Computación Cognitiva

La computación cognitiva representa un campo de la Inteligencia Artificial (IA) dedicado a la creación de sistemas que simulan los procesos de pensamiento humano para abordar problemas complejos y ambiguos. A diferencia de los sistemas diseñados para tareas específicas y limitadas, la computación cognitiva tiene como objetivo construir modelos adaptativos, interactivos y contextuales que puedan aprender de la experiencia e interactuar con los humanos en lenguaje natural. Estos sistemas no están destinados a reemplazar a los expertos humanos, sino a aumentar su inteligencia, ayudándoles a tomar mejores decisiones mediante el análisis de grandes cantidades de datos complejos procedentes de fuentes como los gráficos de conocimiento y los documentos no estructurados.

Características clave

• Aprendizaje adaptativo: Los sistemas cognitivos están diseñados para el aprendizaje continuo. Mejoran su rendimiento con el tiempo procesando nueva información y aprendiendo de las interacciones del usuario, de forma similar a como los humanos adquieren experiencia. Esto va más allá de la fase inicial de entrenamiento del modelo típica en muchos proyectos de aprendizaje automático.
• Comprensión contextual: Pueden interpretar y sintetizar el contexto de varios tipos de datos, incluidos texto, imágenes y datos de sensores. Esto requiere capacidades sofisticadas de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) y Visión Artificial (CV) para captar los matices y el significado.
• Interactivos y conversacionales: Un objetivo clave es interactuar con los humanos de forma natural. Esto a menudo implica chatbots o asistentes virtuales avanzados que pueden entender las consultas y proporcionar respuestas con pruebas que las respalden, incluso haciendo preguntas aclaratorias para resolver la ambigüedad.

Computación cognitiva vs. otros conceptos de IA

Es importante distinguir la computación cognitiva de términos relacionados.

• Inteligencia Artificial General (IAG): Si bien la computación cognitiva busca imitar el pensamiento humano, es una forma de IA Débil centrada en dominios específicos. Aumenta las capacidades humanas en lugar de tratar de replicar toda la amplitud de la conciencia humana, que es el objetivo de la Inteligencia Artificial General (IAG). El famoso Test de Turing explora los límites de la inteligencia de las máquinas.
• IA estadística: Los sistemas cognitivos se construyen sobre los fundamentos de la IA estadística, que utiliza el aprendizaje profundo y los modelos probabilísticos para encontrar patrones. Sin embargo, la computación cognitiva es un enfoque a nivel de sistema que integra estos modelos estadísticos con el razonamiento simbólico para manejar la ambigüedad y proporcionar información explicable, un principio clave de la IA explicable (XAI).

Aplicaciones en el mundo real

La computación cognitiva destaca en dominios donde los expertos deben navegar por grandes cantidades de información no estructurada para tomar decisiones de alto riesgo.

• IA en la Atención Médica: Un buen ejemplo es un sistema asesor de oncología. Dicha plataforma puede ingerir los registros electrónicos de salud de un paciente, los datos genómicos y realizar un análisis de imágenes médicas en resonancias magnéticas. Simultáneamente, explora millones de revistas médicas de fuentes como PubMed Central y los resultados de ensayos clínicos. A continuación, presenta una lista clasificada de opciones de tratamiento personalizadas al oncólogo, completa con evidencia de respaldo. Esto aumenta la experiencia del médico, lo que permite tomar decisiones más informadas, como exploran organizaciones como la Asociación Médica Americana.
• Servicios Financieros: Los sistemas cognitivos se utilizan para crear asesores de gestión patrimonial personalizados. Estos sistemas pueden interactuar con los clientes para comprender sus objetivos financieros y su tolerancia al riesgo. Luego, el sistema analiza los datos del mercado en tiempo real, las noticias económicas para el análisis de sentimiento y los informes financieros globales para recomendar y ajustar dinámicamente las carteras de inversión. Esto proporciona un nivel de asesoramiento basado en datos que antes solo estaba disponible para personas con un alto patrimonio neto, un área de enfoque para instituciones como el Foro Económico Mundial.

Herramientas y tecnologías

El desarrollo de sistemas cognitivos se basa en plataformas y herramientas potentes. IBM Watson es una plataforma comercial destacada que ofrece API para la comprensión del lenguaje natural, la visión artificial y la toma de decisiones, y a menudo se cita como un ejemplo clave de la computación cognitiva en acción. Otras tecnologías clave incluyen plataformas en la nube como Google Cloud AI y herramientas disponibles a través de guías como el inicio rápido de Azure Machine Learning, junto con marcos de código abierto como TensorFlow y PyTorch. Para tareas específicas como la percepción visual dentro de los sistemas cognitivos, modelos como Ultralytics YOLO proporcionan capacidades de detección de objetos y segmentación de imágenes de última generación. Plataformas como Ultralytics HUB ofrecen flujos de trabajo optimizados para el entrenamiento de modelos personalizados, la gestión de conjuntos de datos y la implementación de los componentes de visión esenciales para muchas aplicaciones cognitivas, incluyendo la utilización de opciones de entrenamiento en la nube. Puede encontrar más información en recursos como la descripción general de la computación cognitiva de SAS. Instituciones de investigación como el Alan Turing Institute y organizaciones como la Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI) contribuyen de forma significativa a la investigación subyacente en aprendizaje profundo y arquitecturas cognitivas.