La inteligencia artificial (IA) ya está presente en muchas aplicaciones, desde algoritmos de búsqueda y herramientas informáticas que se utilizan todos los días hasta miembros biónicos para discapacitados. La computación cognitiva es un término utilizado por IBM. Sin embargo, las computadoras no son realmente cognitivas. ¿Qué es la IA y la computación cognitiva y cómo se utilizan y desarrollan las diversas formas de IA?
En los últimos años se han logrado avances significativos en algunas áreas de la Inteligencia Artificial.
En lugar de hablar de inteligencia artificial (IA), algunos describen la ola actual de innovación y aceleración de la IA con términos y conceptos, ciertamente posicionados de manera algo diferente, como la computación cognitiva. Otros se centran en varias aplicaciones de la vida real de la inteligencia artificial que a menudo comienzan con palabras como “inteligente” (omnipresente en todo lo relacionado con Internet de las cosas y la IA), “inteligente”, “predictivo” y, de hecho, “cognitivo”. dependiendo de la aplicación exacta y del proveedor.
Concepto de inteligencia artificial
La inteligencia artificial es esencial para y en, entre otros, la ciencia de datos, el análisis de big data, la seguridad (ciberseguridad y otros),diversas aplicaciones de consumo, tecnologías de construcción inteligente de próxima generación, FinTech, mantenimiento predictivo, robótica y mucho más. En otras palabras: en ámbitos muy diversos donde los datos y la información son fundamentales.
Además de eso, la inteligencia artificial se agrega a varias otras tecnologías, incluido IoT, para desbloquear el valor total de estas tecnologías en varias aplicaciones y procesos.
La inteligencia artificial (IA) es un término que tiene una connotación algo negativa en la percepción general, pero también en la percepción de los líderes tecnológicos y las empresas.
Las tecnologías de inteligencia artificial de rápido crecimiento para las empresas, orientadas al consumidor incluyen bots de chat, asistentes personales virtuales (VPA) y asesores inteligentes.
Un problema importante es que la inteligencia artificial, que es realmente un concepto/realidad amplio, que cubre muchas tecnologías y realidades, se ha convertido en algo, como ‘la nube’ o ‘el Internet de las cosas’, hablamos y también parecemos necesidad de tener una opinión/ sentimiento sobre, gracias, entre otros, a la cultura popular.
Algunas personas realmente hablan de aprendizaje automático cuando hablan de IA o de aprendizaje profundo o de minería de texto, y la lista continúa. Otros esencialmente hablan de análisis y en los escenarios de las películas del fin del mundo todo se mezcla, incluida la robótica y la superinteligencia. Y en la mayoría de los casos hablamos realmente de alguna forma de IA.
Este fenómeno va de la mano con el hecho de que la inteligencia artificial no ha cumplido las expectativas de las ‘olas de popularidad’ anteriores (que se remontan al milenio anterior, consulte el recuadro debajo de este artículo) y es realmente antiguo como concepto, campo de investigación y conjunto. de tecnologías, lo que lo hace menos atractivo para muchos proveedores, ya que obviamente las tecnologías y aplicaciones de IA, así como las expectativas, han evolucionado, aunque menos de lo que algunos como nosotros creemos.
Aún así, el aprendizaje profundo, el reconocimiento de imágenes, la generación de hipótesis, las redes neuronales artificiales, son todos reales y las partes se utilizan en varias aplicaciones. Según IDC, la computación cognitiva es uno de los seis aceleradores de innovación en la parte superior de su tercera plataforma.
La inteligencia artificial se está utilizando más rápidamente en muchas áreas tecnológicas y sociales, aunque hay bastante publicidad sobre lo que esta tecnología puede hacer por parte de proveedores. Aún así, la creciente atención y adopción de formas de IA en áreas específicas desencadena debates sobre hasta dónde queremos que llegue en el futuro.
Destacados líderes tecnológicos han advertido sobre el peligro y se han creado grupos de expertos y asociaciones para pensar y vigilar el impacto a largo plazo de la IA (y la robótica) con debates sobre el futuro de la humanidad y el impacto de la superinteligencia, pero también más de cerca. a las preocupaciones actuales, el impacto de la automatización / IA / robots en el empleo. De todos modos, nuevamente se suma a esa mezcla de ingredientes que crea las condiciones para fortalecer la connotación negativa con respecto al término inteligencia artificial, y como los cambios políticos actuales muestran la automatización / digitalización en su conjunto.
Si nos hace sentir más cómodos hablar de cualquier cosa “inteligente”, “cognitiva” o “inteligente”, que así sea. Lo que importa más es cómo la inteligencia artificial está aquí y lo estará cada vez más, por qué está aquí, cómo ayuda y cómo se usa y qué puede significar para usted.
Sistemas cognitivos: un acelerador de la innovación
Uno de estos aceleradores de la innovación, como se puede ver en la imagen de la 3ª plataforma, son las propias tecnologías de sistemas cognitivos.
La computación cognitiva es realmente un término que ha sido popularizado principalmente por IBM para describir la ola actual de inteligencia artificial y, específicamente también el aprendizaje automático, con un giro de propósito, adaptabilidad, autoaprendizaje, contextualidad e interacción humana. El ser humano es clave aquí y sin duda también es más fácil de digerir que todos esos escenarios de películas del fin del mundo relacionados con la inteligencia artificial.
Esencialmente, los sistemas cognitivos analizan la enorme cantidad de datos que crean los dispositivos conectados (no sólo Internet de la cosas) con herramientas de análisis de diagnóstico, predictivas y prescriptivas que observan, aprenden y ofrecen información, sugerencias e incluso acciones automatizadas. Como probablemente sepa, un pilar de la visión de IBM es IBM Watson, como veremos a continuación.
El término “computación cognitiva” estrictamente hablando es un enigma. La cognición, por ejemplo, también incluye el subconsciente, que de hecho es una parte importante de la cognición. Aunque esto nos llevaría demasiado lejos, hay que decir que IBM hace afirmaciones exageradas sobre lo que puede hacer su plataforma “cognitiva” Watson. De hecho, marketing. Las personas tienen algunas características típicas que la IA no puede comprender. Un ejemplo simple: hasta donde sabemos, seguimos siendo la única especie que sabe que existe (dentro de los límites de lo que el conocimiento humano es capaz de conocer, más alimento para discutir con los transhumanistas). Las emociones humanas también son más que cerebros e inteligencia. Las emociones, a menudo irracionalmente conflictivas, no pueden reducirse a las matemáticas y toda la comparación de las personas como máquinas es realmente errónea.
Sistemas cognitivos e IA en la Era de datos y la analítica
La inteligencia artificial y lo cognitivo no solo están presentes en esa capa aceleradora de innovación. Como se ha dicho, también está muy presente en los cuatro pilares de la tercera plataforma que están impulsando y posibilitando la transformación digital al igual que cambiaron la forma en que nosotros, empresas y consumidores, nos comportamos, trabajamos e innovamos.
Ya mencionamos Big Data en ese contexto: cada vez más datos desestructurados. La solución: IA. Además, el Big Data como tal no es el quid de la cuestión. Desde hace años sabemos que la mayor parte de los análisis de Big Data son importantes. Convertir los datos en conocimientos de resultados, acciones, conocimientos, etc. Esa parte de la analítica es tan importante que IDC ha llamado al pilar de Big Data el pilar de Big Data / Analytics. ¿Qué se necesita para estos análisis? De hecho, nuevamente técnicas de IA. De hecho, la analítica es también de lo que se tratan los llamados sistemas cognitivos en un grado muy alto.
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