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Objetivos de la computación cognitiva

Objetivos de la computación cognitiva

En el sector de las nuevas tecnologías es frecuente que surjan nuevos conceptos que, poco a poco, se expanden y empiezan a resonar en nuestras cabezas, aunque no sepamos exactamente a que se refieren. Uno de estos términos tiene que ver con el ámbito de la inteligencia artificial, hablamos de la computación cognitiva.

La computación cognitiva es una nueva tecnología que se está utilizando para que las máquinas prácticamente puedan desarrollar procesos parecidos a los del pensamiento humano.

Tiene que ver con mecanismos de deep learning (aprendizaje profundo) que hacen que una máquina, programa o sistema con IA pueda llegar a las mismas conclusiones, o al menos acercarse, que un ser humano.

¿Hemos despertado tu curiosidad? Pues atento, porque te vamos a contar todo lo que necesitas saber sobre este ámbito, incluso qué hace falta para que te puedas convertir en profesional gracias a una especialización en deep learning.

 

¿Qué es la computación cognitiva?

La computación cognitiva aprende e imita el proceso del pensamiento humano. Se trata de una serie de técnicas para el desarrollo de una inteligencia que funcione de forma similar a la humana. Se parece a la IA y, de hecho, forma parte de este ámbito. No obstante, la computación cognitiva va un paso más allá porque intenta imitar la inteligencia de los seres humanos.

A través de la computación cognitiva se intenta simular todos los procesos mentales que lleva a cabo un ser humano para desarrollar su pensamiento. Para ello se tienen en cuenta muchos factores y datos que se modelan a través de un algoritmo a partir del cual el sistema de IA aprende y razona.

Estamos hablando de sistemas que pueden llegar a pensar como los humanos, pudiendo imitar así los procesos de pensamiento de las personas. 

Se trata de un sistema de autoaprendizaje que tiene un funcionamiento complejo. Se emplea la minería de datos para que el sistema adquiera toda la información que necesita para que posteriormente la pueda transformar en un lenguaje natural. A partir del análisis de todos estos datos, la máquina es capaz de tomar decisiones sin que un ser humano tenga que manipularla.

La computación cognitiva es capaz de automatizar tareas que, hasta ahora, eran propias de las personas, como, por ejemplo, reconocer patrones o procesar el lenguaje, entre otras cosas. Debes tener en cuenta que el objetivo principal de los sistemas de computación cognitiva es crear máquinas o programas automáticos y prácticamente autónomos que sean capaces de hacer trabajos y tareas que antes hacíamos nosotros.

 

Funcionamiento de la computación cognitiva

Como ya te adelantamos al principio, los sistemas de computación cognitiva basan su funcionamiento en algoritmos de deep learning y redes neuronales para procesar la información. Cuantos más datos se le proporcionen al sistema, más va a aprender y más preciso será con el paso del tiempo.

Las redes neuronales son un árbol de decisiones que la IA toma como referencia para poder tomar una decisión sobre un problema determinado.

 

Atributos clave

Para poder conseguir desarrollar el propósito para el que han sido diseñados, los sistemas de computación cognitiva tienen que contar con una serie de atributos clave que les ayudarán a la hora de logar los objetivos propuestos para ellos.

Estas son las características clave que deben tener los sistemas de computación cognitiva:

  • Adaptables. Los sistemas que usan la computación cognitiva deben ser flexibles para aprender conforme la información y los objetivos van cambiando, igual que lo haría un ser humano. Para ello tienen que ser capaces de absorber datos en tiempo real y ajustar sus decisiones a medida que estos y el entorno sufren cambios.
  • Interactivos. Aunque se trate de sistemas que pretenden ser autónomos, la interacción entre el humano y el ordenador es un componente crítico para los sistemas cognitivos. Deben existir profesionales que sean capaces de definir las necesidades del sistema y al mismo tiempo que mejoran e implantan nuevos algoritmos de Deep Learning.
  • Iterativos y con estado. Deben ser capaces de identificar problemas haciendo preguntas o extrayendo datos adicionales si el planteamiento inicial es vago o está incompleto.
  • Contextuales. Los sistemas de computación cognitiva tienen que ser capaces de comprender el contexto de los procedimientos de pensamiento. Deben comprender identificar y extraer datos contextuales, como la sintaxis, el tiempo, la ubicación, el dominio, los requisitos, el perfil de un usuario específico, las tareas u objetivos.

Objetivos de la computación cognitiva

El objetivo fundamental de la computación cognitiva es el de ayudar a los humanos en la toma de decisiones y en la automatización de determinados procesos. Esta situación favorece que los humanos podamos tener una mayor precisión en el análisis al mismo tiempo que garantizamos que todo está bajo nuestro control.

Para ello, los sistemas de computación cognitiva se sustentan en cuatro pilares fundamentales:

  • Entender. Analizar e interpretar todo tipo de datos, tanto estructurados como no estructurados. La computación cognitiva es capaz de leer y entender el lenguaje natural.
  • Razonar. Comprender rasgos de personalidad, tono o emociones para proporcionar soluciones que se adecuen a los usuarios y problemas planteados.
  • Aprender. Utilizar la experiencia acumulada para mejorar los procesos y las soluciones a los problemas en el futuro.
  • Interactuar. Participar en las conversaciones y diálogos con usuarios, el objetivo final es que los sistemas de computación cognitiva sean capaces de interactuar como seres humanos.

Usos de la computación cognitiva

La computación cognitiva es algo que ya se está usando. Por ejemplo, en sistemas de salud, sirve para complementar el diagnóstico realizado por los seres humanos. También tiene un ámbito de estudio y aplicación en las finanzas y en sistemas de automoción que pretenden ser autónomos y tomar decisiones por el conductor.

 

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