IBM PROJECT DEBATER: SISTEMA DE IA QUE PODE DEBATER PESSOAS SOBRE TÓPICOS COMPLEXOS
A IBM está anunciando várias novas tecnologias IBM Watson projetadas para ajudar as organizações a começar a identificar, entender e analisar alguns dos aspectos mais desafiadores do idioma inglês com maior clareza, para obter mais informações.
As novas tecnologias representam a primeira comercialização dos principais recursos de Processamento de Linguagem Natural (PNL) provenientes do Project Debater da IBM Research , o único sistema de IA capaz de debater os seres humanos sobre tópicos complexos. Por exemplo, um novo recurso avançado de análise de sentimentos é definido para identificar e analisar expressões idiomáticas e coloquiais pela primeira vez.
Frases como ‘dificilmente útil’ ou ‘muito útil’ têm desafiado os sistemas de IA porque são difíceis de detectar pelos algoritmos.
Com a análise avançada de sentimentos, as empresas podem começar a analisar esses dados de idioma com as APIs do Watson para obter um entendimento mais holístico de suas operações. Além disso, a IBM está trazendo tecnologia da IBM Research para entender documentos de negócios, como PDFs e contratos, para também adicionar aos seus modelos de IA.
Hoje, a IBM está anunciando que planeja integrar as tecnologias do Project Debater no Watson ao longo do ano, com foco no avanço da capacidade dos clientes de explorar a linguagem natural:
B. Briefs – Resumo. Essa tecnologia extrai dados textuais de várias fontes para fornecer aos usuários um resumo do que está sendo dito e escrito sobre um tópico específico. Uma versão inicial do Summarization foi aproveitada no The GRAMMYS deste ano para analisar mais de 18 milhões de artigos, blogs e biografias para produzir insights sobre centenas de artistas e celebridades do GRAMMY.
Os dados foram infundidos na transmissão ao vivo do tapete vermelho, vídeos sob demanda e fotos em www.grammy.com, para oferecer aos fãs um contexto mais profundo sobre os principais tópicos da noite. Ele está planejado para ser incluído no IBM Watson Natural Language Understanding no final do ano.
C. Clustering – Clustering Avançado de Tópicos. Com base nas idéias obtidas com o Project Debater, as novas técnicas de agrupamento de tópicos permitirão que os usuários agrupem os dados recebidos para criar “tópicos” significativos de informações relacionadas, que poderão ser analisadas.
A técnica, que está planejada para ser integrada ao Watson Discovery no final deste ano, também permitirá que especialistas no assunto personalizem e ajustem os tópicos para refletir o idioma de empresas ou setores específicos, como seguros, saúde e fabricação.
A IBM, há muito tempo é líder em PNL, desenvolvendo tecnologias que permitem aos sistemas de computador aprender, analisar e entender a linguagem humana – incluindo sentimentos, dialetos, entonações e muito mais – com maior precisão e velocidade. A IBM trouxe sua tecnologia NLP, grande parte da qual nasceu na IBM Research, para o mercado via Watson. Produtos como o Watson Discovery para compreensão de documentos, o IBM Watson Assistant para agentes virtuais e o Watson Natural Language Understanding para análise avançada de sentimentos, são todos incorporados à PNL.
O ESPN Fantasy Football usa o Watson Discovery e o Watson Knowledge Studio para analisar milhões de fontes de dados de futebol todos os dias durante a temporada para oferecer milhões de jogadores de futebol de fantasia em tempo real.
Ao processar a linguagem natural, o Watson identifica o tom e o sentimento de artigos de notícias, blogs, fóruns, classificações, projeções, podcasts e tweets que cobrem de tudo, desde insights de vestiários até análises de lesões. O ESPN Fantasy Football apresenta essas informações nas cartas dos jogadores que capturam o potencial de “expansão” e “quebra” de cada jogador, bem como uma seção “Buzz do jogador” que resume os comentários positivos ou negativos sobre um jogador.
A KPMG, uma rede multinacional de serviços profissionais e uma das quatro grandes organizações contábeis, trabalhou com a IBM para criar uma solução de IA baseada em uma variedade de serviços Watson, incluindo o Watson Natural Language Understanding. Essa tecnologia torna mais eficaz para as empresas identificar, reivindicar e reter possíveis créditos de imposto de renda em pesquisa e desenvolvimento. Desenvolvida pela KPMG, a solução pode ajudar os clientes a aumentar a quantidade de créditos de imposto de renda em pesquisa e desenvolvimento que capturam, porque a tecnologia Watson pode revisar mais documentação rapidamente, minimizando as interrupções nos negócios do cliente.
No ano passado, os clientes da KPMG tiveram mais potencial para créditos fiscais de P&D, com alguns projetos vendo até um aumento de mais de 1000% no número de documentos revisados. A solução ajuda os clientes a descobrir mais atividades em potencial que se qualificam para créditos adicionais de imposto de renda, enquanto reduzem a interrupção dos negócios. Como resultado, engenheiros e cientistas podem se concentrar no trabalho inovador de P&D, gastando menos tempo em atividades de conformidade com imposto de renda.
