La nueva era de la computación

Watson, necesitamos ayuda para la adquisición de un empresa.

Watson. Hola. ¿Cómo puedo ayudarles?

Brian Gaucher. Watson, muéstrame compañías de Estados Unidos con unos ingresos de entre 25 y 60 millones de dólares relacionadas con la analítica de datos.

W. Veamos qué puedo encontrar… [transcurren un par de segundos] 87 empresas.

B. G. De acuerdo. Es un buen comienzo. ¿Qué te parece, Andy?

Andy Aaron. Bien. Deberíamos utilizar un documento del grupo de estrategia de la división de IBM que comercializa Watson. Hay muchos conceptos clave en ella. Vamos a suministrárselos a Watson [los científicos introducen la información en el sistema].

B. G. Watson, por favor, considera esto como la estrategia cognitiva.

A. A. Watson, enséñame empresas dedicadas a la analítica de datos y a la estrategia cognitiva que sean las más parecidas a Wolfram Alpha y Kawasaki Robotics.

W. He encontrado tres empresas parecidas a las que me has especificado.

A. A. Fantástico. Comparemos estas empresas. Watson, enséñame una tabla de decisiones [la pantalla muestra una especie de hoja de Excel con las celdas vacías].

B. G. Watson, por favor, coloca a las empresas Wolfram Alpha, Kawasaki Robotics, Raytheon BBN Technologies, Decisive Analytics y Cognilytics en la tabla de decisiones.

W. De acuerdo [la pantalla muestra la nueva información en las celdas de la tabla de decisión].

B. G. Necesitamos algo más que eso: otros atributos. Watson, incluye los atributos “beneficios”, “empleados” y “estructura empresarial” en la tabla de decisiones.

W. De acuerdo.

B. G. Ahora tenemos la comparación entre ellas. Watson, dame una sugerencia sobre qué empresa deberíamos comprar.

W. Tengo una sugerencia…

En el laboratorio del Centro de Investigación T. J. Watson de IBM en Nueva York, en Yorktown, a una hora al norte de Manhattan y en medio de frondosos bosques, ocurren cosas asombrosas: hombres que charlan con una máquina para decidir la adquisición de una empresa; médicos que dialogan con una tableta en busca del diagnóstico de la extraña enfermedad que aqueja a un niño; ingenieros de una empresa petrolera que rastrean en la nube cómo reducir la incertidumbre de sus costosísimas prospecciones en el océano; cocineros que analizan en una interfaz la pertinencia de una nueva receta a partir de la composición molecular de sus ingredientes; científicos que escrutan los genes de una persona para aplicarle un determinado tratamiento contra el cáncer; asesores financieros que manejan algoritmos para predecir el funcionamientos del mercado y evitar burbujas financieras, o técnicos municipales que escarban en la información de miles de sensores repartidos por toda la ciudad para evitar futuras inundaciones.

Los sistemas cognitivos permiten desarrollar ordenadores capaces de aprender por sí mismos

Brian Gaucher y Andy Aaron son científicos del laboratorio de sistemas simbiótico-cognitivos de IBM. Watson es un supercomputador. Y El País Semanal ha sido testigo en Yorktown de una nueva relación entre la máquina y el hombre. Gaucher y Aaron debían simular la compra de una empresa. Su interlocutor era una pantalla de varios metros cuadrados que reproducía por escrito sus palabras y ofrecía los datos que le eran requeridos: un sistema cognitivo. Máquina y hombres se comunicaron con la palabra.

Gaucher, Aaron y cientos de científicos e ingenieros de IBM trabajan en el nuevo gran paso de la computación, lo que muchos consideran una nueva era del conocimiento. Son los sistemas cognitivos, ordenadores que aprenden. El fenómeno tiene un nombre de pila: Watson, en honor al fundador e histórico presidente de IBM, Thomas J. Watson.

Se trata del gran proyecto de la compañía para convertir la información masiva de nuestro mundo, el big data, en un nuevo recurso, como el gas o el petróleo, en una nueva fuente de energía con la que interactuar como nunca hasta ahora, en un camino que promete cambiar la vida de las personas. Watson es también, cómo no, un gran negocio con el que IBM confía en ingresar miles de millones de dólares.

Si las máquinas y la tecnología lograron que el hombre transformara el mundo más allá de lo que sus músculos le permitían, Watson es el primer paso para llevarle a un estadio que las dimensiones de su cerebro no le permiten alcanzar. Darío Gil, ingeniero español formado en el prestigioso Massachusetts Institute of Technology (MIT) de Boston que dirige el centro de investigación de sistemas simbiótico-cognitivos de IBM, lo expone así: “La revolución industrial nos dio fuerza donde terminaba el músculo. La revolución cognitiva nos amplía los conocimientos donde termina el cerebro. Expande nuestra capacidad mental. Es una tecnología con un tremendo potencial transformador. Tendremos superpoderes cognitivos”.

Gil advierte de que no se trata de sustituir al hombre, sino de complementarlo: “El trabajo con un sistema cognitivo es un diálogo, una relación simbiótica. ¿Qué aportamos los humanos? Los problemas, nuestros conocimientos, nuestro sentido común, nuestra intuición y nuestros valores en la toma de decisiones. El sistema cognitivo aporta su capacidad de análisis y de descubrimiento, su capacidad para encontrar conexiones en todo el conocimiento digital disponible. De esta manera es como Watson trabaja, por ejemplo, con algunos de los principales oncólogos del mundo”.

El científico español asegura que la compu­tación cognitiva nos permite mitigar nuestros prejuicios en la toma de decisiones. “Una cocinera, un abogado o un médico toman decisiones, cada uno con un lenguaje distinto, con sus presiones externas, en un entorno determinado… A veces son decisiones equivocadas. Los errores médicos son la tercera causa de muerte en EE UU. Watson ha leído 23 millones de artículos médicos. No tiene que sustituir al médico, pero puede colaborar con él. Inteligencia artificial, no; colaboración, sí”.

John E. Kelly, vicepresidente de investigación de IBM, afirma en su libro Smart Machines (Máquinas inteligentes): “Los cambios que se avecinan en las próximas dos décadas transformarán la forma en que vivimos y trabajamos de la misma manera en que la compu­tación transformó el paisaje humano en los últimos 50 años”. Lo que defienden Kelly y sus colaboradores es que la era de los sistemas cognitivos ha sucedido a la era de la tabulación (hasta los años cuarenta del pasado siglo), en la que ábacos mecánicos hacían básicamente cuentas, y a la de la computación (desde los años cuarenta hasta nuestros días), la de las máquinas programables. Mientras que los ordenadores tradicionales deben ser programados para determinadas tareas, los sistemas cognitivos aprenden de sus interacciones con los seres humanos a través de un lenguaje natural y por medio de algoritmos. Las dos primeras fases de la computación –la estática y la dinámica– han dado paso a una tercera: la autónoma.

“Hasta ahora, muchos ordenadores se han basado en el paradigma de cálculo. Hoy podemos construir una nueva clase de sistemas que pueden aprender, encontrar correlaciones, crear hipótesis a partir de esas correlaciones, y sugerir y medir acciones”, afirma Gil.

Stephen Baker, experto en computación y autor del superventas The Numerati, explica al respecto: “Lo diferente de Watson es el lenguaje. Comprende lo que escribimos. Watson descifra las relaciones estadísticas entre las palabras y hace un simulacro de comprensión. Se puede decir que aprende. El ordenador puede sugerirnos cosas y tiene una mente abierta a todas las posibilidades. Nosotros tenemos recursos muy limitados”.

Para Baker, Watson no pretende ser una réplica del cerebro humano, algo que no tendría sentido. “Ya tenemos 7.000 millones de cerebros humanos, y son maravillosos. Pero Watson, con sus algoritmos, se lo pregunta todo. Y al hacerlo encuentra cosas que nosotros no encontramos. Puede encontrar pepitas de oro de inteligencia, de conocimiento que no podíamos ni imaginar que existían”.

“Lo revolucionario de Watson es que no sabe nada”, añade el autor. “No tiene una respuesta a nuestras preguntas. Él hace una pesquisa con cada pregunta y, como nunca puede estar seguro de que ha comprendido esa pregunta, hace un estudio de probabilidades. Y regresa con respuestas y ofrece un porcentaje de fiabilidad en cada una. Watson diría que Obama es el presidente de Estados Unidos con un 98% de confianza”.

Gil destaca la coincidencia de tres elementos clave del momento actual: “Se está digitalizando una enorme cantidad de conocimiento; se han desarrollado nuevos algoritmos muy potentes capaces de aprender a través de ejemplos, y se sigue duplicando la potencia de los ordenadores cada 18 meses”.

La inteligencia artificial fracasó porque intentó sustituir al hombre. Ahora es diferente, se trata de ayudarnos”

Rick Lawrence, responsable de Watson Debater, una de las áreas de investigación del proyecto y compañero de Gil en Yorktown, comparte el análisis: “La inteligencia artificial fracasó porque intentó sustituir al hombre. Ahora es diferente, se trata de ayudarnos”. Pavan Murali, desarrollador de Chef Watson, el área del superordenador dedicada a la gastronomía, va más allá: “Queremos romper las barreras de la computación”.

Para lograr esa disrupción, los diseñadores de los sistemas cognitivos cuentan con un nuevo recurso. La realidad digital crece el 60% cada año. El almacenamiento de datos de forma masiva, el big data, está creando un universo nuevo. Es una realidad en avance continuo e imparable. La información que procede de los distintos tipos de sensores que se utilizan de forma masiva en el mundo debido a su bajo coste crecerá del 11% en 2005 al 42% en 2020. Vídeos, fotografías y audios se extienden en Internet. Setenta y dos horas de vídeo son descargadas de YouTube cada minuto. Solo en un año se publican 50.000 estudios sobre neurociencia. ¿Quién puede asimilar tanto contenido? Watson.

“Con los sistemas cognitivos se podrá conocer mejor qué hay tras las toneladas de datos que ya poseemos, qué vetas de oro de conocimiento, de realidades nuevas, se ocultan en ellos”, afirma Kelly en su libro. “A partir de ahí podremos manejar mejor situaciones complejas, hacer predicciones más ajustadas y, por tanto, anticiparnos mejor a los efectos inesperados de nuestras acciones”.

Pero ¿qué es Watson? Todo empezó en 2004. Charles Lickel, jefe de software de IBM Research, acudió a un restaurante con un grupo de ingenieros de la compañía. Allí vio cómo todo el mundo dejaba de comer para ver a Ken ­Jennings defender su título de campeón del programa Jeopardy! Lickel no podía creer lo que veía. En esos años, la compañía quería asumir grandes retos públicos, como en su día lo fue Deep Blue, el superordenador que derrotó a Gary Kaspárov jugando a ajedrez. Un buen desafío sería, sin duda, ganar Jeopardy!, un concurso de preguntas complejas que deben ser respondidas a gran velocidad.

La aventura no era sencilla. Se trataba de colocar a Watson junto a dos humanos, Ken Jennings y Brad Rutter, los mejores concursantes de la historia. Y utilizando un lenguaje natural. El cerebro artificial de aquel Watson le permitía analizar el equivalente a un millón de libros en poco más de un par de segundos. ­Watson ganó.

Jugar bien al ajedrez estaba bien, pero Watson podía ir más allá y actuar sobre las variadas necesidades del mundo. Incluido el mundo de los negocios. IBM introdujo millones de documentos en la memoria de Watson para abarcar un gran número de disciplinas. “Queríamos crear algo que pudiera utilizarse en cualquier industria, desde el transporte hasta los bancos, cualquier sitio en el que el tiempo es crítico y es necesario tener ventaja a la hora de tomar decisiones”, afirma John Kelly, vicepresidente de investigación de IBM.

IBM Research posee 3.000 científicos e ingenieros en 12 laboratorios de 10 países. La compañía creó una división nueva con el nombre de Watson, dando así al proyecto una dimensión inédita. Lo dotó con 1.000 millones de dólares de presupuesto (894 millones de euros) y una nueva sede en el Silicon Alley de Manhattan. El nuevo edificio de Astor Place es el escaparate ideal. La compañía elevó recientemente su previsión de ingresos en el negocio de análisis de datos a 20.000 millones para los próximos cinco años. Asimismo, planea abrir cinco nuevas oficinas bajo esta marca en Dublín, Londres, Melbourne, São Paulo y Singapur. Watson se utiliza ya en 25 países, entre los que se incluyen Australia, Reino Unido, Tailandia, Canadá y España.

En la era del big data, las empresas, grandes y pequeñas, buscan su hito, el vehículo que lleve al mundo de los negocios, o a cualquier otro ámbito, los más modernos análisis de datos y predicción. IBM cuenta con Watson Analytics, herramienta con la que la compañía de software está ingresando mucho dinero.

En octubre de 2014, IBM llegó a un acuerdo con la red social Twitter para analizar las toneladas de información que esta compañía alberga y son susceptibles de ser utilizadas comercialmente. La alianza está orientada en una primera fase a los departamentos de ventas, marketing y servicio al cliente, pero ambas firmas también desarrollarán servicios para la banca, productos de consumo y de transporte. Con este acuerdo, y con otro suscrito previamente con Apple, IBM trata de revitalizar sus ventas. El análisis de datos y la computación en la nube se han convertido en una necesidad vital para IBM, que en 2014 ingresó 16.000 millones por estos conceptos.

Twitter es solo uno de los clientes de IBM y de sus sistemas cognitivos. Repsol y La Caixa son otros dos. La compañía petrolera española busca sistemas que le permitan reducir la incertidumbre de las prospecciones que realizan en diversas partes del mundo. El banco pretende que Watson aprenda español, con un ambicioso proyecto que permita utilizar con la máquina una de las lenguas francas del mundo. IBM ha llegado a un acuerdo similar en Japón con Softbank Telecom.

Con Repsol, IBM ha trazado dos aplicaciones iniciales enfocadas a optimizar su estrategia para la perforación de pozos en los cinco continentes. Santiago Quesada, director de tecnología de producción y exploración del Centro de Tecnología de Móstoles, recuerda que la relación con IBM viene de lejos: “Queremos optimizar nuestras decisiones y reducir la incertidumbre que siempre tiene el subsuelo”.

Pero para que la relación entre las máquinas y los ingenieros funcione, Watson debe aprender: “Hemos ido aterrizando corpus de ciencia de nuestra industria a través de un equipo mixto IBM-Repsol en Nueva York y Madrid. Desarrollamos las primeras aplicaciones”. Quesada concluye: “Reduciremos el riesgo en la toma de decisiones, optimizaremos los campos, mejoraremos la seguridad y el respeto al medio ambiente. Esta tecnología tendrá efectos en la vida cotidiana. No sustituye a los ingenieros ni al comité de dirección. Pero será algo disruptivo, como el ordenador personal o el automóvil”.

Las líneas de aplicación de Watson son variadas. Las más interesantes tienen que ver con sus aplicaciones médicas. El New York Genome Center (NYGC) e IBM colaboran en el análisis de información genética en el camino hacia tratamientos personalizados de uno de los tumores cerebrales más mortales: el glioblastoma. El sistema, que se desplegará en la nube, combinará bases de datos integrales de literatura biomédica y la capacidad cognitiva de Watson para trazar nuevos tratamientos adaptados a las características de cada paciente.

En el caso del Cleveland Clinic Lerner College of Medicine, IBM desarrolla los proyectos Watson Paths y Watson EMR Assistant. Ambos tienen como objetivo ayudar a los médicos a un mejor diagnóstico y tratamiento de sus pacientes. Una colaboración similar es la que IBM desarrolla con el prestigioso centro de Nueva York Memorial Sloan-Kettering. Otro cliente de Watson es el Ayuntamiento de Río de Janeiro, acuciado por las recurrentes inundaciones. El municipio e IBM han creado modelos de tormentas y sus consecuencias a partir de datos geológicos y topográficos, lo que les permite reducir daños en las zonas afectadas.

En una conferencia reciente celebrada en Berlín, el ingeniero de IBM Darío Gil dio su visión del futuro: “En el futuro, la informática tendrá una capa cognitiva ambiental, siempre funcionando, siempre disponible. Tendremos acceso a esa capa cognitiva a través del lenguaje, de los gestos y del tacto. Y nos ayudará a mantener un diálogo entre nosotros y el sistema en muchos espacios físicos distintos”. Gil no los citó, pero se refería a las cogs, unidades de soft­ware en las que trabaja su equipo que permitirán construir entornos cognitivos interactivos. “Cada cog está diseñado para hacer una pequeña tarea concreta: uno puede estar comprobando los datos que mencionamos mientras hablamos, otro se dedica a realizar reconocimiento facial para entender nuestras expresiones, otro nos puede ayudar a razonar para entender una tabla de decisión”, explica. En su reciente conferencia en Berlín, Gil no pudo evitar referirse a los temores que suscitan máquinas capaces de aprender y cada vez más necesarias; máquinas, en definitiva, con más poder.

Para Gil, el debate suele dividirse entre los que abrazan los avances tecnológicos, como el utópico viaje hacia un paraíso en el que las máquinas harán todo el trabajo, y los distópicos, que temen poderes que no podremos controlar. “El ordenador es una herramienta. No podríamos construir casas ni coches sin herramientas. Watson no tiene consciencia de su existencia, no puede crear teorías ni elegir qué problemas debemos resolver en el mundo, todo eso nos sigue correspondiendo a nosotros”.

¿Debemos tener miedo de esto? Sin duda, es motivo de debate. El experto Steve Baker analiza la cuestión con prevención. “El avance de la máquina es inexorable. Las máquinas se van a meter más y más en nuestras vidas. Cada año se fabrican chips más pequeños, más poderosos, más baratos… Nos guste o no, vamos a estar rodeados por sensores, por ordenadores… Es inevitable… Tarde o temprano, tendremos máquinas en la cabeza”.

Para Baker, la cuestión que aquí se ventila es una elección: seguridad con menos libertad, o libertad sin seguridad. “Todos queremos seguridad física, un ambiente más limpio, ahorrar dinero y más oportunidades económicas. Las máquinas pueden ofrecernos estas cosas. Es muy difícil decir que prefiero la libertad sucia e insegura a un Estado de control y eficacia. Y eso supone más control. Son los ingenieros los que cada vez tienen más el control de la humanidad. Ahora se meten en la educación, en el medio ambiente, en las conversaciones, en todo… Control por parte de empresas y Gobiernos. En Europa se ha intentado frenar eso, pero al final hay que competir con EE UU y China”.

Baker recuerda que no solo Watson está en la carrera por la gestión del big data. Google es otro actor muy importante. Y concluye: “La competencia va a ser cuál nos da el mejor servicio en respuestas útiles. Google tiene ventaja sobre IBM porque tienes datos de los ciudadanos. Google y Facebook saben mucho más de lo que hace el mundo. Es una revolución”.