Cognitive Computing

La computación cognitiva es un término que designa sistemas de inteligencia artificial (AI) que reciben grandes cantidades de datos no estructurados, como texto, voz e imágenes, generan y ponderan hipótesis sobre ellos y respaldan las decisiones humanas con recomendaciones clasificadas y respaldadas por pruebas. IBM popularizó el término después de que su sistema Watson ganara el concurso televisivo Jeopardy! en 2011; durante la década de 2010 se utilizó principalmente como etiqueta de producto y de marketing para sistemas que combinaban procesamiento del lenguaje natural (NLP), aprendizaje automático, grafos de conocimiento e interfaces conversacionales como los chatbots. Hoy, los sistemas que describía se denominan simplemente IA, y los proveedores que usaban el término lo han abandonado en su mayoría.

Orígenes y definición#

IBM Research utilizó «computación cognitiva» para referirse a SyNAPSE, un programa de DARPA iniciado en 2008 para crear chips inspirados en el cerebro; dio lugar al chip TrueNorth (2014), con un millón de neuronas de impulsos y 256 millones de sinapsis. Tras la victoria de Watson, el significado pasó a abarcar software que razona sobre documentos. John Kelly, director de IBM Research, y Steve Hamm titularon su libro de 2013 sobre Watson «Smart Machines: IBM's Watson and the Era of Cognitive Computing». En 2014, Sue Feldman, cofundadora del Cognitive Computing Consortium, y el analista Hadley Reynolds publicaron la definición de sistemas cognitivos de un grupo de trabajo: adaptativos, que aprenden cuando cambian la información y los objetivos; interactivos, con usuarios y otros sistemas; iterativos y con estado, capaces de hacer preguntas aclaratorias y recordar pasos anteriores; y contextuales, que tienen en cuenta el tiempo, el lugar, el ámbito, el perfil del usuario y la tarea.

Cómo funcionaba IBM Watson#

En febrero de 2011, Watson participó en dos partidas de Jeopardy! contra los campeones más exitosos del programa y terminó con 77.147 $, frente a los 24.000 $ de Ken Jennings y los 21.600 $ de Brad Rutter. Ejecutaba el software DeepQA, dirigido por David Ferrucci, en 90 servidores con 2.880 núcleos de procesador, sin conexión a Internet durante el juego. DeepQA buscaba muchas respuestas candidatas en sus fuentes almacenadas, puntuaba las pruebas de cada una mediante cientos de algoritmos y combinaba las puntuaciones en un nivel de confianza aprendido de partidas anteriores, todo en unos tres segundos:

Watson pulsaba el botón solo cuando su confianza superaba un umbral, y la emisión mostraba sus tres respuestas candidatas principales con sus niveles de confianza. Watson era un sistema de respuesta a preguntas de dominio abierto, y los productos posteriores de IBM conservaron el diseño de devolver respuestas clasificadas junto con las pruebas que las respaldaban, una forma de explicabilidad que permitía a los profesionales comprobar las fuentes en las que se basaba una recomendación.

Aplicaciones y contratiempos#

IBM orientó Watson a la oncología, la banca, la preparación de impuestos, la atención al cliente y otros sectores en los que los profesionales leen grandes volúmenes de documentos; cada producto era una inteligencia artificial estrecha entrenada para su propio dominio. La sanidad resultó ser el ámbito más difícil: una auditoría de 2017 del Sistema de la Universidad de Texas descubrió que el MD Anderson Cancer Center había pagado más de 62 millones de dólares a empresas externas, principalmente IBM y PricewaterhouseCoopers, por un proyecto de oncología de Watson que no había producido un sistema apto para uso clínico. En 2022, IBM vendió a Francisco Partners los activos de datos y análisis de Watson Health, que pasaron a formar la empresa Merative. En 2023, IBM lanzó watsonx, una plataforma basada en modelos fundacionales, y Microsoft cambió el nombre de Azure Cognitive Services a Azure AI services. La guía de integración de Ultralytics con IBM watsonx entrena un detector YOLO26 en un cuaderno de watsonx.ai y ajusta yolo26n.pt para detectar residuos plásticos, material biológico y vehículos operados a distancia en imágenes submarinas.

Computación cognitiva y términos relacionados#

• Inteligencia artificial general (AGI): Sistema hipotético capaz de aprender cualquier tarea intelectual que pueda realizar una persona. Cada sistema de computación cognitiva se ocupaba de un único ámbito, como la oncología o la preparación de impuestos.
• IA simbólica: Razona mediante reglas y lógica escritas manualmente. DeepQA combinaba fuentes simbólicas, como taxonomías, con la puntuación estadística de pruebas.
• Arquitecturas cognitivas: Modelos de investigación de la cognición humana, como Soar y ACT-R, que simulan la memoria, la atención y la resolución de problemas para explicar cómo piensan las personas. Los productos de computación cognitiva usaban el término para designar software empresarial que ayuda a los expertos.
• Computación afectiva: Detecta y responde a las emociones humanas; IBM la ofrecía como servicio cognitivo con Watson Tone Analyzer, una API que puntuaba las emociones y los tonos del texto.