En 1997 la supercomputadora Deep Blue de IBM le ganó al maestro mundial de ajedrez Garry Kasparov, y esa fue quizás la primera vez que el mundo en la cultura popular "despertó" al hecho de que "esas máquinas tontas y de poder bruto pero sin inteligencia" quizás no eran tan "brutas" después de todo. El mismo Kasparov dijo en una de sus entrevistas al ser vencido, que de la manera que Deep Blue jugaba a él le daba la impresión de un profundo espíritu casi humano dentro de la máquina.

Ahora, unos 13 años después, IBM está a punto de hacer historia otra vez, con una nueva super-computadora de última generación a la que llama Watson.

Yo ya les había hablado de esta máquina en Abril del año pasado, y recomiendo lean ese artículo junto con (o antes de) este, ya que este artículo de hoy es en realidad una continuación de ese, con el fin de actualizarlos sobre el avance de IBM.

Esta máquina está siendo desarrollada con novedosas técnicas de hardware y software para nada mas y nada menos competir contra Ken Jennings en el popular juego de televisión estadounidense "Jeopardy!", en donde en el 2004 ganó 74 veces consecutivas en ese programa, ganando US$2.52 Millones de dólares acumulados.

Hoy los actualizo dejándoles saber que en su estado actual hoy día, Watson ya ha sido capaz de ganarle a dos expertos jugadores de Jeopardy! (Dorothy Gilmartin y Alison Kolani) en 4 partidos de 6 jugados, esto en preparación para un futuro partido contra Ken Jennings (aunque noten que por el momento, esta es una excepción a la regla, ya que muchos buenos jugadores de Jeopardy! aun le pueden ganar).

Lo extraordinario de este logro es que Watson juega el juego tal cual lo juegan los otros jugares: Se crea un set al igual que la TV, se trae un anfitrión, los jugadores todos toman su posición (aunque Watson en realidad está en una habitación llena de máquinas en el piso de arriba, por lo que su "presencia" en realidad es virtual), y a Watson se le dan las preguntas a la misma vez que a los otros participantes, y tiene la misma cantidad de segundos para contestar que los otros participantes.

Mas asombroso aun, es que Jeopardy! no es un simple juego de preguntas y respuestas repetitivas, sino que uno que requiere de un muy profundo conocimiento tanto de historia y cultura popular actual, como de las mas mínimas idiosincracias del idioma inglés, incluyendo frases de doble significado, el uso de sarcasmo, etc.

En otras palabras, Watson no es un simple "sistema experto", sino uno que debe literalmente aprender millones de datos constantemente, hacer relaciones entre ellos, poder estudiar lo que sea que se le pregunte, y computar (muchos dirían, reflexionar) una respuesta.

En su modo actual, a Watson se le puede hacer prácticamente cualquier pregunta que uno se pueda imaginar de los miles de temas que se tratan en Jeopardy! (y muchos otros mas fuera de este), y está ya a un nivel que puede ofrecer respuestas mas confiables que muchos humanos promedios.

Como dicen en el artículo, Watson es similar a Google en que le puedes preguntar lo que sea, pero con la diferencia de que verdaderamente entiende lo que tu le preguntas, y además, no te ofrece un lista de miles de enlaces en donde quizás esté la respuesta que buscas, sino que te ofrece una única respuesta final, tal cual te la daría cualquier ser humano (la cual, a propósito, te la dice Watson directamente con una voz sintética).

Uno de los grandes avances que han permitido este tipo de máquinas, es el uso de análisis estadístico en la comprensión del lenguaje, así como en la extracción de información, algo que por décadas había sido impráctico hacerlo a la escala que se hace hoy día, dado los fuertes requerimientos computacionales para procesar el lenguaje natural humano.

Con análisis estadístico, es posible por ejemplo no pensar como una computadora clásica en donde todo es un sí o un no, sino que como una mente mas flexible, en donde es posible aceptar valores intermedios, así como los valores que mas se aproximen a una respuesta final, aun no sea precisamente la respuesta final. Esto permite por ejemplo que estas máquinas hagan el equivalente de "adivinar" o "razonar para proveer la respuesta mas educada posible según los datos conocidos" para así ofrecer posibles respuestas a las preguntas que se le hacen.

Otro de los trucos detrás de Watson es el hecho de que aparte de conocer miles de textos de referencia (diccionarios, guías, tesauros, manuales, etc), Watson no aplica una sola manera de "entender" este conocimiento, sino que utiliza centenares de distintos algoritmos, todos en paralelo, para entre todos poder descubrir cuales son las respuestas mas estadísticamente posibles para alguna pregunta determinada.

Así que como ven, no estamos lejos de este escenario del cual les hablé apenas el año pasado.

Mientras tanto, si quieren tratar de competir contra Watson, pueden intentarlo (posiblemente futilmente) en este enlace.

¡Gracias al lector Juan Pablo Arellano Báez por recordarme actualizar esta noticia en mi perfil de Facebook!

Página oficial de Watson en IBM

Un largo artículo sobre Watson en The New York Times

Actualización: Video de Watson y Jeopardy! (enlace YouTube)...


autor: josé elías