueden aprender, pueden correlacionar significados a lo largo de todos los tipos de fuentes de información – alimentaciones de Twitter, correos electrónicos, bases de datos, imágenes, y más. Los negocios, los académicos, y los individuos podrían trabajar “con” – en vez de “en” – un sistema que aprenda que represente una herramienta que mejore la toma de decisiones.

Una nueva brújula para nuestras mentes y contenidos: IBM prevé un plan de acción que permitirá el avance hacia posibilidades cada vez mayores de aprendizaje dinámico, con lo que eventualmente se lograrán sistemas que serán capaces de aprender autónomamente a lo largo de dominios arbitrarios. Estos sistemas causarán impacto  en prácticamente todos los sectores de la economía, permitiendo aplicaciones y servicios interminables que variarán desde la prevención del fraude y el suministro de mejor seguridad en un mundo más complejo, pasando por la mejora de las ventas y la ayuda para lanzar productos, hasta la mejora en los diagnósticos médicos.