O super-computador Watson coloca todos os oradores TED a responder às tuas questões


Este artigo é gratuito como todos os artigos no Shifter.
Se consideras apoiar o nosso trabalho, contribui aqui.

Pensa numa questão pertinente sobre tecnologia, entretenimento, design. Uma questão que gostasses de aprofundar. Imagina, agora, a possibilidade de colocares essa mesma questão aos oradores TED. Incrível, certo? Graças à recente tecnologia do super-computador Watson, da IBM, é possível.

O objectivo essencial desta tecnologia coaduna-se perfeitamente com a essência do universo TED: permitir às pessoas explorarem as suas ideias. Desta feita, as perguntas são feitas de acordo com os interesses de cada um e em linguagem natural. Os usuários vão ser desafiados a explorar a imensa biblioteca TED Talks através das suas questões sobre conteúdos e ideias já discutidos. Após colocada a pergunta, os utilizadores são direcionados para os vídeos onde a sua questão foi referida e abordada.

Ao examinar a pergunta e também os vários conceitos subjacentes a cada vídeo, o Watson cria uma playlist que oferece múltiplas perpectivas da questão do utilizador. A tecnologia têm ainda uma vertente mais ampla. Cada vídeo tem uma “linha do tempo”, onde encontramos novos conceitos e assuntos, relacionados com a nossa pergunta, e que podemos sempre explorar. A ideia é poder perguntar e procurar livremente e não tornar, de modo algum, a pesquisa redutora. Os conceitos servem ainda de “ponte” entre assuntos e vídeos.

tedibmwatson_02

A IBM e a TED apresentaram uma demo da tecnologia, que foi já disponibilizada no World of Watson. O projecto que resultou de uma reunião da TED, durante o passado Inverno, foi desenvolvido por uma equipa ad hoc e demorou cerca de 8 semanas a finalizar. Este é um óptimo exemplo de como o Watson permite  optimizar a composição de conteúdo e tecnologia.

O líder do projecto por parte da IBM, Jeffrey Coveyduc, e a editora do TED Emily McManus esclarecem como uma ideia simples se desenvolve, e dá então lugar a uma nova maneira de descobrir insigths, fácil, prática, e que utiliza segmentos de vídeo não estruturados.

Emily: Assisti, no Inverno passado, no Instituto TED, Berlim, à conferência de Dário Gil, do grupo IBM, que apresentou o Watson e o tema da computação cognitiva. Adorei o maneira como os computadores e os humanos poderiam trabalham conjuntamente para responder a desafios complicados, utilizando a linguagem natural. Comecei então a pensar: quais seriam os novos tipos de perguntas que poderíamos responder na TED se utilizássemos o Watson? A TED Talks tem em conjunto mais de 2000 vídeos, que cobrem uma área bastante ampla do conhecimento humano. Sendo assim, perguntei ao Dário como poderíamos ligar o Watson e os conteúdos TED Talks.

Jeff: Tanto eu como o Dário somos fãs das TED Talks. Ele veio ter comigo, para discutirmos o assunto. Ambos sabíamos da enorme quantidade de informação contida nos vídeos da TED.  A missão da TED é difundir ideias, para isso pensamos que o Watson seria importante para extrair o máximo de conteúdo relevante e ajudar com a missão.

Emily: Como os vídeos eram imensos, e para ajudar na entrega de todo o material, a Aja Bogdanoff, da minha equipa, começou a tratar do material, e colocou todos os vídeos num disco rígido. Parecia quase uma missão impossível, devido à quantidade de conteúdo que estávamos a passar.

Jeff: Chamámos o disco rígido que continha a informação de “futebol”. Mantivémos o projecto em completo segredo apelidando-o também, desta feita, “Secret Squirrel”. Quando começamos a trabalhar não tínhamos uma data final em mente, nem sequer sabíamos para onde esta aventura nos poderia levar. E, trabalhar assim foi importante para a equipa – cerca de uma dúzia de especialistas de diversas áreas: processamento de linguagem natural, visualização, análise de vídeo, reconhecimento de voz –  pois precisávamos de liberdade criativa, para experimentar, cometer erros e explorar as alternativas possíveis. Começamos por utilizar uma panóplia de serviços do Watson, usámos ainda os seus principais recursos de processamento de linguagem natural e de compreender o contexto das perguntas. No final da primeira fase do trabalho o Watson já tinha reunido todos os vídeos e, começou por agrupá-los por ideias e conceitos. No fim, as relações que se estabeleceram foram só por si interessantes: ofereceram-nos novos insigths sobre o universo TED e  sobre os temas abordados.

Emily: Há cerca de 4 semanas recebi um telefonema do Dário. Ele disse-me que tinha algo de muito interessante para contar à minha equipa. Basicamente, o que nos disse foi que o Watson já tinha indexado todas as conferencias TED e que, era agora capaz de extrair conceitos relevantes, perceber pontos de interesse entre os temas e ainda mostrar alguns tópicos que poderiam, por ventura, vir a ser explorados. Mostrou-nos ainda como era possível fazer perguntas em linguagem natural e obter uma série de vídeos TED que se complementam, e formam na sua totalidade, uma resposta complexa à nossa questão. Sabemos que desta forma o universo TED fica muitos mais disponível e trabalha de um modo que vai de encontro com o dos nossos usuários: quando alguém quer rever um vídeo TED lembra-se da ideia em si abordada, e não das palavras chaves relevantes.

Jeff: Aplicar o Watson desta forma torna muito mais fácil explorar conhecimentos e pontos de vista pois temos imensos conteúdos de vídeo diversificados, que se complementam entre si. O Watson permite ir além das palavras-chave: extrai a essência de cada palestra e identifica as ideias e os conceitos que lhe são inerentes.

Este projecto é focado no universo TED, mas a verdade é que a ideia base de análise de vídeo pode vir a tornar-se um enorme negócio, que se pode vir a tornar no modo de compartilhar criatividade, conhecimento e inovação.

tedibmwatson_03

tedibmwatson_04

Investimos diariamente em artigos como este.
Precisamos do teu investimento para poder continuar.