Cognitive Computing & Watson

Los sistemas cognitivos más humanos

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Siguiendo la definición en Wikipedia, el concepto de cognición hace referencia a la capacidad que tienen los animales de procesar la información a partir de la percepción, el conocimiento adquirido (experiencia) y características subjetivas que permiten valorar la información.

Dentro de los sistemas de información, cuando hablamos de sistemas cognitivos, nos referimos a sistemas que aplican características casi humanas a la hora de combinar y manipular ideas y que, junto con las fortalezas del mundo digital, son capaces de resolver problemas de gran escala con un alto nivel de fiabilidad y de forma sistemática y repetitiva. Son sistemas capaces de aplicar deducción, razonamiento inductivo, toma de decisión y aprendizaje. De este modo, pueden extender la capacidad humana en las áreas de razonamiento y analítica, mientras que las personas seguiremos aportando la creatividad, la moral, la empatía y el juicio.

Un sistema cognitivo debe ser capaz de navegar en la complejidad del lenguaje humano, entendiendo su significado. Debe también ingerir y procesar grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados; y por último, debe generar y evaluar diferentes posibilidades. Y todo ello con la posibilidad de escalar su capacidad de procesamiento de acuerdo con la magnitud del problema.

Watson es el sistema cognitivo que demuestra todas estas características. No entiende las palabras de forma individual, entiende los conceptos a partir de las estructuras del lenguaje, desde cada párrafo infiere el conocimiento de forma fiable bajo circunstancias cambiantes. Watson constituye una nueva arquitectura de computación capaz de percibir, predecir y ejecutar, un nuevo paradigma para una nueva clase de soluciones industriales.

Tres son las tecnologías que hacen diferente a Watson son:
• El procesamiento del lenguaje natural, que le permite romper la barrera de la comunicación entre los sistemas y los humanos.
• La generación automática de hipótesis, dejando a un lado el modelo determinista que históricamente utilizaban los sistemas.
• El motor de aprendizaje, que va siguiendo las opciones que toma el usuario y alimentando el motor de razonamiento para la generación de futuras respuestas.

Por todo ello, en IBM pensamos que Watson contará con un papel de peso en el próximo futuro en numerosos ámbitos de aplicación. Gracias a él, las empresas y organizaciones serán más capaces de analizar, comprender y utilizar los datos de que disponen y, en consecuencia, de tomar mejores decisiones.

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