Watson: Um Sistema Projetado para Respostas Inteligentes

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Internet Saiba como é possível criar um sistema tão inteligente quanto ele para deixar o seu negócio mais "esperto" e eficiente.

No último século, a IBM realizou várias inovações científicas, muitas delas com a intenção de até mesmo superar a inteligência humana. Um desses grandes desafios, chamado Deep Blue, foi criada para rivalizar com o campeão mundial de xadrez, Gary Kasparov. O Watson é outro grande desafio de pesquisa da empresa, projetado para desenvolver a ciência do processamento de linguagens naturais através de avanços na tecnologia de perguntas e respostas.

Depois de 4 anos de pesquisa e desenvolvimento intensos por parte de uma equipe de pesquisadores, o Watson competiu no programa de TV americano Jeopardy!, em fevereiro de 2011, competindo no mesmo nível de especialistas humanos em termos de precisão, confiança, e velocidade contra dois dos mais conhecidos e bem-sucedidos campeões de Jeopardy!, Ken Jennings e Brad Rutter.

E se essa tecnologia inteligente fosse utilizada pela sua empresa?

Hoje em dia, com as empresas cada vez mais captando informações essenciais aos negócios em documentação de linguagem natural, há um interesse crescente em sistemas otimizados para carga de trabalho que analisam profundamente o conteúdo de perguntas em linguagem natural para responder a elas com precisão. Avanços na tecnologia de respostas a perguntas (QA, question answering) vão ajudar cada vez mais profissionais na tomada de decisões críticas e pontuais em áreas como atendimento médico, business intelligence, descoberta e conhecimento, gerenciamento de conhecimento corporativo e atendimento ao cliente.

O Watson é um exemplo das cargas de trabalho de análise complexa que estão se tornando cada vez mais comuns e essenciais para o sucesso e a competitividade dos negócios no ambiente atual de grande fluxo de dados. Ele roda uma tecnologia chamada DeepQA, que é uma arquitetura probabilística paralela maciça baseada em evidências. Para o desafio Jeopardy!, mais de 100 técnicas diferentes são usadas para analisar a linguagem natural, identificar fontes, encontrar e gerar hipóteses, encontrar e pontuar evidências, e mesclar e classificar hipóteses. Muito mais importante do que qualquer técnica em particular é a maneira em que todas essas técnicas são combinadas no DeepQA, de forma que abordagens sobrepostas podem unir forças e contribuir para melhorias na precisão, confiança ou velocidade.


Fonte: Olhar Digital 

 

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