Conversando com seu computador: como o Siri do iPhone se compara ao Watson da IBM
A tecnologia subjacente da Siri é projetada para 'resolver uma variante diferente e mais simples do problema da linguagem humana' do que o Watson.
O computador Watson da IBM, que derrotou os dois campeões humanos de todos os tempos no programa de perguntas e respostas da TVPerigo!em 2011, é um exemplo brilhante das alturas alcançadas poranálise preditiva.Esta é uma máquina que responde a perguntas - sobre qualquer um de uma ampla variedade de tópicos. A mesma tecnologia básica que as empresas usam para prever se você comprará e em qual anúncio clicará é empregada sob o capô do Watson para prever, diante de uma pergunta, se a resposta de um candidato está correta. Com esse recurso implementado, o Watson pode 'lançar uma rede ampla' coletando milhares de respostas candidatas para uma pergunta e, em seguida, restringir-se à resposta correta prevendo para cada uma: 'Esta é a resposta certa?'
Mas, dado que muitos de nós temos Siri, o assistente pessoal ansioso para agradar do iPhone, bem no bolso, o que há de tão especial na monstruosidade única da IBM do tamanho de uma geladeira que custou dezenas de milhões de dólares para construir? Como se compara os dois?
Apresentado pela primeira vez como o principal ponto de venda para distinguir o iPhone 4S do modelo anterior, o Siri responde a uma ampla e crescente gama de comandos de voz e consultas direcionadas ao seu iPhone.
O Siri lida com uma linguagem mais simples do que o Watson: os usuários personalizam as solicitações do Siri sabendo que estão falando com um computador, enquanto os campos do WatsonPerigo!São perguntas inteligentes, prolixas e repletas de informações que foram escritas pensando apenas em humanos, sem levar em conta ou consideração a possibilidade de uma máquina estar respondendo. Por causa disso, a tecnologia subjacente da Siri foi projetada para resolver uma variante diferente e mais simples do problema da linguagem humana.
Embora o Siri responda a uma ampla variedade de uso da linguagem, de forma que os usuários possam usar o dispositivo de maneira casual com pouca ou nenhuma instrução prévia, as pessoas sabem que os computadores são rígidos e naturalmente restringirão suas pesquisas. Alguém pode pedir: “Marque um encontro para amanhã às 2 horas para um café com Bill”, mas provavelmente não dirá: “Marque um encontro com aquele cara com quem almocei muito no mês passado, que tem um Yahoo! endereço de e-mail ”e definitivamente não direi:“ Quero saber quando meu amigo alto e bonito de Wyoming sentir vontade de discutir nossa ideia de start-up nas próximas semanas ”.
A Siri lida de maneira flexível com frases relativamente simples que dizem respeito a tarefas de smartphone, como fazer chamadas, enviar mensagens de texto, realizar pesquisas na Internet e empregar funções de mapa e calendário (ela é suasecretário de tecnologia social)
O Siri também responde a perguntas gerais, mas não tenta responder a perguntas totalmente abertas, como o Watson faz. Invocando um sistema chamado WolframAlpha (acessível gratuitamente online), ele responde a perguntas baseadas em fatos e frases simples por meio de pesquisa de banco de dados; o sistema só pode fornecer respostas calculadas a partir de fatos que aparecem explicitamente nas tabelas estruturadas e uniformes de um banco de dados, tais como:
As datas de nascimento de pessoas famosas -Quantos anos tinha Elton John em 1976?
Fatos astronômicos -Quanto tempo leva para a luz chegar à lua?
Geografia-Qual é a maior cidade do Texas?
Assistência médica-Qual país tem a maior expectativa de vida média?
Deve-se formular as perguntas de uma forma simples, uma vez que o WolframAlpha foi projetado primeiro para computar respostas de tabelas de dados, e apenas secundariamente para tentar lidar com gramática complicada.
Siri processa perguntas faladas, enquanto Watson processa perguntas transcritas. Os pesquisadores geralmente abordam o processamento da fala (reconhecimento de fala) como um problema separado do processamento de texto. Há mais margem para erro quando um sistema tenta transcrever a linguagem falada antes de interpretá-la, como faz o Siri.
O Siri inclui um dicionário de respostas enlatadas humorísticas. Se você perguntar ao Siri sobre sua origem, 'Quem é seu papai?' ele responderá: “Eu sei que isso deve significar algo. . . todo mundo fica me fazendo essa pergunta. ” Isso não deve ser interpretado como uma implicação de processamento adequado da linguagem humana.
O desempenho de resposta às perguntas de Siri e WolframAlpha é continuamente aprimorado por pesquisas e esforços de desenvolvimento contínuos, guiados em parte pelo fluxo constante de consultas de usuários.
Para obter mais informações sobre as conquistas impressionantes do Watson respondendo a perguntas humanas - e meus pensamentos sobre o que o tornainteligente- Vejoeste artigo em gov-civ-guarda.pt.
Adaptado com permissão do editor, Wiley, de Análise preditiva: o poder de prever quem vai clicar, comprar, mentir ou morrer (Fevereiro de 2013) por Eric Siegel, PhD. Dr. Siegel é o fundador da Predictive Analytics World (www.pawcon.com), vindo em 2013 e 2014 para Boston, San Francisco, Chicago, Washington D.C., Berlim e Londres. Para obter mais informações sobre análise preditiva, consulte o Guia de análise preditiva .
Imagem cortesia do Shutterstock
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