La inteligencia artificial (IA) ha experimentado avances significativos en los últimos años, y una de sus ramas más interesantes es la cognitiva. La IA cognitiva se basa en la simulación de las funciones cognitivas humanas, como el razonamiento, el aprendizaje y la interacción natural con los humanos. En este artículo, exploraremos en qué consiste la computación cognitiva y cómo se relaciona con la inteligencia artificial.
¿Qué es la computación cognitiva?
La computación cognitiva se refiere a tecnologías específicas que realizan tareas para facilitar la inteligencia humana. Estos son sistemas inteligentes de apoyo a la toma de decisiones que hemos estado utilizando desde el auge de Internet. Con los avances tecnológicos recientes, estos sistemas de apoyo simplemente utilizan mejores datos y algoritmos para obtener un mejor análisis de una gran cantidad de información.
La computación cognitiva se puede entender como:
- Entender y simular el razonamiento
- Entender y simular el comportamiento humano
El uso de sistemas de computación cognitiva ayuda a tomar mejores decisiones humanas en el trabajo. Algunas de las aplicaciones de la computación cognitiva incluyen el reconocimiento de voz, el análisis de sentimientos, la detección facial, la evaluación de riesgos y la detección de fraudes.
¿Cómo funciona la computación cognitiva?
Los sistemas de computación cognitiva sintetizan datos de diversas fuentes de información, teniendo en cuenta el contexto y las evidencias contradictorias, para sugerir respuestas adecuadas. Para lograr esto, los sistemas cognitivos incluyen tecnologías de autoaprendizaje que utilizan minería de datos, reconocimiento de patrones y procesamiento de lenguaje natural (PLN) para comprender cómo funciona el cerebro humano.
El uso de sistemas informáticos para resolver problemas que normalmente son realizados por humanos requiere de una gran cantidad de datos estructurados y no estructurados. Con el tiempo, los sistemas cognitivos aprenden a refinar la forma en que identifican patrones y procesan datos para ser capaces de anticipar nuevos problemas y modelar posibles soluciones.
Para lograr estas capacidades, los sistemas de computación cognitiva deben tener algunos atributos clave:
- Adaptabilidad: los sistemas cognitivos deben ser lo suficientemente flexibles como para entender los cambios en la información. También deben ser capaces de procesar datos dinámicos en tiempo real y realizar ajustes a medida que los datos y el entorno cambian.
- Interactividad: la interacción humano-computadora es un componente crítico en los sistemas cognitivos. Los usuarios deben poder interactuar con las máquinas cognitivas y definir sus necesidades a medida que estas cambien. Las tecnologías también deben ser capaces de interactuar con otros procesadores, dispositivos y plataformas en la nube.
- Iterativos y con memoria: estos sistemas deben ser capaces de identificar problemas haciendo preguntas o buscando datos adicionales si el problema no está completo. Lo hacen manteniendo información sobre situaciones similares que han ocurrido anteriormente.
- Contextual: los sistemas cognitivos deben entender, identificar y extraer datos contextuales, como la sintaxis, el tiempo, 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.
La computación cognitiva es un subconjunto de la inteligencia artificial. Existen similitudes y diferencias entre ambas. A continuación, veremos la diferencia entre la computación cognitiva y la IA.
Computación cognitiva vs IA
Las tecnologías detrás de la computación cognitiva son similares a las tecnologías detrás de la IA. Estas incluyen el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, el PLN, las redes neuronales, entre otras. Sin embargo, también existen diferencias.
| Computación Cognitiva | Inteligencia Artificial |
|---|---|
| Se centra en imitar el comportamiento y el razonamiento humano para resolver problemas complejos. | Aumenta el pensamiento humano para resolver problemas complejos. Se centra en proporcionar resultados precisos. |
| Encuentra patrones para aprender o revelar información oculta y encontrar soluciones. Simplemente complementa la información para que los humanos tomen decisiones. | Tiene la capacidad de tomar decisiones por sí misma, minimizando el papel de los humanos. Se utiliza principalmente en sectores como el servicio al cliente, la atención médica, la industria, etc. |
| Se utiliza principalmente en finanzas, seguridad, atención médica, comercio minorista, manufactura, etc. |
Estas son algunas de las diferencias entre la computación cognitiva y la IA. Ahora, veamos algunos casos de uso de la IA cognitiva.
IA Cognitiva: Caso de uso
Tanto la computación cognitiva como la IA se basan en datos para tomar decisiones. Sin embargo, existen matices entre los dos términos, que se encuentran en sus propósitos y aplicaciones.
Imaginemos un escenario en el que una persona está considerando un cambio de carrera. Un asistente de IA evaluará automáticamente las habilidades del buscador de empleo, encontrará un trabajo relevante donde sus habilidades coincidan con el puesto, negociará el salario y los beneficios. Y en la etapa final, informará a la persona que se ha tomado una decisión en su nombre.
Por otro lado, un asistente cognitivo sugerirá posibles carreras al buscador de empleo, además de proporcionarle detalles importantes como requisitos de educación adicional, datos de comparación salarial y posiciones de trabajo disponibles. Sin embargo, en este caso, la decisión final aún debe ser tomada por el buscador de empleo.
Podemos decir que la computación cognitiva nos ayuda a tomar decisiones más inteligentes aprovechando las máquinas. Mientras que la IA se basa en la idea de que las máquinas pueden tomar mejores decisiones en nuestro nombre.
Aplicaciones de la IA Cognitiva
La IA cognitiva tiene una amplia gama de aplicaciones en diversos campos. Algunas de las aplicaciones destacadas son:
- IoT inteligente: esto incluye la conexión y optimización de dispositivos, datos y el Internet de las cosas. Pero, asumiendo que obtenemos más sensores y dispositivos, la clave real está en cómo se van a conectar.
- Ciberseguridad habilitada por IA: podemos combatir los ciberataques utilizando la encriptación de seguridad de datos y una mayor conciencia de la situación impulsada por la IA. Esto proporcionará un bloqueo de documentos, datos y redes utilizando datos distribuidos inteligentes asegurados por una clave de IA.
- IA de contenido: una solución potenciada por inteligencia cognitiva que aprende y razona continuamente y puede integrar simultáneamente la ubicación, la hora del día, los hábitos del usuario, la intensidad semántica, la intención, el sentimiento, las redes sociales, la conciencia contextual y otros atributos personales.
- Análisis cognitivo en atención médica: la tecnología implementa funciones de software de razonamiento humano que realizan análisis deductivos, inductivos y abductivos para aplicaciones de ciencias de la vida.
- PLN basado en la intención: la inteligencia cognitiva puede ayudar a las empresas a adoptar un enfoque más analítico en su gestión y toma de decisiones. Esto funcionará como el siguiente paso después del aprendizaje automático y las futuras aplicaciones de IA se inclinarán hacia el uso de esto para realizar razonamientos y análisis lógicos.
Estas son algunas de las aplicaciones de la IA cognitiva y cómo cambiará el entorno de la tecnología. Con esto, llegamos al final de este artículo sobre IA cognitiva. Espero que hayas comprendido cómo el sistema de computación cognitiva es un subconjunto de la inteligencia artificial.
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