Por haber ganado este juego del Yopardi, y por que su predecesor ganó contra el mejor jugador de ajedrez del mundo, una partida en los noventas, la nube de IBM es una nube como muchas otras solamente que mucho más integrada y digamos que más fácil para cosas que tienen que ver con negocios y con este curso que ya está disponible en IBM, nos empezaron a preguntar por Whatson y acciones, por supuesto es lo más sexy que tiene IBM en este momento a nivel de tecnología y hoy les quiero contar un poco de dónde viene y ver cuál es la historia de esta maquinita y me arrancó como un stunt publicitario porque IBM quería demostrar un nivel más fuerte en Inteligencia artificial y cómo podrían vencer a cualquier humano en este juego que se llama Yopardi, y funciona si yo hago una respuesta por ejemplo y alguien oprime un botón y responde quién es quien.
Alguien tiene que descubrir la pregunta, es un juego muy pero muy popular en Estados Unidos, uno puede ganar hasta $10,000.00 si lo completa. Watson aniquiló a los dos mejores jugadores de la historia de Yopardi, pero los aniquiló por completo y eso fue alrededor del 2013, 2011-2013, una época donde todavía no hablábamos con tanta profundidad de Inteligencia Artificial, Machine learning, Deep learning, redes neuronales, etc. casi ni se hablaba de ello y estaba en el mundo matemático y en el mundo de las universidades y de las ciencias de la computación pero no en el mainstream.
No lo vemos como una posibilidad en particular, porque requerían computadores más poderosos, se creó una máquina específicamente diseñada para esto que es la que dice power saving del lado derecho, sin embargo hoy en día Watson es mucho más que solamente esto, es pues, que iban a empezar a trabajar en el mundo de la medicina, por ejemplo, analizando grandes cantidades de datos de código genético de genoma humano, o incluso análisis de radiografías para pelear contra el cáncer de cerebro. E inicialmente contra el cáncer de pulmón, de hecho hay empresas en nuestros países que usan IBM Watson, de esta manera la más famosa es una empresa colombiana llamada 1 2 3. Como cuando esta empresa sacó una aplicación móvil o un sitio web móvil en el cual tú colocas tus síntomas y te dice lo que más probablemente tienes cancer. ahora estoy diciendo de Google, usted siempre que publica en Google: Oigan tengo una tosecita y me salió un sarpullido en la mano, Google dice: Usted tiene cáncer de pie derecho, es hora de simplemente tirarse por la ventana y eso es terrible, que muchas personas lean sus síntomas sin saber lo que realmente está pasando.
Igual doctri se integró con WhatsApp para precisamente dar ese servicio, en especial a las personas en regiones alejadas, los que no tienen fácil acceso un doctor calificado, es tan buena esta empresa que fueron resaltados por Mark Zuckerberg y Facebook, y hace varios años como un ejemplo de una empresa, siendo el mejor uso de tecnología y de datos de alta velocidad para ofrecerle a través de carnet, un servicio a personas que otra manera no habrían tenido antes, pero no solamente hablamos de este estilo el sistema de predicción de síntomas de Watson que es tan efectivo, que para el 2013 mencionaba el antiguo director de Watson, que el 90% de las enfermeras que trabajan en hospitales que usaron Watson para predecir síntomas o próximos pasos, confían en lo que Watson les dice como guía para tomar decisiones decisiones médicas certeras.
Esto es algo increíble y ellos fueron los pioneros de este tema, hoy en día, hay muchos más esfuerzos de Machine learning, solamente que Watson son las que más experiencia tienen y los que llevan tiempo más tiempo han tenido en esta industria, pero arranca todo este tema Inteligencia Artificial, teoría llamada "árbol de decisiones", básicamente, esto arranca por una premisa: Tengo hambre? no, entonces simplemente vete a dormir. Pero si tengo hambre me pregunta: Tengo suficiente dinero si si, voy a un restaurante y si no voy a McDonald's que no es un restaurante. Y de esa manera podemos tomar decisiones dependiendo nuestras circunstancias, alguien se le ocurrió que hay ciertos juegos que son expresables de manera matemática y que nosotros en un computador podemos juntar un árbol de todas las opciones posibles, por ejemplo imagina en este juego que se llama de manera distinta en cada país, en Colombia le llaman triqui, en Perú creo que lo llaman gato, en México no me acuerdo cómo se llama este juego. Melisa cómo se llama este juego en México? Gato, entonces gato en México, hay otros países que lo llaman tatetí, entre muchos otros. Por cierto si quieren saber porque se llaman gato es porque como un gato que razga con los dedos. Así que cuento, que este juego, para los que no lo sepan, colocas una x o una bolita y el primero en hacer tres en raya... hay países que le llaman tres en raya, trazan una raya y gana en un computador, tú podrías ver el primer movimiento de tu contrincante o tu primer movimiento y empezar a predecir todas las posibles opciones de los siguientes movimientos, sería un árbol muy complejo, porque empieza hacer a la n de la r de la t, dependiendo de cuántos movimientos hayan y en el caso de Tic-Tac-Toe, es sencillo, porque son simplemente, uno dos tres cuatro cinco seis siete ocho nueve espacios, pero como funcionaría en el caso del ajedrez, que son muchísimos más espacios con muchísimas más fichas y con muchas muchas, muchas más opciones, se requiere un supercomputador. En los noventas y en los 80s un computador de IBM llamado Deep Blue que peleó contra kasparov el mejor jugador de ajedrez del mundo, nosotros en nuestros cerebros hacemos esto todo el tiempo que vamos a cruzar la calle, nosotros empezamos a pensar si me la enseña mismo ahí, en una cierta probabilidad que pase carro, que viene a mi me estrelle y me rompa.
Pero en cambio sí espero un rato, para que los próximos carros pasen, pero es que no están pasando carros porque uno empieza a pensar en todas las probabilidades de lo que pueda ocurrir a medida que va pasando la calle y no crece árbol de decisión interna dentro de nuestros cerebros, de hecho nuestra sinapsis neuronal es la fórmula en que nuestro cerebro está construido biológicamente es como un grafo ultra complejo, un árbol de este estilo lo que sería como tomar en tablero de ajedrez y montarlo en un árbol de decisiones gigantesco, dependiendo a las posibilidades aún así no es infalible, ganó pero no gano 00 ganó 4-2, 4 partidas a 2, contra kasparov, perfumo mente increíble, sin embargo los árboles de decisión no son perfectos, para la Inteligencia Artificial al día de hoy nuestras computadoras normales, incluso nuestros teléfonos de bolsillo son mucho más poderosos que el Deep Blue, y eso pues, es simplemente por un uso masivo de la computación, sumado a un uso de matemática creativa, esto se llama, matemática discreta, este tipo de árboles, que por cierto, hay una carrera de este tipo de cosas, en placa de matemáticas para programación, los árboles no solo son, por ejemplo para hacer un análisis de sentimientos, a partir de una foto, es el alimento de un sistema de Inteligencia artificial moderno, yo puedo saber cuando esa persona está triste o está feliz, está fingiendo, está dormida, está enojada, etcétera, etcétera.
Pero con un árbol de decisión, no lo puedo hacer, cómo hago para convertir una foto en una respuesta y hacer análisis de sentimientos, la realidad es que no puedo usar una foto. Tengo que usar miles de fotos y tengo que usar datos reales, esto se llama, un entrenamiento de sistema experto. Y es de dónde viene la palabra Machine learning, aprendizaje de máquina. Tú le tienes que enseñar a la máquina, los datos reales y luego la máquina los extrapola como es que así imagina lo que tengo, está todo, pero también tengo ese nombre y empiezo 500 personas 1,000 personas, luego 100,000 personas, lo más importante para entrenar la Inteligencia Artificial, es que los datos que tenga, estén acompañados de una respuesta real, si yo por ejemplo, digo que la opción de toda la mitad, donde está así que significa, enamorado, pues voy a entrenar mal al sistema, es entonces cuando sus caras de enamorado es ésta, imaginemos que eso es, si entreno muchísimas eventualmente, logro que un computador analice que una cosa es la cara, o en todo el entorno y que estoy haciendo otra, es la forma de una cara, que tiene ojos y tiene boca y luego, la posición de las cejas, de las pestañas de los ojos, de la nariz, de la boca, y cuál es esa expresión y lo vuelvo puntitos, y esos puntos los monto en un plano cartesiano, y ese plano cartesiano, lo vuelvo una expresión matemática, y su expresión matemática la clasifico a través del que se arman redes neuronales y hago lo mismo con muchísimas fotos, y luego lo que hago, es comparar los resultados de esas millones de fotos que yo programe junto con la foto nueva e intento ver cuál de ellas es la verdad.
Mírenlo de esta manera, aquí tenemos como quedarían en un plano potencial, eventualmente todo termina en algo, así eventualmente en Inteligencia Artificial, todo termina en un eje coordenadas de dos dimensiones, yo tengo diferentes respuestas. Entonces los datos desganamiento son los verdes y los datos de prueba, son los verdes más oscuros y lo que hago es crear una regresión. No se preocupen si ustedes no están entendiendo esto, es difícil la Inteligencia artificial.