Alpha: un motor de conocimiento computacional

Decir que Alpha es un motor de búsquedas es decir la verdad, pero no toda la verdad. En realidad, pretende ir varios pasos más adelante y brindar, como respuesta a consultas, verdaderos informes con la información solicitada.

10 julio, 2009

<p>En Champaign, Illinois, un peque&ntilde;o pueblito que sirve de reducto de cient&iacute;ficos dedicados a la investigaci&oacute;n, se encuentra una instituci&oacute;n llamada <em>Wolfram Research</em>. Su fundador, Stephen Wolfram, es un f&iacute;sico que conquist&oacute; la fama luego de desarrollar &ldquo;Mathematica&rdquo;, generalmente reconocido como el m&aacute;s completo software t&eacute;cnico y gr&aacute;fico para matem&aacute;ticos, cient&iacute;ficos e ingenieros. All&iacute; se trabaja actualmente en algo que la compa&ntilde;&iacute;a describe como un &ldquo;motor de conocimiento computacional y llama <em>Wolfram Alpha</em>.<br />
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Se trata, en definitiva, de un Google varios pasos m&aacute;s adelante. Al hacerle preguntas, el objetivo es que Alpha compute respuestas en lugar de dar una lista de p&aacute;ginas web. El software consistir&iacute;a de tres elementos, afinados y perfeccionados a mano en Champaign: una colecci&oacute;n permanentemente ampliada de conjuntos de datos, una calculadora de alta complejidad y una interfaz de lenguaje natural para preguntas. <br />
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&iquest;Qu&eacute; har&iacute;a el sistema de Wolfram que no hace Google? Digamos que usted desea saber cu&aacute;nto colesterol y grasas saturadas se encuentran en un pan de ma&iacute;z. Usted podr&iacute;a transcribir sus ingredientes en la caja para depositar preguntas y Alpha har&iacute;a computaciones para generar un informe nutricional. <br />
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&ldquo;Por supuesto que usted podr&iacute;a ir a Google, descubrir las calor&iacute;as en huevo tama&ntilde;o mediano y dem&aacute;s, pero ser&iacute;a un proceso molesto&rdquo;, dice el cofundador Theodore Gray. &quot;Necesitar&iacute;a los datos. Y luego formularios para convertir esos datos, luego sumarlos…Tambi&eacute;n, como se hac&iacute;a antes, se podr&iacute;a ir a la biblioteca, buscar referencias. Nosotros facilitamos much&iacute;simo todo eso&rdquo;. <br />
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El objetivo de Alpha es ofrecer respuestas m&aacute;s profundas, m&aacute;s espec&iacute;ficas y m&aacute;s elaboradas gr&aacute;ficamente a cierto tipo de preguntas, aunque al principio ser&aacute; un limitado conjunto de preguntas. Una consulta sobre La# mayor producir&iacute;a gr&aacute;ficas de la escala musical, una consulta sobre Venus producir&iacute;a mapas actuales y detallados del cielo nocturno; consultas sobre dos compa&ntilde;&iacute;as producir&iacute;a cuadros y gr&aacute;ficos comparativos. Agregar&iacute;a informaci&oacute;n. Para hacer este tipo de cosas, comenzar&iacute;a con conjuntos y f&oacute;rmulas de datos matem&aacute;ticos y cient&iacute;ficos y a partir de ah&iacute;, trabajarlos. <br />
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Antes del lanzamiento, sin embargo, hay obst&aacute;culos que superar. La interfaz de lenguaje natural debe ensamblar sin problemas las dos supercomputadoras deben acoplarse bien. El sitio no debe fallar el d&iacute;a del lanzamiento. Luego est&aacute;n las otras preguntas: &iquest;A la gente le interesar&aacute; averiguar cu&aacute;ntos milisegundos tarda un rayo de luz para ir de Nueva York a Londres?<br />
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En Champaign, los desarrolladores est&aacute;n intentando eliminar todos los problemas. <br />
La b&uacute;squeda perfecta requiere inteligencia artificial a nivel humano, algo que todav&iacute;a muchos consideran distante. Wolfran cree, sin embargo que pronto ser&aacute; posible tener un motor de b&uacute;squeda que &ldquo;comprenda&rdquo; mucho m&aacute;s las consultas que se le hacen. Y hacia eso va encaminado. Est&aacute; desarrollando la infraestructura para contestar preguntas de maneras verdaderamente inteligentes.</p>
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