IBM Watson no JEOPARDY!
O programa de TV, Jeopardy!, é apresentado nos EUA por mais de vinte e cinco anos. O jogo funciona assim: três participantes, de alto nível de conhecimentos gerais, são colocados para competir. O apresentador dá a resposta e os jogadores precisam dar fazer as perguntas. Porém, só tem a chance de responder quem for o mais ágil e apertar o botão primeiro.
Para que a competição chegasse em níveis humanos, o Watson deveria ter um percentual de acertos em 70% e, além disso, 80% de precisão em cada uma delas. A competição foi realizada a partir do dia 14 de fevereiro de 2011, e o computador da IBM venceu os dois campeões de Jeopardy! mais conhecidos – Ken Jennings e Brad Rutter.
Imagem 1: IBM Watson joga e vence campeões de Jeopardy!
Tecnologia IBM DeepQA do IBM Watson
Essa tecnologia, desenvolvida pela IBM, tem como objetivo trabalhar no sistema QA (como foi dito – Question Answering), ou perguntas e respostas. O IBM DeepQA faz com que a máquina analise milhares de tarefas consecutivas para que seja encontrada a resposta mais precisa. E, para que isso seja possível, é utilizado o processador IBM POWER7.
A DeepQA é uma arquitetura probabilística, utilizada pelo IBM Watson, que se baseia em evidências. Para isso, são utilizadas diversas técnicas de análise de dados. No jogo Jeopardy!, por exemplo, foram utilizadas mais de 100 técnicas. Tudo com a finalidade de analisar a linguagem natural e raciocinar em cima das informações interpretadas.
Recentemente, a IBM começou a adaptar a DeepQA do Watson para diversas áreas do conhecimento, incluindo a medicina, o desenvolvimento de estratégias comerciais, o cinema, música, criação de jogos, artes… enfim, o IBM Watson pode ser utilizado para praticamente tudo. Para entender melhor como funciona o DeepQA, vamos dar uma olhada no primeiro princípio dele, o paralelismo maciço.
Paralelismo maciço
De acordo com Roberto Menna Barreto, em sua obra “Deixa Eu Falar: Arquivos de comunicação e criatividade”, o princípio do paralelismo é substituir processadores de alta capacidade de processamento por vários processadores de menor potência independentes.
Quando uma tarefa precisa ser executada, todos os processadores trabalham ao mesmo tempo. Cada um deles processa uma pequena quantidade de informação. Então todas as partes separadas da resposta é enviada de forma simultânea ao centro, onde são agrupadas.
A lógica dos programadores é que várias mentes pequenas trabalhando juntas são mais eficientes do que poucas mentes potentes executando o mesmo serviço.
Nesta mesma obra, o autor cita Daniel Hillis, do Massachusetts Institute of Technology, que declara que as máquinas capacitadas com essa tecnologia serão capazes de raciocinar em “redes semânticas”, ou seja, elas irão pensar (quase) como seres humanos, isso porque ainda existem certas limitações e questões externas como sentimentos e emoções que afetam nas tomadas de decisão dos seres humanos.
Em contrapartida, Roger Schank, da Universidade de Yale, acha que essa ideia irá otimizar a velocidade de operação dos sistemas, mas nunca desenvolverá o bom senso humano e nem servirá de base para proporcionar esclarecimentos sobre seu modo de aprendizagem.
IBM Watson na manutenção preditiva
Muitas empresas em todo o mundo utilizam o IBM Maximo para realizar a manutenção preventiva e corretiva, ou seja, gerir ativos corporativos, em geral. A verdade é que o Maximo é uma solução para gestão de ativos que pode ser adaptado para atender a diversos processos, mantendo as boas práticas para minimizar os riscos, além da necessidade de mais planejamento na gestão de ativos.
Porém, ele é mais utilizado quando a corporação requer um gerenciamento extremamente eficaz; normalmente por se tratarem de ativos pesados, caros e, além disso, serem vários. Por causa desses fatores, a solução deve ser eficiente para não deixar passar quaisquer detalhes de erros ou necessidades de realizarem manutenções.
Imagem 2: O IBM Watson pode ser ligado ao IBM Maximo
Com IoT, sensores são instalados dentro dos ativos para realizarem todos os tipos de monitoramento do seu comportamento. Dessa forma, é possível analisar os dados recebidos dos sensores e verificar se há anormalidades durante o uso do ativo. Essa demanda surgiu porque as empresas estão cada vez mais preocupadas com a saúde dos seus ativos.
Com isso, é possível realizar manutenções preditivas que permitem antecipar eventuais problemas que possam causar gastos maiores com manutenções corretivas. Com a última versão do IBM Maximo, pode-se integrar essas informações e, por exemplo, abrir uma ordem de serviço para que seja feita uma inspeção no ativo que apresentou um comportamento anormal.
Assim, a partir dos dados coletados ao longo do tempo e análises que foram realizadas, o Watson integrado ao Maximo começa a gerar insights sobre quando o ativo pode vir a ter o mesmo problema. Assim, é possível prever com um prazo maior quando será necessário realizar novas manutenções no mesmo.
Conclusão
Com a criação desta nova tecnologia, o IBM Watson, todas as tarefas do cotidiano, em relação às questões cognitivas, atingiram um patamar superior. Pode-se dizer que as máquinas, em um futuro breve, poderão apresentar soluções mais efetivas em um curto espaço de tempo e auxiliar os seres humanos a serem mais assertivos em suas atividades. O Watson é uma tecnologia recente e ainda não é muito acessível, monetariamente. Entretanto, é possível que, em um futuro próximo, haja uma popularização da computação cognitiva.
Hoje, o Watson é mais utilizado na área da saúde, dando insights de tratamentos e curas para doenças muito complexas. Além disso, com seu uso na manutenção, os profissionais de TI notaram que este recurso gera possibilidades infinitas para facilitar suas vidas.
Pode-se dizer que a computação cognitiva está engatinhando para um mundo onde as máquinas e seres humanos interagem com colaboração mútua. A ficção científica deixou de ser ficção e passou a ser a nova realidade do novo mundo em que vivemos.
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