Computação cognitiva

A computação cognitiva representa um domínio da Inteligência Artificial (IA) dedicado à criação de sistemas que simulam os processos de pensamento humano para resolver problemas complexos e ambíguos. Ao contrário dos sistemas concebidos para tarefas específicas e limitadas, a computação cognitiva visa criar modelos adaptativos, interactivos e contextuais que possam aprender com a experiência e interagir com os seres humanos em linguagem natural. Estes sistemas não se destinam a substituir os especialistas humanos, mas sim a aumentar a sua inteligência, ajudando-os a tomar melhores decisões através da análise de grandes quantidades de dados complexos provenientes de fontes como gráficos de conhecimento e documentos não estruturados.

Caraterísticas principais

• Aprendizagem adaptativa: Os sistemas cognitivos são concebidos para uma aprendizagem contínua. Melhoram o seu desempenho ao longo do tempo, processando novas informações e aprendendo com as interações dos utilizadores, à semelhança da forma como os seres humanos adquirem conhecimentos especializados. Isto ultrapassa a fase inicial de formação de modelos típica de muitos projectos de aprendizagem automática.
• Compreensão contextual: Podem interpretar e sintetizar o contexto de vários tipos de dados, incluindo texto, imagens e dados de sensores. Para tal, são necessárias capacidades sofisticadas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) e Visão por Computador (CV) para apreender as nuances e o significado.
• Interativo e de conversação: Um dos principais objectivos é interagir naturalmente com os seres humanos. Isto envolve frequentemente chatbots avançados ou assistentes virtuais que podem compreender as questões e dar respostas com provas de apoio, fazendo mesmo perguntas de esclarecimento para resolver ambiguidades.

Computação cognitiva vs. Outros conceitos de IA

É importante distinguir a computação cognitiva de termos relacionados.

• Inteligência Artificial Geral (AGI): Embora a computação cognitiva procure imitar o pensamento humano, é uma forma de IA fraca centrada em domínios específicos. Aumenta as capacidades humanas em vez de tentar replicar toda a amplitude da consciência humana, que é o objetivo da Inteligência Artificial Geral (AGI). O famoso Teste de Turing explora os limites da inteligência das máquinas.
• IA estatística: Os sistemas cognitivos assentam nos fundamentos da IA estatística, que utiliza a aprendizagem profunda e modelos probabilísticos para encontrar padrões. No entanto, a computação cognitiva é uma abordagem a nível de sistemas que integra estes modelos estatísticos com raciocínio simbólico para lidar com a ambiguidade e fornecer conhecimentos explicáveis - um princípio fundamental da IA explicável (XAI).

Aplicações no mundo real

A computação cognitiva é excelente em domínios em que os especialistas têm de navegar por grandes quantidades de informação não estruturada para tomar decisões de alto risco.

• IA nos cuidados de saúde: Um bom exemplo é um sistema de aconselhamento em oncologia. Uma plataforma deste tipo pode ingerir os registos de saúde electrónicos de um paciente, dados genómicos e realizar análises de imagens médicas em ressonâncias magnéticas. Simultaneamente, pesquisa milhões de revistas médicas de fontes como a PubMed Central e resultados de ensaios clínicos. Em seguida, apresenta ao oncologista uma lista classificada de opções de tratamento personalizadas, acompanhada de provas de apoio. Isto aumenta a experiência do médico, permitindo decisões mais informadas, conforme explorado por organizações como a American Medical Association.
• Serviços financeiros: Os sistemas cognitivos são utilizados para criar consultores de gestão de património personalizados. Estes sistemas podem interagir com os clientes para compreender os seus objectivos financeiros e tolerância ao risco. Em seguida, o sistema analisa dados de mercado em tempo real, notícias económicas para análise de sentimentos e relatórios financeiros globais para recomendar e ajustar dinamicamente as carteiras de investimento. Isto proporciona um nível de aconselhamento baseado em dados que anteriormente só estava disponível para indivíduos com elevado património líquido, uma área de foco para instituições como o Fórum Económico Mundial.

Ferramentas e tecnologias

O desenvolvimento de sistemas cognitivos assenta em plataformas e ferramentas poderosas. O IBM Watson é uma plataforma comercial proeminente que oferece APIs para a compreensão da linguagem natural, a visão computacional e a tomada de decisões, sendo frequentemente citado como um exemplo fundamental da computação cognitiva em ação. Outras tecnologias essenciais incluem plataformas de nuvem como o Google Cloud AI e ferramentas disponíveis através de guias como o Azure Machine Learning Quickstart, juntamente com estruturas de código aberto como o TensorFlow e o PyTorch. Para tarefas específicas, como a perceção visual em sistemas cognitivos, modelos como o Ultralytics YOLO fornecem capacidades avançadas de deteção de objectos e segmentação de imagens. Plataformas como o Ultralytics HUB oferecem fluxos de trabalho simplificados para treinar modelos personalizados, gerenciar conjuntos de dados e implantar os componentes de visão essenciais para muitas aplicações cognitivas, incluindo a utilização de opções de treinamento na nuvem. Pode encontrar mais informações em recursos como a SAS Cognitive Computing Overview. Instituições de investigação como o Alan Turing Institute e organizações como a Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI) contribuem significativamente para a investigação subjacente em aprendizagem profunda e arquitecturas cognitivas.