La semana pasada tuve la oportunidad de pasar todo un día (bastante intenso por lo demás) en el Centro de Investigación de IBM en Dublin. ¿El invitado principal? Watson. El objetivo del evento era presentar a Watson a un selecto grupo de instituciones universitarias, llamadas «Watson Universities». La primera camada de instituciones fuera de Estados Unidos en comenzar a trabajar con IBM en el desarrollo de aplicaciones que usan a Watson como motor principal.

En este breve post, intentaré resumir lo mejor que pueda mi experiencia conociendo a Watson y principalmente, cómo funciona.

Como han de saber, la computación ha pasado por tres grandes etapas:

• 1900: tabulación
• 1950: programación
• 2011: cognitivo

Watson se mueve en la tercera area y representa los esfuerzos que IBM ha tenido históricamente para ayudar a lograr hitos para la humanidad, tales como el aterrizaje del hombre a la luna (fuertemente apoyado por la ingeniería de IBM), la creación de Deep Blue y más recientemente el desafío de montar una versión previa de Watson la cual gano Jeopardy (he dicho previa por que el Watson que conocimos en Dublin sólo heredo unas pocas lineas de código de su antepasado. Todo el resto es nuevo y ha sido pulido y desarrollado en los últimos años).

¿Cómo funciona Watson?

Primero, debemos entrenarlo para que comprenda lenguaje natural. Esto lo lograremos dando el primer paso que consiste en dar mucha información a Watson sobre un tema en particular. Al comienzo, cargarás cientos de documentos específicos (más adelante hablaré sobre esto). Esto es lo que entendemos «por leer». Cuando hemos cargado los documentos, comenzaremos a escribir preguntas usando lenguaje natural.

Ej: Sudamérica -> Colombia -> Medellín -> Transporte publico -> Metroplús
Preguntas para entrenar a Watson: ¿Cuando fue inaugurado el sistema Metroplus? ¿Cual es el presupuesto anual de Metroplus? ¿Cuales son las quejas más comunes de los usuarios? ¿Cual es la tasa de evasión? etc.

En la medida que comienzes a hacer preguntas, Watson responderá:

1. Te preguntará si la pregunta puede ser mezclada con otra.
2. Te responderá.
3. Dirá que no entiende.

Si responde, tu debes aprobar o rechazar la respuesta. De esta manera la máquina comienza a aprender.
Watson responderá con distintos grados de confianza. Algo similar al famoso PageRank de Google, el cual busca validar con citas y fuentes una respuesta.

Por ende, a Watson se le debe alimentar bien.
Piensen en Watson como un niño. Para que crezca bien, debes alimentarlo correctamente. Eso se traduce en un corpus bien armada. La data no debiese pasar los 150 GB (y si, seguimos hablando de Big Data) y debe estar limpia antes de ser cargada.

Hablamos sobre cómo entrenar a Watson.

• Sé especifico: Sudamérica -> Colombia -> Medellín -> Transporte publico -> Metroplús 
  
• Carga data limpia: word, text y html. PDF confunde a Watson. Si cargas html, remueve el header y footer de cada página.
• No repitas información: Si has cargado un documento sobre el metro de Metroplus, no sumes otro que básicamente habla de lo mismo.
• Comienza a entrenarlo: Uno de los puntos más fuertes de Watson es sus habilidades para procesar lenguaje natural y entregar respuestas precisas. Ya vimos como hacer eso. Debes invertir el tiempo y los recursos necesarios para alcanzar todo su potencial.
• Carga documentos que no pesen más de 10 GB.
• No corras el corpus muchas veces (solo 1 o 2 veces por semana).

Cada vez que cargues nueva información al corpus de Watson, deberás re-entrenarlo. El corpus es una de las partes principales del software.

¿Cómo sé que tengo un buen documento?
No todo es bueno. Presta atención a lo que cargas en Watson. Aliméntale sabiamente.

• Los títulos son clave.
• Las «nested tables» no andan bien en Watson.
• Usa documentos con información organizada («titulo», «texto», «indice», etc).

Una vez que hayas cargado los primeros documentos.
Comienzas a hacer las preguntas, luego empiezas a refinar los queries y ya cuando llegas a un 50% de respuestas acertadas, puedes pasar a SPSS para seguir el entrenamiento.

¿Cómo hace dinero Watson?
A diferencia de Google, IBM no tiene «una máquina para imprimir dinero». Quizás por eso IBM ofrece un sistema especial de revenue para Watson:
La estrategia consiste en tener empresas que desarrollen aplicaciones para cargar en el Market Place de IBM. Estas aplicaciones serán vendidas a otras empresas y las ganancias serán distribuidas entre IBM y el creador de la app. De esa forma, IBM esperá conseguir universidades, empresas y emprendedores que usen a Watson para desarrollar apps altamente especializadas que basen su poderío en cognitive computing.

 ¿Quién ya ha comenzado?
El ecosistema aún es pequeño, pero aquí compilo una lista de startups alrededor del mundo usando Watson.
Cabe destacar que la mayoría de las apps se concentran actualmente en wealth management y healthcare.

• Chef Watson
• Red Ant
• Well Talk
• Pathway Genomics
• Genesys
• Point of care
• Findability
• Sell Point
• Crayon
• Wayblazer
• Sofie (life learn)

Durante el día que pasé en Dublín, vimos dos aplicaciones de Watson. Una era para wealth management y la otra era el famoso Chef Watson, una colaboración con Bon Appetite. Debo decir que ambas era poco impresionantes, pero cuando recuerdo que Watson aún no cumple un año, entiendo.

¿Qué pienso?
No puedo evitar comparar a IBM con Google o Apple. Siri, Google voice, Cortana o Echo de Amazon tiene capacidades de comprender lenguaje natural. Por ende ¿dónde está el valor agregado de Watson?

1. Aprende:
   Watson aprende con el paso del tiempo. Aprenderá de sus errores y hará conexiones que agreguen valor a sus análisis.
2. Es preciso:
   Google arroja millones de páginas con resultados. Piensa en Watson como un «I’m feeling lucky». Y no sólo eso; Watson no te dará un sitio web, sino que la respuesta precisa (validada con fuentes y hechos).
3. Funciona con tu información:
   Aquí está e game changer. Si eres una empresa, podrás cargar tus mailings, logs de llamadas, info de Analytics, ventas, transacciones, etc. Todo lo que sea texto, irá aquí (Watson aún no analiza imágenes o video, pero lo hará).
   Actualmente ninguna empresa hace lo que Watson ofrece. Cuando la máquina este propiamente entrenada, elevará los datos a un nivel impensado.

Conclusiones
Watson cumplirá 1 año el 9 de Enero de 2015. Hay tanto por hacer. Sin embargo, cuando te pones a pensar en lo que IBM ha hecho en un año, puedes dimensionar la ambición de este proyecto.
El motor de Watson que vimos es nuevo. Como decía antes, no es el mismo que ganó Jeopardy. Démosle 10 años a este muchacho y veremos su poder.

Para profundizar:
Si te interesa la computación cognitiva, quizás te podría gustar Smart Machines de John E. Kelly III, director de IBM Research, y Steve Hamm, periodista de IBM. El libro muestra que está haciendo IBM en el campo de la computación cognitiva y Big Data y déjame decirte que se ve interesante (¿un ejemplo? Rio de Janeiro tiene su propio OS para administrar mejor la ciudad).

Pienso que las implicancias que estos cambios traerán a la empresa son realmente impredecibles, sin embargo se ven atractivos.
Como siempre, dependerá de nosotros construir la mejor versión del mañana.