Sistemas Inteligentes - IBM Watson

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Universidade Ceuma
Curso de Bacharel em Sistema de Informação
IBM Watson
São Luís - MA
2017
Adriano Castro – cpd: 58532
Dayron José Rodriguez – cpd:62164
Frankly Meneses – cpd: 74415
Railson de Jesus Diniz Rosa – cpd: 60480 
Ramont Campos Almones Junior - cpd: 57340
Trabalho apresentado ao Curso
Bacharel em Sistema de
Informação da Universidade Ceuma
Orientador: Profª. Luciana Fortes
São Luís - MA
2017
Sumário
Introdução											04
Elementos Textuais									05
A ideia de criar o Watson nasceu em um restaurante			05
Watson não é um supercomputador						05
Não se pode comprar Watson							05
Fluxo de resposta do Watson							06
Primeira aplicação do IBM Watson						07
As mais de 30 APIs cognitivas do Watson					07
O que é uma API? 								08
Aplicação do IBM Watson na Pinacoteca de São Paulo		09
Especialidades envolvidas							09 
Conclusão											11
Bibliografia 											12
Introdução
Com o mundo cada vez mais globalizado, internet das coisas, informações a todo instante e de qualquer lugar do planeta, obtemos e fornecemos querendo ou não milhares de informações confidenciais ou não a todo instante. Em alguns casos o volume de informação gerado é tão grande e estruturado das mais diversas formas que é praticamente impossível para um ser humano processá-la e validar seu valor e aplicação.
Neste trabalho, apresentaremos uma resposta a esta problemática, explicando os conceitos de inteligência artificial, que consiste basicamente em um programa de computador capaz de simular o pensamento/ação de um ser humano, dotado de uma competência para resolver determinados problemas de forma lógica e efetiva como um especialista.
1. A ideia de criar o Watson nasceu em um restaurante
Em 2004 alguns pesquisadores da divisão de pesquisas da IBM estavam jantando em uma steak house em Fishkill, Nova Iorque, quando todas as atenções dos frequentadores do local se voltaram para as TVs onde a final de uma disputa estava em curso. Era um jogo de Jeopardy, um famoso jogo de perguntas e respostas da TV americana. Neste dia, o maior campeão de todos os tempos, Ken Jennings, tentava bater sua própria marca de vitórias consecutivas.
Foi ali que surgiu a ideia do desafio: seria possível criar um computador capaz de vencer uma pessoa em um jogo de Jeopardy? Melhor ainda, seria possível vencer um campeão como Ken Jennings? A IBM Research já trabalhava em sistemas para tratar problemas parecidos, mas eles envolviam volumes muito menores de informação e davam suas respostas em minutos, não um ou dois segundos. Apesar disso idéia foi aceita pela liderança da IBM como um novo grand challenge, um desafio que, se conquistado, seria capaz de capaz de avançar significativamente os limites da tecnologia cognitiva no futuro. O resto é história.
2. Watson não é um supercomputador
Muitos artigos na imprensa se referem ao Watson como um “supercomputador”. Embora durante a disputa do Jeopardy houvesse a ênfase nos servidores IBM POWER que rodavam o software cognitivo em tempo real, o Watson não é um supercomputador.
Na realidade, Watson é oferecido como APIs (Application Programing Interface) de serviços, e como aplicações SaaS. Estes serviços são consumidos para criação de aplicações cognitivas e utilizam a infraestrutura da IBM Cloud de forma transparente sendo capazes de alocar elasticamente a capacidade computacional necessária para atender a qualquer demanda, por mais complexa que seja.
3. ‎Não se pode comprar Watson
Como o Watson é oferecido como serviços em cloud, não existe a possibilidade de comprá-lo. Ele é comercializado como uma série de ofertas de serviços na nuvem, APIs e soluções SaaS que são contratados na modalidade de pagamento por uso e cobradas mensalmente.
As APIs podem ser incorporadas as aplicações dos usuários que passam se beneficiar da tecnologia cognitiva. Já as soluções SaaS são capazes de implementar funcionalidades específicas. Um exemplo é o Watson Virtual Agent que permite criar chatbots e outras formas de atendimento a clientes cognitivo integrado a ferramentas de analytics. É uma solução oferecida na modalidade SaaS e paga por mês.
O fluxo de trabalho que o Watson executa para responder uma questão
Para responder uma pergunta, o Watson realiza a conversão de dados não estruturados(voz) para estruturado(texto), a partir disso, ele gera hipóteses a partir de pesquisas na sua base de conhecimento, com estas hipóteses, ele realiza uma nova consulta em busca de evidências que validam o nível de confiança de cada uma delas. Como mostra a figura 01
Figura 01
Primeira aplicação do IBM Watson
O Watson for Oncology é treinado pelo Memorial Sloan Kettering Center (MSK), um dos mais importantes centros de estudos sobre câncer do mundo. Desta forma, a inteligência artificial utiliza evidências atualizadas mensalmente e classificadas por nível de relevância por oncologistas de diversos países. Segundo a IBM, já foram processados e analisados mais de 15 milhões de conteúdos científicos.
Com todo este poder de análise de conhecimento, o Watson informará a importância de cada procedimento para cada caso clínico, auxiliando os médicos com recomendações de medicamentos e opções de tratamento, com base em evidências científicas mundiais.
Figura 02
Existem atualmente mais de 30 APIs cognitivas no Watson
Figura 03
O Watson oferece um rico conjunto de APIs cognitivas distribuídas em diversos domínios:
Conversação: APIs que permitem treinar o Watson em diálogos inteligentes que podem ser incluídos em aplicações como, por exemplo, o front office de atendimento à clientes. Este artigo traz exemplos de 6 aplicações da tecnologia a chatbots cognitivos que tratam assuntos que vão desde psicoterapia até auxílio a abandonar o vício dos cigarros.
Conhecimento: São serviços que manipulam conhecimento através entendimento de linguagem natural e de descoberta de informações e padrões em grandes volumes de dados. Este conjunto de serviços, chamado de Discovery, faz o armazenamento, classificação, entendimento e inferências sobre dados estruturados e não estruturados. Isso permite treinar o Watson em volumes enormes de informação e, através de algoritmos sofisticados de machine learning, conseguir rapidamente identificar padrões, responder perguntas sobre o conteúdo analisado e classificar o corpus de conhecimento.
Visão: São serviços que permitem identificar o conteúdo de imagens, criar marcadores (tags), analisar e extrair informações em qualquer volume de dados. São utilizados em aplicações que necessitam de reconhecimento inteligente de imagens e podem ser treinados com dados do usuário.
Fala: Serviços de conversão de texto para áudio narrado em linguagem natural juntamente com serviços de reconhecimento de voz e conversão para texto.
Linguagem: São serviços de tradução entre diferentes línguas e interpretação e classificação de linguagem natural que podem ser embutido em qualquer aplicação.
Sentimentos: Análise de sentimentos capaz de identificar traços de personalidade de pessoas a partir da análise de textos e a avaliar o tom de comunicação de forma a compreender estilos de comunicação e as emoções das pessoas através de análise de mensagens.
O que é uma API?
Application Programming Interface – Interface de programação de aplicativos, é um conjunto de padrões de programação que permitem a construção de aplicativos e a sua utilização. API é um conceito relativamente amplo, na maioria das vezes uma API se comunica com diversos outros códigos interligando diversas funções em um aplicativo.
Um exemplo de uma API muito utilizada é a API dos sistemas operacionais que possuem diversos métodos e se comunicam com diversos processos do sistema operacional.
Aplicação do IBM Watson na Pinacoteca um museu do Estado de São Paulo
A voz da arte: No ano em que comemora seu centenário no País,
a IBM Brasil realizou na Pinacoteca de São Paulo o projeto ‘A Voz da Arte’, que usa a computação cognitiva para tornar o passeio ao museu ainda mais interativo e personalizado. A companhia criou um assistente cognitivo que responde perguntas dos visitantes sobre sete obras de arte do acervo da Pina. A visita guiada com a tecnologia IBM Watson foi aberta ao público. A iniciativa é inédita no Brasil e foi criada pela Ogilvy Brasil.
Especialidades envolvidas
Processamento de linguagem natural: O serviço IBM Watson™ Natural Language Classifier pode ajudar seu aplicativo a entender o idioma de textos curtos e fazer predições sobre como manipulá-los. Um classificador aprende com seus dados de exemplo e então pode retornar informações para os textos nos quais ele não está treinado.
Percepção de personalidades: O serviço utiliza análises linguísticas para inferir características de personalidade intrínseca dos indivíduos a partir de comunicações digitais, como e-mail, mensagens de texto, tweets e posts do fórum.
O serviço infere, a partir de redes sociais potencialmente ruidosas, retratos de indivíduos que refletem suas características de personalidade. Também pode determinar as preferências de consumo dos indivíduos, o que indica sua probabilidade de preferir vários produtos, serviços e atividades.
Síntese de voz: O serviço fornece uma variedade de interfaces que o tornam adequado para qualquer aplicativo onde a fala é a entrada e uma transcrição textual é a saída desejada. Os aplicativos de exemplo incluem controle de voz de aplicativos, dispositivos embutidos e acessórios de veículos; transcrever reuniões e conferências telefônicas; e ditando mensagens de e-mail e notas.
Texto para fala: O serviço IBM® Text to Speech fornece uma API que usa os recursos de síntese de fala da IBM para sintetizar texto em linguagem natural em vários idiomas, dialetos e vozes. O serviço suporta pelo menos uma voz masculina ou feminina, às vezes ambas, para cada idioma. O áudio é transmitido de volta ao cliente com um atraso mínimo.
Análise de dados: O Watson gera diversas consultas de pesquisa para cada questão e usa várias técnicas de busca diferentes para localizar hipóteses ou provas a partir da base de conhecimento. As tecnologias de pesquisa usadas no Watson incluem o Apache Lucene (frequência de termos para classificar os resultados), o Indri (rede bayesiana para classificar os resultados) e o SPARQL (busca de relações entre os termos e documentos).
Conclusão
O IBM Watson é um sistema de inteligência artificial poderoso e versátil, de forma que é possível utilizá-lo das mais diversas formas e aplicações, a ideia de seu desenvolvimento surgiu em um bar onde alguns desenvolvedores estavam bebendo e assistindo ao jogo de perguntas de diversos assuntos.
Sua primeira aplicação foi em um Hospital de câncer, o Memorial Sloan Kettering Center (MSK), referência em tratamento de câncer no mundo, sua principal função na instituição, era o de analisar, processar e sintetizar novos conteúdos, com todo este poder de análise de conhecimento, o Watson informará a importância de cada procedimento para cada caso clínico, auxiliando os médicos com recomendações de medicamentos e opções de tratamento, com base em evidências científicas mundiais.
Bibliografia
https://console.bluemix.net/docs/ acessado em 02/11/2017 ás 23 hs.
https://www.ibm.com/watson/products-services/ acessado em 05/11/2017 ás 23 hs. 
https://www.ibm.com/watson/developercloud/doc/index.html acessado em 10/11/2017 ás 22 hs.
https://www.youtube.com/watch?v=WLVi5ePu36E acessado em 10/11/2017 ás 22 hs.
https://www.ibm.com/watson/br-pt/ acessado em 11/11/2017 ás 22 hs.
http://www.ogilvy.com.br/cases/a-voz-da-arte acessado em 12/11/2017 ás 23 hs.