Una computadora o sistema cognitivo aprende a escala, razona con un propósito e interactúa con los humanos de forma natural. En lugar de estar programados explícitamente, estos sistemas aprenden y razonan a partir de sus interacciones con los seres humanos y sus experiencias con su entorno. La computación cognitiva se superpone con e involucra tecnologías similares para impulsar aplicaciones cognitivas. En este artículo, aprenderemos más sobre la IA cognitiva en la siguiente secuencia:
- ¿Qué es la Computación Cognitiva?
- ¿Cómo funciona la informática cognitiva?
- Computación cognitiva vs IA
- IA cognitiva: caso de uso
- Aplicaciones de la IA cognitiva
¿Qué es la Computación Cognitiva?
Computación cognitiva se refiere a tecnologías individuales que realizan tareas específicas para facilitar Inteligencia humana . Básicamente, se trata de sistemas inteligentes de apoyo a la toma de decisiones con los que hemos estado trabajando desde el comienzo del boom de Internet. Con los recientes avances en tecnología, estos sistemas de soporte simplemente usan mejores datos, mejores para obtener un mejor análisis de una gran cantidad de información.
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Además, puede referirse a la Computación Cognitiva como:
Comprender y simular el razonamiento
Comprender 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 reconocimiento de voz , análisis de los sentimientos , , evaluación de riesgos y detección de fraudes.
Ahora que sabe qué es la computación cognitiva, sigamos adelante y veamos cómo funciona la IA cognitiva.
¿Cómo funciona la informática cognitiva?
Los sistemas de computación cognitiva sintetizan datos de varias fuentes de información mientras sopesan el contexto y la evidencia contradictoria para sugerir respuestas adecuadas. Para lograrlo, los sistemas cognitivos incluyen tecnologías de autoaprendizaje mediante minería de datos, reconocimiento de patrones y procesamiento del lenguaje natural (PNL) para comprender la forma en que funciona el cerebro humano.
El uso de sistemas informáticos para resolver problemas que se supone que deben realizar los humanos requiere enormes datos estructurados y no estructurados. Con el tiempo, los sistemas cognitivos aprenden a refinar la forma en que identifican patrones y la forma en que procesan los datos para poder anticipar nuevos problemas y modelar posibles soluciones.
Para lograr estas capacidades, los sistemas de computación cognitiva deben tener algunos atributos clave.
Atributos claves
Adaptado: Los sistemas cognitivos deben ser lo suficientemente flexibles para comprender los cambios en la información. Además, 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: Además, estos sistemas deben poder identificar problemas haciendo preguntas o obteniendo datos adicionales si el problema está incompleto. Los sistemas hacen esto al mantener información sobre situaciones similares que han ocurrido anteriormente.
Contextual: Los sistemas cognitivos deben comprender, identificar y extraer datos contextuales, como sintaxis, tiempo, ubicación, dominio, 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. Hay varias similitudes y diferencias entre los dos. Así que sigamos con nuestro artículo sobre IA cognitiva y comprendamos la diferencia entre los dos.
Computación cognitiva vs IA
Las tecnologías detrás de la Computación Cognitiva son similares a las tecnologías detrás de la IA. Estos incluyen aprendizaje automático, aprendizaje profundo, PNL, redes neuronales, etc. Pero también tienen varias diferencias.
| Computación cognitiva | Inteligencia artificial |
| La Computación Cognitiva se centra en imitando el comportamiento humano y razonamiento para resolver problemas complejos. | AI aumenta el pensamiento humano para resolver problemas complejos. Se enfoca en brindar resultados precisos. |
| Eso simula Procesos de pensamiento humano para encontrar soluciones a problemas complejos. | AI encuentra patrones para aprender o revelar información oculta y encontrar soluciones. |
| Ellos simplemente información complementaria para que los humanos tomen decisiones. | AI es responsable de tomando decisiones por sí mismos minimizando el papel de los humanos. |
| Se utiliza principalmente en sectores como servicio al cliente, salud, industrias , etc. | Se utiliza principalmente en finanzas, seguridad, salud, comercio minorista, fabricación , etc. |
Entonces, estas fueron algunas de las diferencias entre los dos. Ahora avancemos y entendamos el concepto de IA cognitiva con el ejemplo.
IA cognitiva: caso de uso
La computación cognitiva y la IA son 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.
Imaginemos un escenario en el que una persona está decidiendo sobre un cambio de carrera . Un Asistente de IA evaluará automáticamente el solicitante de empleo habilidades , encontrar un trabajo relevante donde sus habilidades coinciden con la posición, negociar el pago y beneficios. Y en la etapa de cierre, informará a la persona que se ha tomado una decisión en su nombre.
Considerando que, un asistente cognitivo sugiere posibles trayectorias profesionales al solicitante de empleo, además de proporcionar a la persona detalles importantes como requisitos de educación, datos de comparación de salarios y puestos de trabajo vacantes. Sin embargo, en este caso, la decisión final aún debe ser tomada por el solicitante de empleo.
Por lo tanto, podemos decir que la computación cognitiva nos ayuda a tomar decisiones más inteligentes en nuestras propias máquinas de apalancamiento. Considerando que, la inteligencia artificial se basa en la idea de que las máquinas pueden tomar mejores decisiones en nuestro nombre.
Aplicaciones de la IA cognitiva
IoT inteligente: Esto incluye conectar y optimizar dispositivos, datos e IoT. Pero suponiendo que tengamos más sensores y dispositivos, la clave real es qué los va a conectar.
Ciberseguridad habilitada por IA: Podemos luchar contra los ciberataques con el uso de cifrado de seguridad de datos y un conocimiento de la situación mejorado impulsado por IA. Esto proporcionará un bloqueo de documentos, datos y red utilizando datos distribuidos inteligentes asegurados por una clave AI.
Contenido de IA: Una solución impulsada por inteligencia cognitiva 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.
Analítica cognitiva en el cuidado de la salud: La tecnología implementa funciones de software de razonamiento similares a las humanas que realizan análisis deductivos, inductivos y abductivos para aplicaciones de ciencias de la vida.
PNL basada en la intención: La inteligencia cognitiva puede ayudar a una empresa a ser más analítica en su enfoque de gestión y toma de decisiones. Esto funcionará como el siguiente paso del aprendizaje automático y las futuras aplicaciones de la inteligencia artificial se inclinarán hacia su uso para realizar análisis y razonamiento lógico.
Estas fueron algunas de las aplicaciones de la IA cognitiva y cómo va a cambiar el mundo de la tecnología. Con esto, llegamos al final de este artículo de IA cognitiva. Espero que haya entendido cómo el sistema de computación cognitiva es un subconjunto de la inteligencia artificial.
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