Análisis superportátil

Hola, ¿qué tal colega?. Te habla Simón Sánchez y hoy hablaremos sobre Análisis superportátil

Un año después de que IBM Watson venciera a los dos jugadores de Jeopardy más experimentados en su juego, el investigador principal detrás de la tecnología dice que las computadoras futuras aprenderán a través de los datos que reciben, en lugar de tener que ser programadas para cada problema.

In a Computerworld Reino Unido artículo, David Ferrucci, miembro de IBM e investigador principal de tecnologías Watson, explicó que si las computadoras pudieran aprender «a través de la interacción continua con los humanos, comenzarán a comprender el tipo de datos y el tipo de computación que necesitamos». de alguien sentado y programarlos.

En 1997, Deep Blue de IBM, luchó El maestro del ajedrez Gary Kasparov en una partida de 6 juegos que resultó en 2 victorias para Deep Blue, 1 victoria para Kasparov y 3 empates. Fue un logro para IBM y Deep Blue, pero ese súper no fue diseñado para jugar un juego como Jeopardy. Las diferencias entre el juego de ajedrez y Jeopardy explican la predicción de Ferrucci. El ajedrez tiene una gran cantidad de ecuaciones matemáticas que solo requieren la devolución de respuestas matemáticas. Sin embargo, Jeopardy requiere interacción con el anfitrión del juego y una comprensión del contexto y el lenguaje que no se encuentra en el ajedrez.

Watson pudo ganar el juego Jeopardy no solo por el poder de procesamiento y los datos almacenados, sino porque es capaz de interpretar las preguntas dadas en múltiples contextos para obtener la mejor respuesta. Esta incorporación de grandes conjuntos de datos y análisis lingüístico contextual explica la entrada de Watson en otras áreas de investigación.

La plataforma ha evolucionado más allá del modelo clásico de TI de respuestas únicas a preguntas únicas. «La tecnología Watson no se trata de preguntas y respuestas, sino más bien de comprender un problema», explica Ferrucci. Más bien, dice, se pide a sí mismo y a los usuarios comentarios para poder responder con más confianza a las preguntas que se le presentan, mientras adquiere nueva información que se puede utilizar.

Los investigadores médicos de la Universidad de Columbia están trabajando con IBM, adaptando Watson para ofrecer diagnóstico y tratamiento médico. Uno de los mayores problemas médicos de la actualidad es la creciente cantidad de conocimiento científico sobre el cuerpo humano.

Herbert Chase, profesor de medicina clínica de Columbia, recordó un caso que tardó casi un mes en resolverse. Una mujer estaba postrada en cama debido al debilitamiento de sus músculos y pasó la mayor parte del tiempo preguntando a sus colegas y leyendo literatura médica para descubrir eventualmente que tenía raquitismo. 35 años después de su diagnóstico, Chase le comunicó los síntomas a Watson, cuyo análisis proporcionó casi de inmediato el diagnóstico correcto.

Dada la habilidad del sistema en el diagnóstico médico, será interesante ver adónde pretende llevar Watson sus talentos a continuación.

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