En los primeros meses de 2011, Ken Jennings parecía ser la última esperanza de la humanidad. Watson, una inteligencia artificial creada por el gigante tecnológico IBM, había vencido a jugadores de menor nivel en el programa de televisión Jeopardy antes de enfrentarse al campeón de todos los tiempos en una exhibición de tres días. Al final del primer juego, Watson, una máquina del tamaño de 10 refrigeradores, tenía a Jennings contra las cuerdas, liderando con $35,734 frente a $4,800. En el tercer día, Watson terminó el trabajo. yo, por mi parte, doy la bienvenida a nuestros nuevos señores de las computadoras, escribió Jennings en su pantalla de video durante la última pregunta de Jeopardy.
Watson era mejor que cualquier otra IA anterior para abordar un problema que había desconcertado a los investigadores durante mucho tiempo: ¿cómo se logra que una computadora comprenda con precisión una pista planteada en inglés idiomático y luego arroje la respuesta correcta (o, como en Jeopardy, la pregunta correcta)? no es una lista de documentos donde puede estar la respuesta, que es lo que devuelven los motores de búsqueda, sino la respuesta muy específica, me dijo David Ferrucci, el líder del equipo de Watson. Su equipo alimentó a Watson con más de 200 millones de páginas de documentos, desde diccionarios, enciclopedias, novelas, obras de teatro, hasta la Biblia, creando algo que parecía ser un cerebro sintético. Y Estados Unidos enloqueció por ello: ¿podría watson ser el próximo en quitarnos nuestros trabajos en radiología o en el campo de la ley?, preguntó NPR en un artículo titulado el lado oscuro de watson. Cuatro meses después de su victoria en Jeopardy, la computadora fue nombrada Persona del Año en los Webby Awards. (El discurso de aceptación de Watson: persona del año: irónico ).
Pero ahora que las personas vuelven a enfrentar preguntas sobre la IA aparentemente omnipotente, Watson brilla por su ausencia. Cuando le pregunté al analista de tecnología de largo tiempo Benedict Evans sobre Watson, citó a Obi-Wan Kenobi: ese es un nombre que no he oído en mucho tiempo. ChatGPT y otras nuevas herramientas de IA generativa pueden crear poesía y textos en el estilo de Mitch Hedberg, capacidades que superan con creces lo que Watson podía hacer hace una década, aunque todavía están basadas en las ideas de procesamiento del lenguaje natural que ayudaron a derrotar a Jennings. Watson debería estar presumiendo con su voz artificial, no desvaneciéndose en la irrelevancia. Pero su trayectoria está sucediendo una vez más; parte de lo que condenó a la tecnología ahora está lista para erosionar el potencial de los productos de IA populares en la actualidad.
El legado de Watson
Lo primero que hay que saber sobre Watson es que no está muerto. Los modelos y algoritmos de la máquina se han ajustado y se han convertido en un conjunto de software B2B. Hoy en día, IBM vende Watson por suscripción, incorporando el código en aplicaciones como Watson Assistant, Watson Orchestrate y Watson Discovery, que ayudan a automatizar procesos internos dentro del servicio al cliente, recursos humanos y análisis y entrada de documentos. Empresas como Honda, Siemens y CVS Health recurren a big blue para obtener asistencia de IA en diversos proyectos de automatización, y un portavoz de IBM me dijo que las herramientas de Watson son utilizadas por más de 100 millones de personas. Si le pides a IBM que te construya una aplicación que utilice el aprendizaje automático para optimizar algo en tu negocio, estarán encantados de hacerlo y probablemente será perfectamente bueno, dijo Evans.
Desde el principio, IBM quería convertir a Watson en una herramienta empresarial. Después de todo, se trata de IBM, la Corporación Internacional de Máquinas de Negocios, una empresa que desde hace mucho tiempo se ha especializado en atender a grandes empresas que necesitan ayuda en tecnología de la información. Pero lo que Watson se ha convertido es mucho más modesto que la venta inicial de IBM, que incluía utilizar las habilidades de búsqueda de hechos de la máquina en temas tan variados como consejos de inversión en bolsa y tratamientos personalizados contra el cáncer. Y para recordar a todos lo revolucionario que era Watson, IBM lanzó comerciales de televisión en los que Watson charlaba alegremente con celebridades como Ridley Scott y Serena Williams. La empresa pronto hizo acuerdos centrados en la IA con hospitales como el Memorial Sloan Kettering y el MD Anderson Cancer Center; estos acuerdos fracasaron lentamente. La máquina Watson podía jugar Jeopardy a un nivel muy alto; el asistente digital Watson, esencialmente un Clippy hinchado alimentado con datos empresariales y tecnología-optimismo, apenas podía leer la letra de los médicos, y mucho menos interrumpir la oncología.
La tecnología simplemente no estaba a la altura. no había inteligencia allí, dijo Evans. Los modelos de aprendizaje automático de Watson eran muy avanzados para 2011, pero no en comparación con bots como ChatGPT, que han absorbido gran parte de lo que se ha publicado en línea. Watson fue entrenado con mucha menos información y solo sobresalía en responder preguntas basadas en hechos, como las que se encuentran en Jeopardy. Ese talento tenía un potencial comercial obvio, al menos en ciertas áreas, como la búsqueda. creo que lo que watson era bueno en ese momento se convirtió en lo que ves que hace google, dijo Ferrucci: mostrar respuestas precisas a preguntas coloquiales.
Pero los ejecutivos a cargo se lanzaron al juego más grande y técnicamente desafiante de alimentar a la máquina con materiales completamente diferentes. Veían a Watson como un boleto de comida generacional. hubo mucha exageración al respecto, y mucha falta de aprecio por lo que realmente puede hacer y lo que no puede hacer, y lo que se necesita para resolver eficazmente los problemas empresariales, dijo Ferrucci. Dejó IBM en 2012 y más tarde fundó una startup de IA llamada Elemental Cognition.
El futuro de Watson
Cuando se le preguntó sobre lo que salió mal, un portavoz de IBM me remitió a una declaración reciente del CEO Arving Krishna: creo que el error que cometimos en 2011 es que llegamos a una conclusión correcta, pero sacamos conclusiones incorrectas de las conclusiones. Watson era un automóvil de concepto, me dijo Kareem Yusuf, jefe de gestión de productos del portafolio de software de IBM, una prueba de tecnología destinada a fomentar una mayor innovación.
Y sin embargo, para otros, IBM parecía más preocupada por construir una sala de exhibición para su descapotable llamativo que por descubrir cómo diseñar el modelo del próximo año. Parte del problema de IBM era estructural. Empresas más ricas y ágiles como Google, Facebook e incluso Uber estaban impulsando la investigación de IA más relevante, desarrollando sus propios algoritmos y aplicándolos en software cotidiano. si eras un académico de vanguardia en aprendizaje automático, dijo Evans, y google viene a buscarte, y meta viene a buscarte, e ibm viene a buscarte, ¿por qué irías a ibm? es una empresa de los años 70. A mediados de la década de 2010, me dijo, Google y Facebook estaban a la cabeza en investigación y desarrollo de aprendizaje automático, apostando fuerte por startups de IA como DeepMind. Mientras tanto, IBM estaba produciendo un anuncio de 90 segundos para los Premios de la Academia protagonizado por Watson, Carrie Fisher y la voz de Steve Buscemi.
En cierto sentido, la visión de IBM de una suite de herramientas empresariales construidas en torno al aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural se ha hecho realidad, pero no gracias a IBM. Hoy en día, la IA impulsa los resultados de búsqueda, ensambla tu feed de noticias y alerta a tu banco sobre posibles actividades fraudulentas. Zumba en segundo plano en todo con lo que lidias a diario, me dijo Rosanne Liu, científica investigadora principal de Google y cofundadora de ML Collective, una organización de investigación sin fines de lucro. Este momento de la IA está generando aún más clamor corporativo por la automatización, ya que cada empresa quiere tener su propio bot.
Aunque Watson se ha reducido a una nota al pie de página histórica, IBM todavía está entrando en acción. El trabajo más avanzado en IA no se está llevando a cabo en la sede de IBM en Westchester, Nueva York, pero gran parte de él es de código abierto y tiene una vida útil corta. Adaptar las sobras de Silicon Valley puede ser un negocio rentable. Yusuf evocó batallones de trabajadores del conocimiento armados con las herramientas del siglo XX. tienes personas con pdf, marcadores, dijo. IBM puede ofrecerles programas que les ayuden a mejorar, que aumenten su productividad unos puntos, que disminuyan sus tasas de error o que detecten problemas más rápido, como fallas en una línea de producción o grietas en un puente.
Lo que sea que IBM haga a continuación no cumplirá la promesa implícita por el éxito temprano de Watson, pero esa promesa fue malinterpretada, en muchos sentidos, especialmente por IBM. Watson era un modelo de demostración capaz de generar un gran interés popular, pero su potencial se desvaneció tan pronto como los ejecutivos intentaron abrir las compuertas del dinero. Lo mismo parece ser cierto para la nueva generación de herramientas de IA. Los estudiantes de secundaria pueden generar ensayos de a separate peace en la voz de Mitch Hedberg, pero eso no es donde está el dinero. En cambio, ChatGPT se está adaptando rápidamente a un millón de ajustes de mercado de productos. El software de consumo y empresarial banal que resulta, características que te ayudan a encontrar fotos de tu perro o te venden un alimento para mascotas ligeramente mejor, podría volverse invisible para nosotros, como todos los demás datos que consumimos pasivamente. En marzo, Salesforce presentó Einstein GPT, un producto que utiliza la tecnología de OpenAI para redactar correos electrónicos de ventas, como parte de una tendencia que Evans describió recientemente como la automatización aburrida de procesos aburridos en las oficinas aburridas de empresas aburridas. El legado de Watson, un gran nombre asociado a un propósito humilde, se está repitiendo una vez más.
El futuro de la IA de IBM Watson
El futuro de la IA todavía podría resultar verdaderamente revolucionario de la manera en que Watson una vez sugirió. Pero el único negocio que IBM ha logrado perturbar es el suyo propio. El Día Internacional de los Trabajadores, anunció que pausaría la contratación de aproximadamente 7,800 empleos que cree que la IA podría realizar en los próximos años. Dejar vacantes miles de puestos en nombre de medidas de ahorro de costos rara vez ha sonado tan optimista, pero después de años de giros positivos, ¿por qué retroceder ahora? Yusuf juró que el futuro de IBM está a la vuelta de la esquina y que esta vez será diferente. mira este espacio, dijo.
Hoy en día, Watson es el portafolio de herramientas, aplicaciones y soluciones listas para empresas de IBM. Tiene el primer lugar en el mercado de IA de IDC para las plataformas de software de IA de 202
Desarrollado desde 2004 hasta 2011, IBM creó inicialmente a Watson para vencer a los mejores humanos en el programa de televisión Jeopardy.
Aquí, analizamos el desarrollo de este impresionante portafolio para comprender cómo se convirtió en lo que es hoy.
La motivación para desarrollar Watson
En 2004, Charles Lickel, en ese momento gerente de investigación de IBM, tuvo la idea de crear un software que pudiera vencer a un humano en el juego Jeaopardy.
Este juego implicaba utilizar comportamientos complejos como el lenguaje para enseñar a una computadora cómo vencer este juego. IBM pudo identificar formas de comercializar esta tecnología y llevarla a las empresas.
Los inicios de Watson
Después de su desarrollo inicial, IBM realizó las primeras pruebas de Watson y comparó sus resultados con la competencia actual. Watson estaba muy por debajo de lo necesario para competir en vivo. No solo respondía correctamente solo el 15% de las veces, en comparación con el 95% de otros programas, sino que Watson era más lento.
Más desarrollos para perfeccionar el software
IBM formó un equipo de 15 personas y les dio un plazo de tres a cinco años para perfeccionar este nuevo software. Este tiempo era esencial ya que el juego resultó difícil para Watson debido a que el lenguaje era un concepto difícil de comprender para las computadoras. Para 2010, Watson estaba ganando con éxito a los concursantes de Jeopardy.
Ampliando las capacidades de Watson
Después de su éxito en Jeopardy, se informó que IBM comenzó a trabajar con otras empresas para crear aplicaciones integradas con la tecnología de Watson. Más tarde, en 2013, la compañía anunció que pondría a disposición de los proveedores de aplicaciones de software la API de Watson, lo que les permitiría construir aplicaciones y servicios que se integren con las capacidades de Watson.
Utilizando Watson en el entorno impulsado por la tecnología de hoy
Con su impresionante velocidad de memoria y un algoritmo que puede emplear diferentes técnicas de aprendizaje, Watson se ha convertido en líder en computación de IA. Ha recorrido un largo camino desde vencer a los humanos en Jeopardy y ahora es utilizado por el 70% de las instituciones bancarias globales. También cuenta con más de 100 millones de usuarios y 13 de los 14 principales integradores de sistemas utilizan Watson.
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