Que es inteligencia artificial

Se define la inteligencia artificial como aquella inteligencia exhibida por artefactos creados por humanos (es decir, artificial). A menudo se aplica hipotèticamente a los computadores. El nombre tambièn se usa para referirse al campo de la investigaciòn cientìfica que intenta acercarse a la creaciòn de tales sistemas

En ciencias de la computación se denomina inteligencia artificial (IA) a la capacidad de razonar de un agente no vivo. John McCarthy, acuñó el término en 1956, la definió: "Es la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo inteligentes

La IA se divide en dos escuelas de pensamiento:

1. La inteligencia artificial convencional
2. La inteligencia computacional

Se conoce también como IA simbólico-deductiva. Está basada en el análisis formal y estadístico del comportamiento humano ante diferentes problemas:

• Razonamiento basado en casos: Ayuda a tomar decisiones mientras se resuelven ciertos problemas concretos y, aparte de que son muy importantes, requieren de un buen funcionamiento.
• Sistemas expertos: Infieren una solución a través del conocimiento previo del contexto en que se aplica y ocupa de ciertas reglas o relaciones.
• Redes bayesianas: Propone soluciones mediante inferencia probabilística.
• Inteligencia artificial basada en comportamientos: esta inteligencia tiene autonomía y pueden auto-regularse y controlarse para mejorar.
• Smart process management: facilita la toma de decisiones complejas, proponiendo una solución a un determinado problema al igual que lo haría un especialista en la actividad.

Watson (inteligencia artificial)

Watson es un sistema informático de inteligencia artificial que es capaz de responder a preguntas formuladas en lenguaje natural, desarrollado por la corporación estadounidense IBM. Forma parte del proyecto del equipo de investigación DeepQA, liderado por el investigador principal David Ferrucci. Lleva su nombre en honor del fundador y primer presidente de IBM, Thomas J. Watson.

Watson responde a las preguntas gracias a una base de datos almacenada localmente. Información contenida en ese base de datos proviene de un multitud de fuentes, incluyendo enciclopedias, diccionarios, tesauros, artículos de noticias, y obras literarias, al igual que bases de datos externos, taxonomías, y ontologías (específicamente DBpedia, WordNet, y Yago).

A lo largo de tres días en febrero de 2011, para probar sus capacidades reales, participó un partido especial de dos juegos en el concurso de televisión estadounidense Jeopardy!, derrotando a sus dos oponentes humanos: Brad Rutter, el mayor ganador de dinero en toda la historia del programa, y Ken Jennings, el poseedor del récord por la racha más larga de campeonatos (después de haber ganado 75 partidos). Watson recibió el primer premio de $1.000.000, mientras Ken Jennings y Brad Rutter recibieron $300.000 y $200.000, respectivamente. Tanto Jennings y Rutter prometieron donar la mitad de sus ganancias respectivas a sus caridades seleccionadas (Jennings elegió VillageReach, y Rutter elegió Lancaster County Community Foundation), mientras IBM dividió las ganancias de Watson entre dos caridades (World Vision y World Community Grid).

Watson consistentemente superó sus oponentes humanos en el dispositivo de señalización empleado por el juego, pero tuvo problemas en responder a pocas categorías, notablemente ellas compuestas de pistas cortas con pocas palabras. Para cada pista, las respuestas más probables de Watson fueron mostradas por la pantalla de televisión. Watson tuvo acceso a 200.000.000 páginas de contenido, estructurado y no estructurado, que consumó cuatroterabytes de almacenamiento en disco, incluyendo el texto completo de la Wikipedia en inglés. Watson no fue conectado al Internet durante el juego. Análisis y

procesamiento de preguntas.

Análisis semántico para mejorar el desempeño del sistema.

Aprendizaje Maquinal para evaluar qué tan confiables son las respuestas.

Reconocimiento, relación y aprendizaje de las respuestas a lo largo del tiempo.

Reconocimiento del sentido y el contexto de las preguntas.

Arquitectura del sistema

Watson es un sistema informático para búsqueda de respuestas (question answering en inglés), desarrollado por IBM. La corporación lo describe como "una aplicación de tecnologías avanzadas diseñadas para el procesamiento de lenguajes naturales, la recuperación de información, la representación del conocimiento, el razonamiento automático, y el aprendizaje automático al campo abierto de búsquedas de respuestas," que es "construido en la tecnología DeepQA de IBM por fines de la generación de hipótesis, la recopilación de pruebas masivas, el análisis, y la calificación."

Según IBM, Watson es un sistema optimizado para trabajo que se diseña para analítica compleja, que se hace posible por la integración de procesadores masivamente paralelos de POWER7 y el software DeepQA desarrollado por la corporación. Su soporte del hardware para la competición en Jeopardy! comprendía dos unidades con 5 bastidores de nodos controladores, con noventa servidores IBM POWER 750, cada servidor utilizando un procesador de 3.5 GHz con 8 núcleos, donde cada núcleo soporta por hardware 4 hilos de ejecución (threads en inglés). El sistema cuenta con un to

tal de 2880 núcleos de procesamiento POWER7, y un total de 16 Terabytes deRAM. El hecho de que el procesador POWER7 es capaz de procesar en una manera masivamente paralela lo convierte en un complemento ideal para el softwareDeepQA integrado en Watson por IBM, que es embarazosamente paralelo (es decir, un trabajo que es fácilmente dividido en múltiples tareas paralelas.)

Según John Rennie, Watson puede procesar 500 giga bytes por segundo (el equivalente de un millón de libros). El inventor principal y consultor senior para IBM, Tony Pearson, estimó que el costo total del hardware para Watson fue acerca de $3.000.000. Rennie ha declarado que el contenido de Watson fue almacenado en su RAM para el juego, porque los datos almacenados en discos duros son demasiado lentos para acceder.

El software incorporado en Watson fue escrito de acuerdo con dos secuencias de comandos (Java y C++), y usa dos estructuras empleadas por la Apache Software Foundation — la estructura Hadoop para computación distribuida, y el sistema UIMA (Unstructured Information Management Architecture) para análisis de materiales impresos — así como el software DeepQA desarrollado por IBM y el sistema operativo SUSE Linux Enterprise Server 11. Según IBM, Watson usa más que 100 técnicas diferentes para analizar lenguaje natural, identificar fuentes, encontrar y generar hipótesis, buscar y puntuar evidencia, combinar y clasificar hipótesis

Operación

Para cumplir con el requisito principal para todos los concursantes de Jeopardy!, Watson estaba obligado a esperar hasta que el presentador, Alex Trebek, leyera cada pista en su totalidad, y en ese momento, una luz se encendía como una señal para indicar que el sistema está listo. El primer concursante que activa el botón en su zumbador gana la oportunidad para responder. Watson recibió las pistas en forma de textos electrónicos al mismo tiempo en que las mismas fueron puestas a la disposición de los participantes humanos.  Luego analizaría las pistas en diferentes palabras clave y fragmentos de oración para encontrar frases estadísticamente relacionadas.13 La innovación principal de Watson no fue en la creación de un nuevo algoritmo para esta operación, sino más bien en su capacidad de ejecutar rápidamente miles de algoritmos probados para análisis del lenguaje natural al mismo tiempo para encontrar la respuesta correcta. La probabilidad de la corrección de Watson se mide por el número de algoritmos que encuentran la misma respuesta independientemente. Una vez que Watson tiene un número pequeño de soluciones posibles, es capaz de hacer comparaciones con su base de datos para determinar si la solución tiene sentido. En una secuencia de 20 simulacros, los participantes humanos fueron capaces de usar el tiempo medio de seis o siete segundos que Watson necesitó para escuchar la pista y decidir si querían señalar para una respuesta. Durante ese tiempo, Watson también debe evaluar la respuesta y determinar si el resultado es correcto de una manera suficiente para señalar.13 Una parte del sistema usado por Watson para ganar el concurso fueron los circuitos electrónicos que recibieron la señal "listo" y luego examinaron si el nivel de confidencia de Watson fue suficientemente grande para activar el zumbador. Debido a la velocidad de estos circuitos en comparación con la velocidad de los tiempos en que los seres humanos son capaces de responder, el tiempo de reacción para Watson fue más rápido que el de los concursantes humanos excepto cuando los humanos anticiparon (en vez de reaccionar a) la señal "listo." Después de la señalización, Watson habló con una voz electrónica, sintetizada a partir de grabaciones hechos por Jeff Woodman para un programa de texto a voz desarrollado por IBM en 2004, dando las respuestas en el formato de "respuesta y pregunta" asociado con Jeopardy!

USOS EN EL FUTURO

Según IBM, el objetivo para Watson es permitir que las computadoras comiencen a interactuar de forma natural con humanos a través de una amplia gama de aplicaciones y procesos, comprendiendo las preguntas de los seres humanos y dando respuestas que los seres humanos pueden comprender y justificar.

IBM y Nuance Communications Inc. se han unido para el proyecto de investigación para desarrollar un producto comercial durante los próximos 18 a 24 meses que explotará las capacidades de Watson como un sistema de apoyo para decisiones clínicas para ayudar al diagnóstico y tratamiento médico de pacientes. Los médicos en la Universidad de Columbia están ayudando a identificar problemas críticos en la práctica de medicina donde la tecnología de Watson puede ser capaz de contribuir, y los médicos de la Universidad de Maryland están trabajando para identificar la mejor manera en que un sistema tecnológico como Watson podría interactuar con los médicos para proporcionar la máxima asistencia. También se ha sugerido por Robert C. Weber, el consejero general de IBM, que Watson se puede utilizar para investigaciones legales.

Watson se basa en servidores comercialmente disponibles con la marca "IBM Power 750" comercializados desde febrero de 2010. IBM también tiene la intención de comercializar el software DeepQA a corporaciones grandes, a un precio de millones de dólares, lo cual refleja el precio necesario de un millón de dólares para adquirir un servidor que cumple con los requisitos mínimos para operar Watson. IBM espera que el precio disminuirá considerablemente dentro de una década cuando la tecnología mejore.