¿Qué es la computación cognitiva?

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¿Qué es la computación cognitiva ?

La computación cognitiva es el uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para permitir que las computadoras comprendan los datos, generen conocimientos y los utilicen como una experiencia de aprendizaje en el futuro. Con la ayuda de la computación cognitiva, es más fácil llevar inteligencia artificial a las computadoras, ya que reduce el enfoque en hacer que las computadoras sean inteligentes en un tipo de tareas y escalar el rango de tareas en múltiples fases. La computación cognitiva se aprovecha mediante la introducción de datos en un algoritmo inteligente que puede analizarlos, comprender las correlaciones y aprender de los datos para mejorar automáticamente su intelecto.

La base de la computación cognitiva:

Para habilitar cualquier sistema de computación cognitiva en la escala, necesitará la ayuda de Big Data, aprendizaje automático y nube. Estas son las tres tecnologías principales detrás de cualquier nivel de computación cognitiva. Aquí cómo cada uno de estos ayuda en su implementación:

• Análisis de Big Data:

El cerebro humano puede procesar una gran cantidad de datos sin siquiera darse cuenta de la presión. Por ejemplo, comprender el significado contextual en una declaración o comprender las preferencias de alguien en las películas. En el caso de las máquinas, es importante proporcionar una gran cantidad de datos para que esto sea posible. Estos datos pueden ser organizados y no organizados, por lo que necesitamos herramientas sofisticadas para analizar estos grandes datos.

• Aprendizaje automático:

El aprendizaje automático es el uso de algoritmos para permitir que las computadoras analicen datos y realicen predicciones basadas en la información que reciben. Por lo general, en el aprendizaje automático, los datos de entrenamiento se incorporan al programa y luego se prueban en otro conjunto de datos para examinar su eficiencia. En el caso de la computación cognitiva, el algoritmo debe codificarse para aprender por sí solo a medida que se le complementen más datos.

• Computación en la nube:

Para analizar una cantidad tan grande de datos en tiempo real, se requiere tener una gran capacidad de cómputo. La presión sobre los sistemas en la computación cognitiva varía en función de los datos introducidos en el sistema. Debido a los repentinos brotes en la demanda, es viable optar por estas soluciones en la nube. Proporcionan computación escalable para analizar datos y trabajar en tareas de uso intensivo de recursos, lo que los hace ideales para trabajar en modelos de computación cognitiva.

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Hoy no hay dos personas que estén de acuerdo en responder a esta pregunta. Piense en el punto com, el big data y las ondas de inteligencia artificial en las últimas dos décadas, y cómo todo, a veces sin ninguna relación, se llamaban esas cosas. Me temo que la computación cognitiva está pasando por una fase similar.

En general, todos están de acuerdo en que la computación cognitiva se trata de emular el proceso del pensamiento humano para resolver problemas empresariales. Más allá de este punto, un consenso aún está por surgir.

Dirijo Coseer, una empresa que se especializa en computación cognitiva táctica. Pensamos en seguir como las piedras angulares de cualquier sistema de computación cognitiva:

• Capacidad para procesar ideas en lugar de números y palabras clave.
• Capacidad para diferenciar entre insumos de buena calidad y de mala calidad, esp. Capacidad para manejar la calibración cognitiva.
• Capacidad de razonar y descomponer los problemas en varios pasos con una cantidad variable de sofisticación en cada etapa, desde el procesamiento determinista hasta el uso de todo el peso de la computación cognitiva.
• Capacidad para generar y trabajar con hipótesis.
• Capacidad para modificar el comportamiento según el contexto dado.

Este blog (Cómo hacer que AI piense como seres humanos) habla más sobre lo anterior. Además, antes de que llamemos táctico a un sistema, insistimos en:

• Muy alta (95-98%) de precisión en la producción.
• Tiempo de despliegue rápido (4–12 semanas).
• Aplicabilidad a problemas pequeños y grandes, como curar el cáncer.

Más sobre eso está aquí (¿Qué es la computación cognitiva táctica?).

Notarás que no mencioné el aprendizaje automático ni las redes neuronales. La verdad es que la mayoría de los proveedores de computación cognitiva usan una batería de herramientas; El aprendizaje automático es solo uno de ellos.

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“La computación cognitiva representa sistemas de autoaprendizaje que utilizan modelos de aprendizaje automático para imitar la forma en que funciona el cerebro.” Eventualmente, esta tecnología facilitará la creación de modelos de TI automatizados que sean capaces de resolver problemas sin ayuda humana.

La computación cognitiva representa la tercera era de la computación. En la primera era, (siglo XIX), Charles Babbage, también conocido como “padre de la computadora”, introdujo el concepto de computadora programable. Utilizado en el cálculo de navegación, su computadora fue diseñada para tabular funciones polinomiales. La segunda era (1950) experimentó la programación digital de computadoras como ENIAC y marcó el comienzo de una era de computación moderna y sistemas programables. Y ahora a la computación cognitiva, que funciona en algoritmos de aprendizaje profundo y análisis de big data para proporcionar información. Así, el cerebro de un sistema cognitivo es la red neuronal, concepto fundamental detrás del aprendizaje profundo. La red neuronal es un sistema de hardware y software imitado después del sistema nervioso central de los humanos, para estimar funciones que dependen de la enorme cantidad de entradas desconocidas.

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La inteligencia artificial y campos relacionados han aumentado en alcance y alcance en los últimos años. A medida que su popularidad crece, ha habido cierta comprensión indecisa de las jergas técnicas que se encuentran bajo la inteligencia artificial. Aprendizaje profundo, aprendizaje automático, reconocimiento de voz, minería de textos, tecnología cognitiva y redes neuronales, etc.

Estos se usan a menudo de manera intercambiable, pero hay una gran distinción en los enfoques y objetivos de estos términos. Una de estas tecnologías es la computación cognitiva que está asociada con la Inteligencia Artificial, pero en realidad es muy diferente de esta última. Aunque ambas representan la próxima gran ola en la supercomputación, las tecnologías tienen un significado separado cuando se ponen en práctica.

¿Qué es la inteligencia artificial?

El objetivo tecnológico define la IA como “ la simulación de los procesos de inteligencia humana mediante máquinas, especialmente los sistemas informáticos. Estos procesos incluyen el aprendizaje (la adquisición de información y las reglas para usar la información), el razonamiento (el uso de las reglas para llegar a conclusiones aproximadas o definidas) y la autocorrección ”. Se usa como un término general para todos los conjuntos de tecnologías, algoritmos, métodos y teorías que permiten a los sistemas informáticos realizar tareas que generalmente requieren inteligencia humana.

De acuerdo con esta descripción, está implícito que la visión por computadora, el aprendizaje automático, la robótica son parte de la IA de una forma u otra. Los expertos de AI afirman que la inteligencia artificial permite que una máquina ofrezca inteligencia aumentada y, por lo tanto, superaría la percepción y la precisión del ser humano, o incluso la agilidad o la fuerza.

¿Qué es la tecnología de computación cognitiva?

La computación cognitiva, por otro lado, es difícil de definir explícitamente. Los expertos en tecnología describen la computación cognitiva como nada más que la computación que está atenta al razonamiento y la comprensión a un nivel avanzado.

Puede ser de una manera bastante similar a la cognición humana que tiene la capacidad de tomar decisiones de alto nivel en escenarios complejos. La computación cognitiva puede manejar datos conceptuales / simbólicos en lugar de solo datos puros o flujos de sensores. Según los defensores de la computación cognitiva, la tecnología puede gestionar una gran cantidad de datos y rondas exhaustivas de análisis. Aun así, los humanos están firmemente a cargo de la toma de decisiones.

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Cuando un modelo computarizado realiza tareas humanas utilizando el aprendizaje automático , se conoce como computación cognitiva. Aquí, el sistema utiliza el procesamiento de aprendizaje natural, la minería de datos y el reconocimiento de patrones para realizar tareas como un ser humano. El objetivo de la computación cognitiva es crear marcos informáticos que puedan resolver problemas complicados sin ayuda humana.

Las características esenciales para habilitar la computación cognitiva son:

• Adaptable : la máquina debe poder aprender e imitar las tareas humanas de manera eficiente.
• Interactivo : interacción activa con todos los elementos del sistema-procesador, dispositivos, servicios en la nube y el usuario.
• Iterativa y con estado : la máquina debe poder recordar todas las interacciones anteriores y proporcionar una información adecuada para un problema en particular. También debe garantizar que se proporcionen todos los datos necesarios a una solución provista con una entrada de datos confiable y actualizada.
• Contextual : la máquina debe reconocer todos los elementos contextuales, como el perfil del usuario, el proceso, la tarea, el significado, la sintaxis, el tiempo, la ubicación, las regulaciones, el dominio apropiado y el objetivo. Lee mas

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Esencialmente, la IA con otro nombre, excepto quizás el deseo de imitar el pensamiento humano, es mayor. La pregunta que inevitablemente sigue se trata a continuación. Puede ser valioso en el procesamiento de datos, interactuar con los humanos de forma más natural y ayudar a la toma de decisiones humanas, pero nunca puede tener conciencia, incluso a medida que el procesamiento de los datos mejora al evolucionar por sí mismo durante el tiempo que sea. Eso es porque está imitando la parte más pequeña de la mente. La parte calculadora de la mente consciente. El consciente es completamente un producto de la parte inconsciente y muy pequeña de eso. Es por eso que toda la inteligencia, el sentimiento, el genio y sus componentes más profundos, la intuición y la creatividad, proviene del inconsciente. Tenga en cuenta que hay al menos 9 tipos de inteligencia. Casi todos se derivaron de allí (algunos solo del nº 3 aceptados, es decir, los avances de Einstein fueron muy intuitivos). >

Los nueve tipos de inteligencia

El cerebro no es ni siquiera toda la mente, ni siquiera …

Los científicos dicen que su “mente” no se limita a su cerebro, o incluso a su cuerpo

No hay un camino hacia adelante para crear una apariencia de todos estos tipos de inteligencia y capacidad dentro de un inconsciente completamente operativo, que tendría que estar anclado en un cuerpo con una gama completa de sentidos, para que sea psicológicamente equilibrado. Al menos no en silicio. Recuerde que no hemos inventado nada realmente nuevo desde el láser en 1960. Tendría que haber una serie de invenciones fundamentalmente nuevas de la magnitud del transistor, todas en cascada y amplificadas entre sí. Esto no está en ningún horizonte.

Ahora será posible en algún momento crear una computadora biológica hecha de células vivas (que en el nivel más básico se ha experimentado de manera cruda mediante la experimentación con células). Nadie ha comenzado a comenzar a hacer progresos significativos aquí, sin embargo. La ciencia biológica es el único ámbito donde se hacen descubrimientos fundamentales con rapidez.

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La computación cognitiva es la simulación de los procesos de pensamiento humano en un modelo computarizado.

La computación cognitiva implica sistemas de autoaprendizaje que utilizan la minería de datos, el reconocimiento de patrones y el procesamiento del lenguaje natural para imitar la forma en que funciona el cerebro humano. El objetivo de la computación cognitiva es crear sistemas de TI automatizados que sean capaces de resolver problemas sin necesidad de asistencia humana.

Los sistemas de computación cognitiva utilizan algoritmos de aprendizaje automático. Dichos sistemas adquieren continuamente conocimiento de los datos suministrados por los datos de minería para información. Los sistemas refinan la forma en que buscan los patrones y la forma en que procesan los datos para que sean capaces de anticipar nuevos problemas y modelar posibles soluciones.

La computación cognitiva se utiliza en numerosas aplicaciones de inteligencia artificial (IA), incluidos sistemas expertos, programación en lenguaje natural, redes neuronales, robótica y realidad virtual. El término computación cognitiva está estrechamente asociado con el sistema informático cognitivo de IBM, Watson.

IBM ha lanzado Watson Analytics, un servicio cognitivo basado en lenguaje natural diseñado para hacer que el análisis avanzado y predictivo sea fácil de usar.

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La computación cognitiva representa un conjunto de servicios de la nueva era, creados con algoritmos de procesamiento de lenguaje natural de última generación, inteligencia artificial, aprendizaje automático, análisis y respaldados por una potencia informática masiva.

Los servicios de consultoría de Computación cognitiva de Princetonblue le permiten analizar datos no estructurados y utilizar las señales para permitir una toma de decisiones mejor y más rápida dentro de su organización.

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La computación cognitiva es la simulación de los procesos de pensamiento humano en un modelo computarizado. La computación cognitiva implica sistemas de autoaprendizaje que utilizan la minería de datos, el reconocimiento de patrones y el procesamiento del lenguaje natural para imitar la forma en que funciona el cerebro humano.

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La computación cognitiva es un concepto que va de la mano con la inteligencia artificial. Mientras las máquinas se vuelven más inteligentes cada día, lo único que les falta es la comprensión cognitiva y el poder de tomar decisiones por sí mismos. Aquí es donde la inteligencia amplificada se vuelve relevante. Lea más sobre el poder de la inteligencia amplificada aquí https://goo.gl/xQxHLe

Answer 11

La computación cognitiva (CC) describe plataformas tecnológicas que, en términos generales, se basan en las disciplinas científicas de la Inteligencia Artificial y el Procesamiento de Señales. Estas plataformas abarcan el aprendizaje automático, el razonamiento, el procesamiento del lenguaje natural, el habla y la visión, la interacción hombre-computadora, la generación de diálogos y narrativas, y más.