Computación cognitiva

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Computación cognitiva

Hablemos de computación cognitiva.

¿Qué significa realmente el término computación cognitiva?

¿Es lo mismo que la inteligencia artificial, el aprendizaje automático o los sistemas expertos?

Todavía hay mucha ignorancia sobre qué es la informática cognitiva, qué puede hacer y cómo funciona.

Vamos a explicar los tres conceptos y cómo difieren de la computación cognitiva.

De acuerdo con la Wikipedia

Inteligencia artificial (IA)

La inteligencia artificial (IA), también llamada inteligencia computacional, es la inteligencia exhibida por máquinas.

En ciencias de la computación, una máquina inteligente ideal es un agente racional flexible que percibe su entorno y lleva a cabo acciones que maximicen sus posibilidades de éxito en algún objetivo o tarea.

Coloquialmente, el término inteligencia artificial se aplica cuando una máquina imita las funciones cognitivas que los humanos asocian con otras mentes humanas.

Como por ejemplo:

  • Aprender y “resolver problemas”.

A medida que las máquinas se vuelven cada vez más capaces, la tecnología que alguna vez se pensó que requería de inteligencia se elimina de la definición. Por ejemplo, el reconocimiento óptico de caracteres ya no se percibe como un ejemplo de la inteligencia artificial habiéndose convertido en una tecnología común.​ Avances tecnológicos todavía clasificados como inteligencia artificial son los sistemas capaces de jugar ajedrez, GO y manejar por si mismos.

Aprendizaje automático

El aprendizaje automático o aprendizaje de máquinas (del inglés, “Machine Learning”) es el subcampo de las ciencias de la computación y una rama de la inteligencia artificial cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan a las computadoras aprender.

De forma más concreta, se trata de crear programas capaces de generalizar comportamientos a partir de una información suministrada en forma de ejemplos.

Es, por lo tanto, un proceso de inducción del conocimiento.

En muchas ocasiones el campo de actuación del aprendizaje automático se solapa con el de la estadística computacional, ya que las dos disciplinas se basan en el análisis de datos.

Sin embargo, el aprendizaje automático también se centra en el estudio de la complejidad computacional de los problemas.

Muchos problemas son de clase NP-hard, por lo que gran parte de la investigación realizada en aprendizaje automático está enfocada al diseño de soluciones factibles a esos problemas. El aprendizaje automático puede ser visto como un intento de automatizar algunas partes del método científico mediante métodos matemáticos.

El aprendizaje automático tiene una amplia gama de aplicaciones, incluyendo motores de búsqueda, diagnósticos médicos, detección de fraude en el uso de tarjetas de crédito, análisis del mercado de valores, clasificación de secuencias de ADN, reconocimiento de habla y de lenguaje escrito, juegos y robótica.

fuente: https://es.wikipedia.org/

Con la expansión de Internet y la aparición de numerosas soluciones y servicios, se creó una gran cantidad de datos estructurados, no estructurados y de audio e imagen, generando una nueva clase de problemas relacionados con la interpretación de dichos datos no estructurados que os sistemas programables no pudieron resolver.

Se necesitaba una nueva tecnología que pudiera resolver estos problemas complejos y dinámicos con cierta cantidad de incertidumbre y ambigüedad. Al mismo tiempo administrar esta masa exponencial de datos que todavía deben ser expertos y aprender por cuenta propia.

Podemos decir que de esto surge la computación cognitiva.

Para abordar este nuevo desafío y detrás de él una gama de tecnologías de inteligencia artificial como el procesamiento del lenguaje natural, la generación de hipótesis basada en la evidencia, el aprendizaje automático, docenas de otros algoritmos y tecnologías que analizan la evidencia en diferentes dimensiones tales como tema, popularidad, confiabilidad de la fuente de información, entre otros, especialmente en el tratamiento de grandes volúmenes de datos.

Aunque no existe un consenso sobre una definición clara y formal de lo que es la computación cognitiva, se puede considerar que es una informática basada en el conocimiento  y en la interpretación y extracción de significado de los datos principalmente no estructurados, que sería muy difícil de manejar a través de sistemas programables.

Para implementar un sistema cognitivo, es necesario seleccionar el dominio (tema) y el contenido apropiado dentro de este dominio, también conocido como corpus. Para generar el contenido apropiado, es necesario involucrar a los especialistas en el dominio que se desea enseñar a un sistema cognitivo.

La razón por la que los seres humanos desempeñan un papel importante en este proceso es porque los sistemas cognitivos se vuelven inteligentes a lo largo del tiempo y con datos relevantes.

Imagine un niño que no ha adquirido su madurez intelectual:

¿Donde aprende todo lo que oye de padres y maestros. Lee libros y ve videos?

Todas estas fuentes de información son relevantes, pero la selección correcta es importante para el aprendizaje adecuado.

Lo mismo sucede con los sistemas cognitivos, donde ponemos al ser humano para que seleccione y trate la información que va, para luego ser utilizada por el sistema como evidencia de sus conclusiones, es decir, el rol humano es indispensable.

Después de cargar los datos, es necesario “entrenar el sistema”.

La capacitación inicial se reduce a proporcionar muestras de datos, indicando al sistema qué es lo más relevante, en función de cómo las personas usarán el sistema inteligente, como enseñarle al sistema cómo las personas cuestionan las tarjetas de crédito y señalar referencias más relevantes en su corpus.

Esta capacitación también se puede realizar en base a antecedentes positivos, como diagnósticos médicos, donde podemos utilizar resultados positivos como un conjunto de capacitación.

Con este conjunto, los sistemas cognitivos pueden asimilar estadísticamente el motivo de que ciertos datos sean más o menos relevantes, utilizando su corpus como base de evidencia y mejorando con el tiempo mediante comentarios positivos o negativos durante el uso del sistema.

La informática cognitiva, aunque reciente, ya es una realidad.

Está presente en todas las áreas de negocios, desde finanzas hasta educación, estando más avanzado en medicina y en centros de llamadas asistiendo al servicio al cliente.

Ha dado un nuevo impulso a la inteligencia artificial, con el potencial de resolver problemas complejos mediante la optimización del tiempo y los recursos.

fuente: https://www.ibm.com/

Por |2017-11-23T14:07:31+00:00noviembre 9th, 2017|News, Software en la Nube|0 Comentarios

Sobre el Autor:

Ingeniero de software, autodidacta aficcionado por programación web y marketing digital.

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