La computación cognitiva se refiere a plataformas tecnológicas que, en términos generales, se basan en las disciplinas científicas de la inteligencia artificial y el procesamiento de señales. Estas plataformas abarcan aprendizaje automático, razonamiento, procesamiento de lenguaje natural, reconocimiento de voz, visión (reconocimiento de objetos), interacción humano-computadora, diálogo y generación narrativa, entre otras tecnologías. El término se ha utilizado desde al menos 2004 para describir nuevo hardware o software que imita el funcionamiento del cerebro humano, con el objetivo de crear modelos más precisos de cómo el cerebro y la mente perciben, razonan y responden a estímulos.
En la actualidad, no existe una definición ampliamente aceptada para la computación cognitiva ni en el ámbito académico ni en la industria. En general, las aplicaciones de computación cognitiva vinculan el análisis de datos y las pantallas adaptativas para ajustar el contenido a un tipo particular de audiencia, esforzándose por ser más afectivas e influyentes por diseño. Un término relacionado, "sistema cognitivo", se aplica a cualquier constructo artificial capaz de realizar un proceso cognitivo, definido como la transformación de datos, información, conocimiento o sabiduría a un nuevo nivel en la Pirámide DIKW. Si bien muchos sistemas cognitivos emplean técnicas originadas en la investigación de la IA, es posible que ellos mismos no sean artificialmente inteligentes. Por ejemplo, una red neuronal entrenada para reconocer cáncer en una resonancia magnética puede lograr una tasa de éxito mayor que un médico humano; este sistema es un sistema cognitivo pero no es artificialmente inteligente.
Analítica Cognitiva
Las plataformas tecnológicas de marca de computación cognitiva suelen especializarse en el procesamiento y análisis de grandes conjuntos de datos no estructurados. Estos sistemas pueden estar diseñados para alimentarse de datos dinámicos en tiempo real o casi en tiempo real, aprovechando múltiples fuentes de información, incluida la información digital estructurada y no estructurada, así como entradas sensoriales como datos visuales, gestuales, auditivos o proporcionados por sensores. Las capacidades analíticas a menudo integran técnicas de aprendizaje profundo y modelos de lenguaje grandes para extraer patrones y conocimientos de flujos de datos complejos.
Aplicaciones en Educación
La computación cognitiva puede servir como un asistente personalizado para cada estudiante individual, aliviando el estrés que enfrentan los maestros mientras mejora la experiencia de aprendizaje del estudiante. Los maestros pueden no ser capaces de prestar atención individual a cada estudiante, y las computadoras cognitivas pueden llenar ese vacío. Algunos estudiantes pueden necesitar ayuda adicional con una materia en particular, y para muchos, la interacción humana entre estudiante y maestro puede causar ansiedad e incomodidad. Con tutores de computadora cognitiva, los estudiantes pueden evitar esa inquietud y ganar confianza para aprender y rendir bien en el aula. Mientras un estudiante trabaja con un asistente personalizado, el asistente puede desarrollar técnicas, como crear planes de lecciones, para adaptar la ayuda a las necesidades del estudiante.
Aplicaciones en Salud
Numerosas empresas tecnológicas están desarrollando tecnología de computación cognitiva para el campo médico. La capacidad de clasificar e identificar es un objetivo principal de estos dispositivos cognitivos, que pueden ser útiles para identificar carcinógenos. Un sistema cognitivo que pueda detectar tales sustancias podría ayudar a los examinadores a interpretar innumerables documentos en menos tiempo que sin la tecnología. También puede evaluar información del paciente, buscando en profundidad en cada registro médico indicios que puedan ser la fuente de problemas.
Aplicaciones en Comercio y Aumento Humano
En el comercio, la computación cognitiva, junto con la IA, se ha utilizado en sistemas de gestión de almacenes para recopilar, almacenar, organizar y analizar datos de proveedores, con el objetivo de mejorar la eficiencia, permitir una toma de decisiones más rápida, monitorear el inventario y detectar fraudes. En situaciones donde los humanos trabajan colaborativamente con sistemas cognitivos, llamado un conjunto humano/cog, los resultados suelen ser superiores a los obtenibles por el humano trabajando solo, lo que lleva a un aumento cognitivo. Cuando el conjunto logra resultados al nivel o superiores al de un experto humano, ha alcanzado experiencia sintética. Otros casos de uso incluyen reconocimiento de voz, análisis de sentimientos, detección de rostros, evaluación de riesgos, detección de fraudes y recomendaciones de comportamiento.
Impacto Industrial y Económico
La computación cognitiva, junto con los macrodatos y los algoritmos que comprenden las necesidades del cliente, puede ser una gran ventaja en la toma de decisiones económicas. Sin embargo, los poderes de la computación cognitiva y la IA tienen el potencial de afectar casi todas las tareas que los humanos pueden realizar, lo que podría afectar negativamente el empleo y aumentar la desigualdad de riqueza. Las personas a la cabeza de la industria de la computación cognitiva podrían enriquecerse significativamente, mientras que los trabajadores sin empleo continuo y confiable se volverían menos prósperos. A medida que más industrias adopten la computación cognitiva, se vuelve más difícil para los humanos competir, y el mayor uso expandirá el trabajo que los robots y máquinas impulsados por IA pueden realizar. La influencia de individuos competitivos combinada con la computación cognitiva tiene el potencial de cambiar el curso de la humanidad.
Véase también
- IA generativa
- Arquitectura de transformador
- Ingeniería neuromórfica (si el slug está disponible, omitir si no)
- Computación afectiva (si el slug está disponible, omitir si no)
- Web semántica (si el slug está disponible, omitir si no)