La computación cognitiva es el uso de modelos computarizados para simular el proceso de pensamiento humano en situaciones complejas donde las respuestas pueden ser ambiguas e inciertas. La frase está estrechamente asociada con el sistema informático cognitivo de IBM, Watson. La computación cognitiva se superpone con la IA e involucra muchas de las mismas tecnologías subyacentes para impulsar aplicaciones cognitivas, incluidos sistemas expertos, redes neuronales, robótica y realidad virtual (VR).
Cómo funciona la computación cognitiva
Los sistemas de computación cognitiva pueden sintetizar datos de diversas fuentes de información, al mismo tiempo que sopesan el contexto y la evidencia contradictoria para sugerir las mejores respuestas posibles. Para lograr esto, los sistemas cognitivos incluyen tecnologías de autoaprendizaje que utilizan la minería de datos, el reconocimiento de patrones y el procesamiento del lenguaje natural (PNL) para imitar la forma en que funciona el cerebro humano.
El uso de sistemas informáticos para resolver los tipos de problemas a los que normalmente se les asigna la tarea de los humanos requiere grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados, alimentados a algoritmos de aprendizaje automático. Con el tiempo, los sistemas cognitivos pueden refinar la forma en que identifican patrones y la forma en que procesan los datos para ser capaces de anticipar nuevos problemas y modelar posibles soluciones.
Para lograr esas capacidades, los sistemas de computación cognitiva deben tener cinco atributos clave, enumerados por el Cognitive Computing Consortium.
Adaptado: Los sistemas cognitivos deben ser lo suficientemente flexibles para aprender a medida que cambia la información y evolucionan las metas. Los sistemas deben poder digerir datos dinámicos en tiempo real y realizar ajustes a medida que cambian los datos y el entorno.
Interactivo: La interacción humano-computadora (HCI) es un componente crítico en los sistemas cognitivos. Los usuarios deben poder interactuar con máquinas cognitivas y definir sus necesidades a medida que cambian. Las tecnologías también deben poder interactuar con otros procesadores, dispositivos y plataformas en la nube.
Iterativo y con estado: Las tecnologías de computación cognitiva también pueden identificar problemas haciendo preguntas o obteniendo datos adicionales si un problema declarado es vago o incompleto. Los sistemas hacen esto manteniendo información sobre situaciones similares que han ocurrido anteriormente.
Contextual: Comprender el contexto es fundamental en los procesos de pensamiento, por lo que los sistemas cognitivos también deben comprender, identificar y extraer datos contextuales, como la sintaxis, la hora, la ubicación, el dominio, los requisitos, el perfil de un usuario específico, tareas u objetivos. Pueden recurrir a múltiples fuentes de información, incluidos datos estructurados y no estructurados y datos visuales, auditivos o de sensores.
En qué se diferencia la computación cognitiva de la IA
La computación cognitiva a menudo se usa indistintamente con IA, el término genérico para las tecnologías que se basan en datos para tomar decisiones. Pero hay matices entre los dos términos, que se pueden encontrar dentro de sus propósitos y aplicaciones.
Las tecnologías de IA incluyen, pero no se limitan a, aprendizaje automático, redes neuronales, PNL y aprendizaje profundo. Con los sistemas de inteligencia artificial, los datos se introducen en el algoritmo durante un largo período de tiempo para que los sistemas aprendan las variables y puedan predecir los resultados. Las aplicaciones basadas en AI incluyen asistentes inteligentes, como Alexa de Amazon o Siri de Apple, y los autos sin conductor se basan en AI.
El término computación cognitiva se utiliza normalmente para describir sistemas de IA que tienen como objetivo simular el pensamiento humano. La cognición humana implica el análisis en tiempo real del entorno, el contexto y la intención, entre muchas otras variables que informan la capacidad de una persona para resolver problemas. Se requieren varias tecnologías de inteligencia artificial para que un sistema informático construya modelos cognitivos que imiten los procesos de pensamiento humano, incluido el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, las redes neuronales, la PNL y el análisis de sentimientos.
En general, la computación cognitiva se utiliza para ayudar a los humanos en su proceso de toma de decisiones. Algunos ejemplos de aplicaciones de computación cognitiva incluyen el apoyo a los médicos en el tratamiento de enfermedades. IBM Watson for Oncology, por ejemplo, se ha utilizado en el Memorial Sloan Kettering Cancer Center para proporcionar a los oncólogos opciones de tratamiento basadas en la evidencia para pacientes con cáncer. Cuando el personal médico ingresa preguntas, Watson genera una lista de hipótesis y ofrece opciones de tratamiento para que los médicos las consideren.
Cuando la IA se basa en algoritmos para resolver un problema o para identificar patrones ocultos en los datos, los sistemas de computación cognitiva tienen el objetivo más elevado de crear algoritmos que imiten el proceso de razonamiento del cerebro humano para resolver una serie de problemas a medida que los datos y los problemas cambian.