Watson e a Computação Cognitiva
Autor: Roberto Pontes | Publicado: 2016-06-17T17:29:00-07:00


Os Sistemas Especialistas baseados em Conhecimento Probabilístico ou Incerto têm sido estudados desde o início da Engenharia do Conhecimento. Mesmo tendo motivações diferentes, esses sistemas são muito similares aos sistemas baseados em regras de produção, que utilizam regras do tipo “SE -&gt; ENTÃO”. A diferença fundamental é que a consequência das regras é composta por um grau determinado de incerteza, quantificado por um grau numérico de crença.

Originalmente, os sistemas baseados em regras de produção envolviam apenas decisões lógicas binárias, como: "0" ou "1", "sim" ou "não", etc. Embora eles fossem adequados para representar estruturas de conhecimento complexo, esses deveriam ser determinísticos. No entanto, outras áreas do conhecimento humano têm uma característica singular de imprecisão abrangendo inúmeras aplicações, como o diagnóstico médico, análises jurídicas, prospecção de minerais, ou ainda sistemas de aconselhamento de investimentos no mercado financeiro, entre outras.

Essas aplicações não determinísticas requerem a construção de uma base de conhecimento que forneçam indicações ranqueadas pelo seu grau de crença, baseadas em evidências.

Mas o principal entrave na montagem dessas Bases de Conhecimento é o grande volume de informações necessárias para sua formalização. A única forma viável de compor e manter essas bases é realização da "Aquisição Automática de Conhecimento". Esse aprendizado automático realizado pelas máquinas, agora está sendo revolucionado com o processamento de dados não estruturados.




A Aquisição Automática de Conhecimento

O processo de aquisição automática de conhecimento compreende três formas distintas de utilização: pode ser usado para a montagem de uma base de conhecimento, para efetuar a sua manutenção ou para complementar o conhecimento armazenado, por ocasião de consultas ao sistema.
E, quando se pensa em extrair conhecimento de um determinado assunto de forma automática, basicamente pensa-se em uma das três formas a seguir descritas:

• Programas interativos que colham conhecimento dos especialistas durante o curso de uma conversação em um terminal;
• Programas que aprendam os conceitos de uma especialidade, composto por um conjunto de exemplos, ou instâncias de treinamento.
• Programas que aprendam lendo textos, como humanos lendo relatórios técnicos;

A atenção dedicada ao último método vinha sendo muito rara. Projetar diálogos de elucidação do conhecimento não se constituía tarefa fácil, e o problema de processamento de linguagem natural contribuía para essa situação. No entanto, recentes pesquisas realizadas pela IBM resultaram na criação de uma soluçao inteligente para processamento desse tipo de informação: o IBM Watson.



A Hora e a vez do Watson&nbsp;

O grande desafio que persistia na Área da Inteligência Artificial neste novo século era o de preparar uma máquina inteligente capaz de processar a linguagem natural humana e que fosse capaz de realizar inferências a partir de pistas fornecidas sobre um determinado assunto.&nbsp;

Esse desafio tinha forte relação com o teste proposto por Alan Turing, na década de 1940, de que uma máquina e um ser humano escondidos pudessem compreender e responder perguntas a eles enviadas sem que um observador externo pudesse distinguir qual dos dois seria a máquina e qual seria o humano.

Numa variação do teste proposto, a IBM saiu na frente e construiu o computador Watson, para colocar a máquina como participante de um desafio na TV americana de perguntas e respostas denominado Jeopardy, em janeiro de 2011.

O quiz, sucesso televisivo na época, consistia em se processar afirmativas que tinham embutidas em si relacionamentos não explícitos, como pistas codificadas, metáforas, que deveriam ser resolvidas pelos participantes. Juntamente com dois recentes campeões da série, Brad Rutter and Ken Jennings, o primeiro de maior renda em prêmios obtida e outro de maior número de vitórias consecutivas, o computador Watson foi testado na ocasião, obtendo uma vitória contundente sobre os participantes humanos. O resumo da proposta da contenda pode ser visto no vídeo:



http://www.youtube.com/watch?v=FC3IryWr4c8

A condução do desafio pode ser vista no vídeo:



https://www.youtube.com/watch?v=WFR3lOm_xhE

O que é o novo produto IBM Watson&nbsp;

Watson é um recente produto da IBM, resultado das técnicas utilizadas na construção do supercomputador de mesmo nome, que se constitui em uma aplicação moderna de inteligência artificial, aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural. Mas não segue um conjunto baseado em lógica de regras como os supercomputadores do passado fizeram. Em vez disso, ele decompõe consultas feitas em linguagem natural para entender o contexto do que está sendo solicitado. Em seguida, analisa o corpo de informação disponível em pesquisas e artigos disponíveis &nbsp;e produz respostas candidatas ranqueadas e quantificadas. Não é determinístico; é probabilístico - produzindo um conjunto de melhores respostas com a classificação e elementos de prova.

Assim como humanos realizam um processo de decisão, através da observação, interpretação, formulação de hipóteses e avaliação de cada hipótese para a tomada de decisão, Watson realiza a pesquisa em uma vasta base de conhecimento para fornecer hipóteses ranqueadas para consultas realizadas a um específico domínio de conhecimento.

Essas informações não estruturadas estão disponíveis para consulta em larga escala, e são compostas por literatura específica, artigos, relatórios técnicos, alėm da nova mídia digital, como posts, &nbsp;blogs, e tweets. Essas informações são difíceis de serem processadas automaticamente, devido a sua ambiguidade, regras gramaticais e contextos aplicáveis.

Para cada área de domínio do conhecimento humano ė necessário inicialmente compreender os diversos termos específicos, jargões utilizados para a concreta compreensão do texto analisado. Watson inicia a construção da base de conhecimento guiado por peritos humanos selecionando da literatura existente informações atuais e relevantes do domínio de interesse, criando o corpo da base de conhecimento.

A próxima fase é a de treinamento do sistema especialista para acessar essa base de conhecimento e complementá-la com novas informações. Isto é feito através do carregamento de instâncias de treinamento compostas por perguntas e respostas, que têm o objetivo principal de adaptar o sistema aos padrões linguísticos específicos tratados (não regras diretas de decisão).

O processo de treinamento é contínuo, através da interação com usuários que realimentam o sistema, sempre sob a supervisão do analista de conhecimento humano. A manutenção da Base de Conhecimento também ocorre pela adição de novos documentos publicados em um processo continuo de lapidação da base.

A partir da estabilidade da base, Watson pode utilizar seu motor de inferência para responder complexas perguntas relativas ao domínio de conhecimento com grande precisão.

Como respostas, Watson emite hipóteses que são verificadas em sua base de conhecimento e entregues como possíveis resultados que são ranqueados pela relevância de sua acurácia, como devem fazer os Sistemas Especialistas Probabilísticos.