Conocí a Mariano Garrido, Industry Solution Architect en IBM, durante su charla en el Campus de Google de Madrid sobre Cognitive Business. Nos habló sobre Watson, una plataforma tecnológica que utiliza el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático para descubrir el conocimiento oculto tras los datos desestructurados.

Poco después, LearningLovers.org fue invitado a la sede de IBM en Madrid, donde tuvimos la ocasión de ahondar sobre las aplicaciones de Watson al mundo de la educación, la formación y la gestión del conocimiento. Éste es el resultado:

Cómo surge Watson

“El origen de todo esto forma parte de un programa de TV que surge en EEUU y que se llama Jeopardy! Por primera vez, se enfrentaba a los ganadores del concurso con una máquina que entendía lenguaje natural, que era capaz de contestar a cuestiones complejas… IBM, tras el resultado tan positivo de esta experiencia, vio que era una muy buena vía para poder exportar este tipo de tecnología a otros entornos, como los empresariales.

A partir de ahí se creó una división especial de temas cognitivos, con la que se han puesto a trabajar todos los miembros de la organización con una inversión de IBM de mil millones de dólares. Hace poco tiempo se ha abierto también otro centro en Múnich. Es una de las prioridades de la compañía.

Básicamente, se basa en la tecnología de la inteligencia cognitiva, es decir, en intentar que un sistema cibernético emule, de alguna manera, la forma de aprender del ser humano. El ser humano normalmente accede al conocimiento mediante una serie de acciones como almacenar, recuperar, entender, comprender, usar y organizar la información que adquiere por los sentidos.

Desde ese punto de vista, Watson se asemeja a ese tipo de comportamientos. Es capaz de aprender de esa manera y además utilizar después técnicas que emplea el humano, como es el aprendizaje por la experiencia. Eso es a grandes rasgos en qué consiste la computación cognitiva”.

Funcionalidades de Watson

“Watson nos da dos funcionalidades muy inmediatas:

• Una es la de consejero (advisor) y
• otra que es la de descubridor: Puede ayudar a descubrir en un plazo muy corto de tiempo relaciones entre la ingente cantidad de información a la que tiene acceso.

Son dos puntos súper potentes. Sería casi imposible para un humano abordar o llegar a conclusiones con una base sólida entre el maremágnum de datos que nos inunda. Para el ser humano es inviable.

Sobre todo, las capacidades cognitivas permiten que el sistema entienda a la persona como si fuera otra persona, es decir, le permiten entender lo que se está preguntando y de qué se está hablando, y también ofrecen la capacidad de asimilar una cantidad ingente de información en tiempos que un humano no alcanza, así como buscar las relaciones entre ellas.

Al final, estamos emulando a las personas. Dicen que nos diferenciamos del resto de animales que piensan por la capacidad que tenemos de relacionar. Hay animales que son muy inteligentes también. Nosotros tenemos la capacidad de relacionar experiencias y conceptos distintos y de sacar una conclusión. Al final, Watson está haciendo algo similar: Lo que hace es que, con diferentes fuentes de información que él tiene injertadas en su cuerpo de información, es capaz de entender que hay un documento que está relacionado con otro porque hablan de un concepto similar. Entonces, por ejemplo, te relaciona un concepto de medicina con un concepto matemático. Es capaz de darte una respuesta basándose en diferentes evidencias”.

Watson en el campo educativo

“En el área de la educación, el espectro es tan amplio, que a todo lo que tiene que ver con datos se le puede extraer algún tipo de jugo, convertirlo en información y a partir de ahí desarrollar o mejorar nuevos modelos. Básicamente, en grandes líneas, en educación se toca lo que es la educación universitaria o high end, donde hay varias líneas de trabajo:

• Una es con la propia administración, con la institución, donde se pueden beneficiar de todas las capacidades que tiene Watson para analizar sus datos y tener una visión 360 del alumnado.
• Otra posibilidad se aplica a la investigación, para orientarla desde el punto de vista cognitivo, y después poder ofrecer esa capacidad de investigación a industrias.
• Por otro lado, hay una investigación dedicada al alumno, y ahí podemos entrar a facilitarle la vida al alumno dentro de su entorno educativo; existe la posibilidad de interactuar y preguntarle, por ejemplo por un alumno que viene de un intercambio internacional, con acceso a través de un móvil, con lenguaje natural, sobre temas legales de su visa, información del propio campus, información legal que le pueda afectar, etc.

Al final, hacemos cada uno nuestro propio Watson a medida. Esto da un valor añadido, ya que ningún Watson entre organizaciones o entre empresas es igual, porque cada uno le enseña de la manera que le interesa. Aquí pasa igual: El ámbito es muy amplio, con casos como el del alumno que busca un consejero o ‘career advisor’ para conocer, en función de los estudios que esté realizando, qué tipo de salidas profesionales va a tener; o el asistente internacional de estudiantes; o incluso el asistente para la vida del estudiante en la ciudad donde está, para que le informe de actividades..”.

Un proyecto de educación infantil

Mariano nos ha informado sobre la colaboración entre IBM y Sesame Workshop para utilizar la tecnología de computación cognitiva de Watson con el fin de ayudar a que la educación preescolar avance en todo el mundo. Juntos, van a desarrollar una nueva categoría de plataformas educativas y productos diseñados para adaptarse a las preferencias de aprendizaje y niveles de aptitud de niños en edad preescolar.

La investigación muestra que, en gran medida, el desarrollo del cerebro tiene lugar en los primeros 5 años de vida -haciendo estos años críticos para el desarrollo del aprendizaje de un niño. Con el material educativo de Sesame Workshop y la capacidad de Watson para aprender, comprender los patrones y adaptar el contenido, las plataformas interactivas e interfaces desarrolladas por ambos algún día podrían ayudar a fortalecer la lectura temprana, identificar y recomendar la intervención temprana en su caso, y crear un aprendizaje altamente personalizado, como complemento de las funciones que los padres y los maestros juegan en el aprendizaje en la primera infancia.

El objetivo es llevar el aprendizaje adaptativo al siguiente nivel – la creación de plataformas educativas que aprovechen la computación cognitiva para avanzar fundamentalmente en las formas en que los niños pequeños aprenden. IBM y Sesame Workshop se plantean el desarrollo de posibles herramientas, como:

• Una aplicación de lectura: para aprender a leer mediante una aplicación que lee junto al niño, creando experiencias de juego interactivo y utilizando sus propias palabras; por ejemplo, se le dice al niño: ‘Vamos a jugar a la pelota con el perro’; Watson analiza entonces la respuesta del niño en tiempo real y se adapta dinámicamente a sus intereses basándose en el contenido, por lo que la lectura es más divertida al completar las historias con personajes, animales, lugares y juguetes que al niño le gustan.
• Un juguete muy inteligente: Podría ser un peluche de Elmo personalizado, que sepa escuchar y responder, utilizando la información del niño para crear actividades lúdicas. Con las capacidades de computación cognitiva de Watson incrustados en Elmo, el juguete se adapta a las habilidades de desarrollo de un niño a lo largo del tiempo; por ejemplo, practicar el abecedario o contar hasta 20. Una vez que estas habilidades se dominan, Elmo puede proporcionar nuevas actividades para un aprendizaje posterior.
• Herramientas para el aula: Podría desarrollarse una aplicación para el aula que reúna todos los hallazgos recientes de las ciencias de aprendizaje para ayudar a los maestros a diseñar las experiencias educativas adaptadas a las necesidades individuales de cada estudiante. Watson se centra en los objetivos de aprendizaje que son más relevantes para un determinado profesor y para el niño en ese momento. La herramienta también puede identificar de forma proactiva los conceptos que ciertos estudiantes podrían necesitar y sugerir diferentes experiencias de aprendizaje y estrategias de aprendizaje acelerado.

La computación cognitiva en la nube

Mariano nos cuenta: “La computación cognitiva es una computación con un potencial enorme; siempre han existido tecnologías muy avanzadas. Lo novedoso ahora es que gracias a la nube, esta tecnología tan potente está a disposición de cualquiera. A través de BlueMix, se produce una popularización que se adapta a la medida de cada proyecto.

Estamos en varias iniciativas, como con el Gobierno de Lanzarote, donde nosotros disponemos de esta tecnología, y a ellos les interesa hacer una aplicación cognitiva para ayudar a asistir al visitante. Han hecho un concurso para invitar a desarrolladores con soluciones que les ayuden a resolver esa situación.

El que todo el conjunto de módulos cognitivos esté disponible en la nube, lo que hace es que el acceso a las aplicaciones sea rapidísimo. Yo en concreto, ya tengo contacto con bastantes partners (alguno ha estado ya en Lanzarote) que están desarrollando muchas aplicaciones; pero no sólo aplicaciones, sino que incluso con nuestros APIs cognitivos están haciendo nuevos APIs que dan funcionalidad para que una empresa, persona o ente desarrolle su aplicación. Directamente ellos sólo tienen que conectarse para desarrollar su aplicación”.

Formación dentro de la empresa

“Un cliente financiero bastante importante en España me ha comentado: “Yo voy a utilizar Watson para que mi gente (tiene más de 5000 empleados) pueda encontrar la formación que necesita sin tener que empezar a brujulear en un catálogo de cursos, porque a veces son MOOC apps, son PDFs… Yo lo que quiero es que sea dinámico y que se vaya actualizando. Si una persona le pregunta: “Yo necesito saber software sobre comercio exterior con China y Dinamarca”, por ejemplo, que le aparezca el módulo de formación específico para eso.

En cuanto a la formación dentro de la empresa, sí tiene bastante aplicación hoy en día. Watson es un acompañamiento que potencia las capacidades de una persona. Te ayuda a tomar mejores decisiones con una información más exacta sobre un punto en concreto.

Watson es muy bueno en contestar preguntas, en entender la pregunta y en contestar con evidencias, pero no hace una función de coach en el sentido de que no ayuda al individuo a extraer de sí mismo su propio potencial. Watson sabe mucho y lo que hace es darte la respuesta basada en evidencias. Te muestra el razonamiento que le ha llevado a la respuesta. Es lo que le diferencia de Google.

El otro día leí un artículo en el periódico de un investigador; a mí me gustó mucho el ejemplo que hizo: En los crucigramas, lo importante no es saber la respuesta, sino comprender la pregunta que te hacen. Lo importante de Watson es que es capaz de entender una cuestión muy compleja. Las respuestas están ahí y las puedes coger, pero llegar a entender qué es lo que tiene que escoger, ése es el punto importante. De hecho, una muestra es Jeopardy! en este sentido: Al final, te da la pista para que llegues a una respuesta, que es lo que hacen los crucigramas. Es mucho más complejo en ese sentido, porque tienes que dominar, tienes que tener una visión de conocimiento muchísimo más grande, y además Watson te da cuál es el razonamiento, el camino por el que te ha ido llevando hasta decir: “Esto es lo que me da más nivel de confianza”.

Aprendizaje personalizado

“Yo creo que una de las capacidades más importantes de Watson es la capacidad de personalización; no hay dos clientes que tengan un Watson que sea igual. No es una bolsa de conocimiento a la que todo el mundo tiene acceso. Puedes enseñar al sistema a medida de lo que tú necesitas. Por ejemplo, puedes tener un Watson que sepa mucho de medicina pero que no sepa nada de golf. Te da la capacidad de personalizar ese conjunto de datos a tus necesidades reales.

Ahí entran también las competencias a nivel empresarial. Habrá empresas que quieran un servicio de Watson para unas determinadas cosas, y no quieren que ese conocimiento suyo, esa enseñanza que le han dado a Watson, se comparta con una empresa de la competencia”.

Watson y la obra social

“Se ha hecho una inversión en África para poder llevar a Watson a África desde un punto de vista social. Quizá Watson no sea muy importante para enseñar a los niños en África; no es la misión principal, pero sí saber, tal vez, por qué los adolescentes en África no saben ni leer, ni escribir ni hacer operaciones matemáticas. Watson, a través de los datos, puede identificar que en determinadas regiones hay agua contaminada, hay brotes de cólera por ese agua contaminada y no hay asistencia básica, por ejemplo, o que por sus usos y costumbres en esas poblaciones, los hermanos de determinada edad se tienen que quedar al cuidado del resto de la familia, de los mayores y de los hijos. El enhebrar esa relación de datos que aparentemente el ser humano es incapaz de hacerlo con rapidez, da la posibilidad de que en poco tiempo se llegue a esta conclusión y que se puedan aplicar algún tipo de soluciones a la causa del problema, porque sabes que el niño no va a ir a la escuela y hay que solucionar esto antes.

Es una dimensión antropológica y social. Es la parte más importante que se le está dando en este tipo de computaciones. Falta darle esa aproximación. Pasa igual en las smart cities, por ejemplo. Ya sabemos que podemos tenerlo todo sensorizado, pero imagínate si con esos datos se entra ya a otra dimensión, que es la que estamos hablando, la antropológica, sociológica, etc. A lo mejor, los sensores nos dicen que se tapan mal los cubos de basura, porque hay una población juvenil donde no hay centros de ocio ni de actividad. Esa interrelación de datos puede influir en dónde tenemos que mejorar.

Cómo funciona Watson

Watson trabaja con lo que se llaman corpus o cuerpos de información. Una instancia o módulo Watson trabaja con su propio cuerpo de información. Ese cuerpo de información es el que va a internet a buscar cosas:

• Hay un proceso anterior que se llama ingesta de información, que puede ser información estructurada y no estructurada.
• La segunda fase es un entrenamiento. Se le puede enlazar a fuentes fiables. Por ejemplo, se puede definir que la regulación médica es fiable en una determinada fuente. También se van haciendo volcados; el equipo de entrenamiento, mensualmente, semanalmente o diariamente hace una actualización. Así, puede haber dos formas de trabajar:
  • Una en la que Watson aprende automáticamente, que sería por ejemplo una solución de Watson en una universidad, donde Watson va aprendiendo;
  • o a lo mejor dicen: “Es que no quiero que Watson aprenda de todo el mundo que toque esto, porque yo no sé si me puedo fiar de la persona que está dando un feedback sobre esta respuesta, de sus conocimientos”. Lo que se hace entonces es: A mí Watson me da una respuesta, pero es una respuesta poco apropiada, que no me ha gustado, y se marca, y eso va a un log que llega a los entrenadores, y ellos deciden si efectivamente tengo razón y tienen que entrenar a Watson con esta pregunta, o no.
  • Son las tres maneras de aprender, que son: La ingesta de información, el grupo de entrenadores y el aprendizaje que él mismo hace interactuando con la gente.

Los datos están en todas las formas y variables que conocemos: Fotos, vídeo, audio, etc. Todo lo que sea una pieza digital. Es una solución que está en la nube, no es instalable. Hay unas APIs y con ellas cognitivizas lo que tú quieras. Es open standard y totalmente transparente para los usuarios finales. No sería posible que esto no estuviese a nivel cloud, porque al final, lo realmente importante es la capacidad de dar la respuesta súper rápido. La capacidad que tienes detrás en la nube, la escalabilidad, la flexibilidad que te da, sólo es posible en ese sentido: Tienes la capacidad de computación adecuada al caso que estás tratando. No hace falta que hagas una inversión sobredimensionada para tenerlo en tu propio local. Evidentemente, hay una inversión inicial del desarrollo del proyecto o de la aplicación o de lo que haga falta, pero luego el pago es un pago por uso. Cuando se ejecuta el API, se paga”.

Watson y el Internet de las Cosas (IoT)

“Otra línea es Watson IoT, donde hay varias demos disponibles en internet, en las que puedes comprobar, por ejemplo, el estado emocional del texto escrito: Si una carta es muy dura o agresiva o humorística… Luego hay otra de reconocimiento de imágenes, donde puedes utilizar fotografías del sistema o fotografías propias, y también el reconocimiento de personas, donde identifica el género, la edad, si es una celebrity te dice quién es, en función del entrenamiento que se le haya hecho. Hay otra de texto a voz y de voz a texto…

Luego está también el Watson Search, una aplicación desarrollada por la revista Bon Appétit, y lo que hace es combinar ingredientes para inventar recetas novedosas, mezclando por ejemplo una coliflor con un aguacate. Va mirando similitudes a nivel químico de los componentes, a nivel molecular, y te dice el nivel de afinidad.

Para invidentes, si tienes a una persona con unas gafas adecuadas, reconoce los objetos que tiene delante, y es una especie de realidad virtual que se convierte en sonido, para que la persona invidente escuche un sonido diferente con cada objeto. Dependiendo de dónde mueva la cabeza, si el objeto que tiene delante es cilíndrico, o es cúbico, Watson lo detecta y mediante altavoces que se instalan en el oído, emite un sonido particular para cada forma. Si se conecta a un móvil mediante bluetooth, Watson tiene la habilidad de reconocer qué objeto es (una botella, por ejemplo), o quién eres tú, cuando lo entrenas para ello, o si la persona que tiene delante es un hombre o una mujer, qué edad tiene, etc.

El reconocimiento de voz es uno de los elementos más dificultosos para la tecnología, porque en el reconocimiento de imagen o en el reconocimiento de texto llega al nivel humano (falla tanto como falla un humano). En el tema de reconocimiento de voz, es más complejo por los acentos, cómo entonamos las cosas… Entras en otra dimensión. Pero el nivel de sofisticación es ya muy alto. No llega al nivel del humano, pero ahí está. Luego también depende del idioma. Por ejemplo, el inglés, llega prácticamente al nivel humano. En español todavía falta un poquito de recorrido, pero esto va a una velocidad increíble”.

Watson y la realidad aumentada

“Ya hay proyectos de realidad aumentada, sobre todo en el entorno de fabricación: El poder entrar con unas gafas de realidad aumentada, y que esas gafas tengan de alguna manera esa inteligencia cognitiva para decirle al operario cuáles son los tornillos que tiene que apretar, en qué orden tiene que hacer un proceso… Al final, se trata de ayudar, porque el ser humano se fatiga o no tiene su mejor día, y si está haciendo algún tipo de operación delicada, el tener una ayuda, un consejero  que le esté diciendo: “Primero aprieta el tornillo A, una vez que esté cerrado, te vas al B…” de alguna manera ayuda a realizar mejor las tareas.

En educación, en los consejeros para los alumnos, es capaz de ver el nivel de competencias o ‘skilling’ que se está pidiendo en la industria, para orientarles sobre los cursos que necesitan hacer para encajar en el puesto. O bien, indica la probabilidad de encontrar trabajo con la serie de habilidades que estás adquiriendo.

También incluso puede ayudar a las instituciones de educación a decidir cuál tiene que ser su oferta educativa, con lo cual pueden definir su carta de educación mucho más rápido que alguien que no utilice sistemas cognitivos. Hay que captar los perfiles que está demandando la industria y cotejarlos con el catálogo de cursos que se tiene. Y al contrario, desde el punto de vista de la Universidad, de cara a la empresa, también le puede explicar que sus alumnos se han reorientado hacia los ‘skills’ necesarios para ese tipo de mercado”.

Watson y el aprendizaje basado en proyectos (PBL)

“En PBL, Watson puede funcionar como asesor del alumno. Es como un centro de atención telefónica. Primero acudirán a Watson para obtener la información, y si de ahí no la obtienen, acudirán al profesor.

El futuro de Watson

“Del futuro, como decía Einstein, lo único que podemos decir es que cambiará. Aquí hay tecnología y hay ideas, pero al final, todo dependerá de la imaginación que tenga la gente. A mí me sorprenden algunas startups y muchas spin offs que salen de universidades, porque viene gente joven totalmente disruptiva y les damos la tecnología en la nube a la que pueden acceder, utilizarla y hacerlo todo mucho más rápido”.