Entrevista: Jerome Pesenti de IBM en Watson Developer Cloud

Logotipo de Watson

Watson, la plataforma de computación cognitiva de IBM, se destacó por primera vez cuando hizo una aparición impresionante en Jeopardy en 2011. Desde entonces, IBM ha tomado esa tecnología central de aprendizaje automático y la ha puesto a disposición del mundo a través de su plataforma de computación en la nube Bluemix.



Denominada 'Watson Developer Cloud', esta selección de API permite a los desarrolladores externos aprovechar la investigación de IBM y crear aplicaciones y sitios web que ofrecen una funcionalidad impresionante. Por ejemplo, una de las últimas API beta en realidad analiza el tono de tu escritura , e IBM lanzó una demostración pública que recomendar una redacción alternativa .

Desde el lanzamiento público inicial, el equipo de Watson ha seguido implementando nuevas funciones con frecuencia y publicando artículos revisados ​​por pares sobre sus hallazgos. Están a la vanguardia del aprendizaje automático y se están asociando activamente con otros grupos de investigación para avanzar en el campo lo más rápido posible. Recientemente, tuve la oportunidad de hablar con Jerome Pesenti, vicepresidente de Watson Core Technology, sobre en qué ha estado trabajando IBM últimamente y cómo afectará a los usuarios finales. A continuación se muestra la transcripción de nuestra conversación (editada ligeramente para mayor claridad).



Grant Brunner: Cuénteme un poco sobre su experiencia profesional y cómo llegó al proyecto Watson.



Jerome Pesenti: Por supuesto. Hice un posdoctorado en la Universidad Carnegie Mellon y comencé una empresa allí (…) Crecí hasta llegar a unas cien, 135 personas, y fui adquirida por IBM en 2012; fui fundador de la empresa. que fue adquirido. Así que comencé en IBM y, en aproximadamente un año, me ofrecieron un puesto dentro del grupo Watson que se acaba de crear en 2014. Por lo tanto, hoy tengo un equipo de I + D bastante grande dentro de Watson. Estoy a cargo tanto de la tecnología central como de la plataforma. Entonces, me ocupo de mirar los algoritmos y funciones centrales y exponerlos como servicios en la nube.

Logotipo de Watson Existe una estrategia de nube realmente sólida dentro de Watson para exponer todo lo que hacemos como servicios muy fáciles de consumir dentro de la nube. Entonces, el enfoque está en las tecnologías cognitivas centrales y el desarrollo de nuevos algoritmos, por lo que hay mucho esfuerzo continuo en este momento en torno al aprendizaje profundo (...) Tengo cinco equipos trabajando bajo mi dirección en algunos aspectos del aprendizaje profundo. Y luego estoy colaborando mucho con la investigación, que tiene varios otros equipos trabajando en este problema.

Y luego, estamos tratando de tomar estas tecnologías avanzadas y exponerlas en Watson Developer Cloud, en nuestra plataforma en la nube, lo más rápido posible en un ciclo muy rápido. Solo para relacionarlo con los anuncios, la semana pasada anunciamos tres nuevos servicios, con una estrategia de lanzar nuevos servicios. Por lo tanto, coloca los servicios en torno a la transcripción de voz en texto, la conversión de texto en voz y la traducción de un idioma a otro.



Y luego, también anunciamos una asociación con (el Instituto de Montreal para Algoritmos de Aprendizaje) donde tienes uno de los tres grandes en aprendizaje profundo: Yoshua Bengio. Entonces, tenemos una asociación de investigación con ellos que está comenzando y con mucha interacción, muchos proyectos interesantes.

GB: Bluemix es la plataforma en la nube de IBM, pero ¿cómo juega Watson en eso? ¿Qué hace que el subconjunto Watson sea diferente de otros aspectos de Bluemix?

JP: Entonces, entiendes que cuando hablo de servicios en la nube, todo se expone a través de Bluemix, ¿verdad?



GB: Correcto.

JP: Entonces, somos realmente una sección de Bluemix. Entonces, la clave es definir qué hace Watson. En general, se trata de crear los sistemas que utilizan algún aprendizaje automático o algún procesamiento del lenguaje natural o una combinación de los dos (...) Por lo tanto, en general, se refiere al tipo de funciones humanas cuyo resultado no está necesariamente claramente definido. No se trata de una función en la que se sabe cuál será el resultado. Porque es como los humanos, ¿verdad? Los humanos emiten juicios. Entonces, incluso cuando convierte los fonemas en habla, no hay una forma 100% de transcribirlo porque los sonidos son vagos en algunos casos (...)

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