IBM. Faz divisão do projeto da equipe de pesquisa DeepQA, liderado pelo investigador principal Davi collodi firenze. Leva o seu nome em homenagem ao fundador e primeiro presidente da IBM, Thomas J. Watson. Watson responde às dúvidas graças a uma base de dados armazenada localmente.
O dado contida nessa apoio de detalhes provém de muitas referências, incluindo enciclopédias, dicionários, tesauros, posts de news, e de obras literárias, como bancos de detalhes externos, taxonomias e ontologias (especificamente DBpedia, WordNet). No decorrer de três dias, em fevereiro de 2011, pra testar as tuas capacidades reais, participou de um jogo especial de 2 jogos no concurso de televisão norte-americano Jeopardy! Brad Rutter, o superior vencedor de dinheiro em toda a história do programa, e Ken Jennings, o detentor do recorde da série mais longa de títulos (após ter ganho 75 partidas). IBM dividiu os ganhos de Watson entre duas corporações de caridade (World Vision e World Community Grid).
Watson consistentemente superou os adversários humanos no dispositivo de sinalização empregado por o jogo, porém teve problemas em responder a outras categorias, principalmente as compostas de pistas curtas, com poucas frases. Para cada faixa, as respostas mais prováveis de Watson foram exibidas pela tela de tv. Watson não foi conectado à Web no decorrer do jogo. Watson é um sistema informático pra procura de respostas (question answering em inglês), criado na IBM. De acordo com a IBM, Watson é um sistema otimizado para o serviço que se projeta pra observação complexa, que se torna possível a integração de processadores massivamente paralelos de POWER7 e o software DeepQA fabricado pela organização.
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o Teu suporte de hardware pra disputa no Jeopardy! Cinco carcaças de nós controladores, com noventa e servidores IBM POWER 750, cada servidor usando um processador de 3.Cinco GHz com 8 núcleos, onde cada núcleo suporta hardware 4 linhas de realização (threads em inglês). O sistema conta com um total de 2880 núcleos de processamento POWER7, e um total de dezesseis Terabytes de memória RAM.
de Acordo com John Rennie, Watson poderá processar 500 giga bytes por segundo (o equivalente a um milhão de livros). Rennie afirmou que o tema de Watson foi armazenado na sua memória RAM pro jogo, já que as informações armazenados em discos enérgicos são muito lentos para acessar.
segundo a IBM, Watson usa mais de 100 técnicas diferentes pra sondar a linguagem natural, reconhecer referências, achar e gerar hipóteses, buscar e avaliar as evidências, relacionar e fichar conjectura. Pra poder concorrer em Jeopardy! A IBM necessitava de fazer uma tecnologia de QA (Question Answering em inglês) que tivesse um funcionamento muito parecido e até já superior ao dos campeões do concurso. Precisavam Watson vai acertar mais de 85% das dúvidas que respondesse, e tinha que ser de forma acelerada do que os outros 2 concorrentes em mais de 70% das perguntas totais.
No momento em que começou o desenvolvimento de Watson de imediato havia feito investigação na área do processamento da linguagem natural, e existiam outras tecnologias, como PIQUANT ou OpenEphyra. Elas estavam entre as mais queridas da Text Retrieval Conference (TREC), na qual se lhes dava uns documentos e umas dúvidas para responder em um tempo acordado. O defeito é que no Jeopardy!
mas, Em que a TREC, as perguntas eram muito concretas e estruturadas, do tipo Onde nasceu John Lennon? Se bem que neste momento se tinha feito busca no campo do QA, Jeopardy! A IBM para fazer o seu respectivo sistema, ao qual chamaram DeepQA.
Antes de poder responder a qualquer pergunta, há que definir o conteúdo que o sistema utiliza quando deve achar detalhes relacionada com a pergunta. O primeiro que há que fazer é procurar exemplos de questões para poder saber de que tipo são as que o sistema terá que responder e o domínio destas. A começar por uma análise destas perguntas de exemplo, tem que ceder DeepQA um conjunto de diferentes fontes de detalhes (postagens, obras literárias, enciclopédias…). A partir dessa apoio inicial de fatos, o sistema irá buscar em novas referências pela internet, que irá buscar recursos diferentes que tenham ligação com as referências iniciais, e conceder-lhes uma pontuação em função da dica que sejam.