7 curiosidades sobre o Watson da IBM

7 curiosidades sobre o Watson da IBM
 
 
Em 2017, a IBM completa 100 anos de Brasil. Provavelmente por esse motivo eles estejam convidando jornalistas, influenciadores e YouTubers para conhecer melhor o universo IBMista. Em agosto, tive a oportunidade de passar uma tarde na sede da empresa em São Paulo e trago algumas curiosidades sobre o Watson, solução de computação cognitiva da empresa que já aprendeu português, esteve recentemente ajudando na interpretação de obras de arte da Pinacoteca do Estado de São Paulo, e é também ponto de partida para vários produtos para outras empresas.
 
 
 
1. Mais do que uma inteligência artificial, Watson é uma solução de computação cognitiva
 
Comumente chamado de inteligência artificial – o que não está de todo o errado – o Watson é descrito pela própria IBM como uma solução de computação cognitiva e ela surge com a expansão da Internet, a partir do ano 2000, quando um grande volume de dados estruturados e não-estruturados e em formato de áudio e imagem foi gerado, criando uma nova classe de problemas relacionados à interpretação de dados não-estruturados que até então esses sistemas programáveis não conseguiam resolver.
A computação cognitiva surge para ajudar nesse desafio, uma vez que é a computação voltada à geração de conhecimento baseado na interpretação e extração de significado dos dados, primariamente não-estruturados, os quais seriam muito difíceis de serem tratados por meio dos sistemas programáveis tradicionais. Vale dizer que por trás da computação cognitiva há uma gama de tecnologias de inteligência artificial, como processamento de linguagem natural, geração de hipóteses baseada em evidências, aprendizado de máquina e dezenas de outros algoritmos e tecnologias que analisam as evidências em diferentes dimensões como tema, popularidade, confiabilidade da fonte de informação, em especial no tratamento de grande volume de dados.
 
 
 
2. Não, o Watson não é um supercomputador
 
Durante anos chamado de supercomputador, o Watson não é um supercomputador no sentido físico, isto é, não existe uma máquina chamada Watson em algum lugar do mundo respondendo suas perguntas. O Watson habita vários centros de dados, os chamados data centers, da IBM, logo, está em um sem número de máquinas. Logo, não é um supercomputador, mas vários computadores interligados funcionando em rede e na nuvem. Sendo mais clara, o Watson não é um hardware, mas um software, logo não podemos chamá-lo de supercomputador.
 
 
 
3. Sim, no Jeopardy! o Watson assumiu uma forma física
 
Em 2011, quando o Watson venceu o programa de perguntas de conhecimento gerais da TV norte-americana Jeopardy! a unidade que foi levada para os estúdios era uma versão física do Watson, composta por 10 máquinas que, para ser justo com os demais competidores, não poderia estar conectada à Internet. Na preparação para o show, Watson aprendeu praticamente a Wikipédia inteira, e contava com um braço mecânico que apertava o botão de resposta para simular a demora humana de pensar e agir.
 
 
 
4. Não, o Watson não é um sistema de perguntas e respostas
 
Prova disso é o próprio Jeopardy!, no qual Watson sempre mostrava três alternativas de respostas, apontando como sendo a escolhida aquela que tinha 50% ou mais de confiabilidade.
 
 
 
5. O Watson faz uso de dados não-estruturados
 
Segundo empresa, 80% dos dados gerados por meio de textos, imagens, vídeos e posts em redes sociais são desestruturados. Isso quer dizer que são de difícil interpretação aos olhos da computação convencional. Apesar de serem vistos, lidos e consumidos por pessoas, essa montanha de informações não representa nada se não for analisada e interpretada. Enquanto um computador tradicional é capaz de pegar informações estruturadas e organizá-las na forma de uma planilha, por exemplo, a computação cognitiva do Watson é capaz de compreender diferentes receitas de torta de maçã e, a partir disso, criar novas receitas. Uma receita de torta de maçã é um dado desestruturado, pois não tem uma lógica contínua.
 
 
 
6. Watson já fala nove línguas, incluíndo português
 
Segundo um texto recente da Wired, a culpa do Watson já falar português é do Bradesco. Um dos maiores bancos do Brasil, o Bradesco se associou à IBM para adicionar aplicações cognitivas a uma série de departamentos e serviços, começando por seus call centers. Com um centro de pesquisa e desenvolvimento da IBM bastante ativo no Brasil, o português brasileiro foi uma escolha natural. Inicialmente, o Watson está fornecendo suporte para os atendentes de call center, ajudando-os a acessar informações e a responder consultas dos clientes de forma mais eficaz. A longo prazo, o Watson deve interagir diretamente com os clientes que buscam pelos serviços telefônicos do Bradesco.
 
 
 
7. Watson, ao contrário do que muitos pensam, não é uma homenagem a Sherlock Holmes
 
A homenagem, na verdade, é para Thomas J. Watson (1874 – 1956), um empresário estadunidense visionário que foi presidente da Computing-Tabulating-Recording Company, empresa que deu origem à IBM.
 
 
 
Fonte: IBM
As matérias aqui apresentadas são retiradas da fonte acima citada, cabendo à ela o crédito pela mesma

IBM utiliza inteligência artificial para prever desempenho de funcionários

IBM utiliza inteligência artificial para prever desempenho de funcionários
 
 
As promoções baseadas em favoritismo ou avaliações dúbias de rendimento parecem ter os dias contados — no caso da IBM, pelo menos. A companhia passou a utilizar recentemente métodos de inteligência artificial para avaliar quanto determinado funcionário pode contribuir para a empresa.
 
Em vez de olhar para o histórico do empregado, o novo método baseado no supercomputador Watson traça projeções com base em análises de habilidade objetivas — o que serve também para determinar se um processo de treinamento interno foi realmente efetivo. Dessa forma, cada membro da companhia é associado a uma pontuação; um grau que é considerado na hora de conceder promoções ou bônus salariais.
 
Promoção planejada
 
“Tradicionalmente, os modelos dizem que ter uma boa performance no seu cargo atual é a única forma de ganhar uma promoção”, disse a vice-presidente de compensações e benefícios da IBM, Nickle LaMoreaux, em entrevista ao site Bloomberg. “Bem, nós certamente ainda nos preocupamos com o desempenho, mas isso agora inclui também performances futuras.”
 
De acordo com a IBM, quando comparado a análises de especialistas de recursos humanos internos, o Watson tem se mostrado assertivo em 96% dos seus prognósticos. A companhia afirma ainda que o novo modelo é complementado por informações que expressam claramente aos empregados quais atributos devem ser desenvolvidos para conquistar novos cargos. O atestado final de competência, entretanto, ainda deve ser do Watson.
 
 
Fonte: Bloomberg
As matérias aqui apresentadas são retiradas da fonte acima citada, cabendo à ela o crédito pela mesma

Receita quer usar robô para julgar mais rapidamente ações sobre impostos

Receita quer usar robô para julgar mais rapidamente ações sobre impostos
 
Para tentar reduzir a fila de ações referentes a processos administrativos tributários, a Receita Federal resolveu apelar para a tecnologia e testar um robô nos julgamentos dessas ações. O projeto tornaria os julgamentos até seis vezes mais rápidos – o que poderia beneficiar tanto o governo quanto o cidadão. Mas há quem critique o uso de uma máquina para tomar esse tipo de decisão.
 
A ideia é que o programa de computação, ainda em criação, atue somente em casos caracterizados pelo baixo valor e grande volume. A proposta é que, pela semelhança entre eles, possam ser julgados “em lote”. Funcionaria assim: a máquina lê, produz um relatório e sugere um voto. O auditor fiscal, que hoje atua em todas essas frentes, apenas revisa o trabalho do computador e encaminha, como já acontece, para votação em uma das turmas das delegacias.
 
A Receita estima que casos que ficam média de três anos na fila, entre a ação ser protocolada e a solução, poderiam ser analisados seis vezes mais rápido, em até seis meses.
 
No fim de 2017, mais de 250 mil processos administrativos tributários aguardavam uma decisão das delegacias da Receita Federal. Mais da metade, 57 % (cerca de 142 mil), eram casos gerados por autuações eletrônicas, com solução simples, como contestações à multa aduaneira ou ao Imposto de Renda, por exemplo, com valor de até R$ 20 mil. O tempo médio de julgamento desses processos é de três anos. Só eles, ao fim de 2017, somavam uma expectativa de receita de R$ 53 bilhões, num universo de R$ 118 bilhões.
 
 
 
Análise dos casos deve ser mais rápida
 
O auditor fiscal, André Rocha Nardelli, coordenador-geral de contencioso administrativo e judicial da Receita Federal, à frente do projeto do robô, diz que há uma “parte social e arrecadatória” na proposta do robô.
 
Uma das consequências da implementação da tecnologia seria a redução do tempo de análise também dos casos maiores, da média atual de 120 dias, para 90. “A inteligência artificial vai liberar força de trabalho para atuar nos casos mais complexos”, afirma.
 
Com três ou quatro meses de testes pela frente, ainda não se sabe quanto precisará ser investido para colocar a proposta em prática. Segundo Nardelli, a área de tecnologia da Receita tem atuado em parceria com empresas, mas não há um contrato por enquanto. “É como se fosse uma amostra grátis.” O coordenador destaca que, na hora de falar em dinheiro, caberá ao Comitê de Tecnologia, que se reúne uma vez por mês para avaliar os investimentos na área, definir as prioridades.
 
A análise, nos testes, de 10 mil processos foram muito bem sucedidas, diz André Nardelli, que não acredita em empecilhos. “Claro que ainda é um projeto e, se a máquina só for capaz de acertar 50% dos casos, não serve. Mas, se acertar 98%, é viável”.
 
 
 
Proposta de julgamentos por um robô causa controvérsia
 
Entre especialistas, a medida tem gerado controvérsias. Para o professor de Macroeconomia do Ibmec/SP João Ricardo Costa Filho, o movimento do governo é positivo. “Ao invés de alocar recursos para uma causa que vai ter baixo retorno para os cofres públicos, é uma maneira de dar eficiência e cobrar de fato quem deve.”
 
Para Costa Filho, quanto mais os órgãos públicos se apropriarem de novas tecnologias, mais tempo e mais recursos sobrarão para investir em áreas carentes, como saúde e educação. “Claro que é preciso avaliar até onde esses algorítimos conseguem resolver esses processos”, afirma.
 
Já o professor de Finanças Públicas Roberto Piscitelli, da Universidade de Brasília (UnB), diz que “não é possível que máquinas substituam pessoas em julgamentos de qualquer tipo”. “Seria a mesma coisa que a máquina fazer diagnóstico a partir dos sintomas revelados pelo paciente.”
 
Piscitelli considera que o uso dos robôs busca uma padronização dos julgamentos, como se as situações fossem todas idênticas. “Por mais familiaridades que um processo possa ter com o outro, sempre há peculiaridades, que precisam de uma análise pessoal e não de um computador”.
 
Roberto Piscitelli diz ainda que a intenção de implantar a inteligência artificial busca “disfarçar a ineficiência” da Receita Federal. “Para cobrir falhas administrativas, começam a criar soluções mágicas.”
 
 
 
Fonte: www.gazetadopovo.com.br
As matérias aqui apresentadas são retiradas da fonte acima citada, cabendo à ela o crédito pela mesma