Computação cognitiva versus IA: principais diferenças

Em termos básicos, os sistemas de IA são criados para “pensar” e decidir de forma independente. Ao mesmo tempo, a computação cognitiva é usada para simular processos de pensamento mais humanos a fim de informar a tomada de decisão humana — e não substituí-la.

Por exemplo, pense na IA como uma ferramenta que pode atender a um propósito específico. Em contraste, um computador cognitivo age mais como um assistente digital que ajuda a alcançar um objetivo mais amplo, orientando o processo geral de decisão.

Se a IA é um GPS que pode fornecer a rota mais rápida entre A e B, um computador cognitivo é mais parecido com um guia de viagem. A IA pode consultar mapas existentes e dados de tráfego para indicar o que “acha” ser a melhor rota.

Já um sistema cognitivo trabalha com o usuário para aprender suas preferências e responder a informações mais dependentes de contexto. Ele pode destacar pontos turísticos interessantes ao longo do caminho ou escolher uma rota mais cênica quando o clima está bom e a eficiência simples não é a prioridade principal.

De modo geral, a IA pode ser vista como uma ferramenta especializada de resolução de problemas. Os sistemas de IA se destacam por analisar rapidamente grandes volumes de dados para reconhecer padrões e tomar decisões com base em regras predefinidas. Os sistemas cognitivos, projetados para pensar de forma mais parecida com as pessoas, se apoiam nos recursos da IA, mas são melhores para compreender dados complexos e não estruturados. Eles aprendem com interações e fornecem explicações e recomendações.

O termo abrangente IA é mais comumente usado para se referir a tipos específicos de modelos computacionais limitados, como redes neurais e grandes modelos de linguagem (LLMs). Em contraste, a computação cognitiva é melhor entendida como uma metodologia híbrida. Ela combina ciência cognitiva e ciência da computação para criar sistemas que ajudam a ampliar e informar o processo de tomada de decisão humana.

Os sistemas cognitivos geralmente utilizam tecnologias de IA como aprendizado de máquina (ML) ou deep learning para melhorar o reconhecimento de padrões ou de fala.Além disso, esses tipos de sistemas são projetados para processar, ingerir e responder a grandes quantidades de dados em tempo real. Eles extraem informações de uma ampla gama de fontes de dados ou de input, como sinais visuais, gestuais ou auditivos.

Embora o escopo de qualquer modelo de IA individual possa ser limitado — levando-o a ter dificuldades fora de sua faixa de atuação — os sistemas de computação cognitiva são projetados de maneira diferente.Eles são adequados para lidar com problemas complexos que envolvem ambiguidade, incerteza ou respostas não específicas.

Em outras palavras, a IA — como a conhecemos hoje — tem o objetivo de preencher lacunas, fornecendo atalhos para tarefas mundanas ou desafiadoras. A computação cognitiva é mais uma tentativa de reforçar a cognição humana para tomar decisões mais bem fundamentadas.A computação cognitiva combina IA com disciplinas complementares, como interação humano-computador, diálogo e técnicas de geração narrativa, para criar máquinas que possam aprender, raciocinar e compreender como os seres humanos. Essa abordagem ajuda os usuários a tomar melhores decisões.

Embora alguns modelos de IA possam ser notavelmente proficientes, até mesmo além das capacidades humanas, mesmo os sistemas de IA mais avançados são projetados apenas para executar uma faixa restrita de tarefas. Apesar de os sistemas de IA amplamente utilizados parecerem extremamente capazes, instruções baseadas em regras os limitam de captar a flexibilidade e a sutileza da cognição humana.

Em tarefas que envolvem contexto, como compreender linguagem natural ou reconhecer objetos específicos, a IA ainda não consegue substituir ou replicar a inteligência humana — pelo menos por enquanto.

A computação cognitiva não busca substituir a tomada de decisão humana. Em vez disso, procura imitar os tipos de sistemas cognitivos responsáveis pelos processos de pensamento humano para melhorar a tomada de decisão dos usuários.

Embora sistemas individuais possam ter inúmeras diferenças únicas, de forma ampla, os seguintes pontos destacam algumas das principais diferenças entre IA e computação cognitiva:

Sistemas de IA são ótimos para automatizar tarefas repetitivas ou difíceis.

Computação cognitiva é usada para aprimorar e informar a tomada de decisão humana.

Sistemas de IA são treinados em conjuntos de dados específicos e são bons em lidar com problemas que têm respostas específicas que podem ser encontradas. Por exemplo, um sistema de IA pode ser treinado em um manual de atendimento ao cliente para fornecer respostas com base no treinamento existente de funcionários.

Computadores cognitivos são mais contextuais, extraindo e respondendo a diferentes tipos de input. Por essas razões, os sistemas de IA são melhores para resolver problemas com respostas específicas, enquanto a computação cognitiva é mais valiosa para lidar com problemas e desafios abertos.

Sistemas de IA são construídos para resolver problemas da melhor forma possível. Eles podem fornecer soluções rapidamente, mas sua saída pode ser limitada, imprecisa ou não totalmente confiável.

Computadores cognitivos são projetados para ajudar os humanos a encontrar melhores soluções mais rapidamente. Os sistemas cognitivos não são projetados para fornecer resultados finais ou concluir tarefas de forma independente. Dessa forma, um sistema cognitivo pode ajudar o usuário a encontrar uma solução melhor do que aquela que um sistema de IA poderia oferecer imediatamente.

Sistemas de IA são limitados pelo escopo de seus dados de treinamento. Por essa razão, os sistemas de IA podem ser altamente especializados, mas essa especialização ocorre às custas da flexibilidade.

Os sistemas cognitivos são muito mais adaptáveis. Projetados para extrair de uma gama mais ampla de inputs variáveis, os computadores cognitivos podem responder melhor a situações dinâmicas.

A inteligência artificial é a tecnologia que permite que computadores e máquinas exibam características semelhantes à inteligência humana. Essas características incluem aprendizado e retenção de novas informações, compreensão, resolução de problemas, tomada de decisões, criatividade e autonomia.

Como campo de estudo que remonta à década de 1950, a IA pode ser vista como uma série de conceitos aninhados que evoluíram ao longo do tempo. Nos últimos 70 anos, ela progrediu de modelos teóricos para aprendizado de máquina, depois deep learning e agora para IA generativa.

Avanços tecnológicos recentes catapultaram a IA para os holofotes globais. Muitas aplicações empolgantes de IA — que vão desde otimização da cadeia de suprimentos industrial até geradores de arte de IA generativa em nível de consumidor e chatbots — conquistaram a imaginação de investidores e entusiastas. Embora o impacto potencial da IA seja difícil de exagerar, em suas versões atuais, a IA ainda pode ter dificuldades com determinadas tarefas.

Os sistemas de IA exigem enormes quantidades de dados de treinamento para aprender sobre um assunto específico. Esses vastos conjuntos de dados são fornecidos à IA, que usa reconhecimento de padrões para fazer conexões e gerar insights.

Ao receber um problema, um sistema de IA faz referência ao que aprendeu a partir dos dados de treinamento e fornece a melhor resposta possível com base em probabilidades. Dessa forma, dependendo da qualidade dos dados de treinamento e dos algoritmos, uma IA pode ser mais ou menos capaz, ou mais ou menos restrita.

Embora os recursos modernos de IA frequentemente pareçam amplos, a IA é melhor implementada em tarefas mais restritas — modelos especializados ajustados para finalidades específicas. Os sistemas cognitivos também são ajustados para finalidades específicas, embora esses tipos de sistemas possam combinar múltiplos tipos de IA para serem flexíveis e responsivos.

Alguns dos vários tipos de IA e modelos relacionados à IA usados em computação cognitiva incluem:

• IA restrita: a IA mais avançada atualmente — IA restrita, ou IA fraca — é altamente eficaz em resolver problemas bem definidos com objetivos claros e específicos. Assistentes inteligentes como a Siri da Apple, a Alexa da Amazon e até mesmo o ChatGPT são todos exemplos de IA restrita.

• Aprendizado de máquina (ML): o aprendizado de máquina é uma subcategoria da IA que permite que sistemas digitais aprendam com dados de uma forma que imita o aprendizado humano. Usando algoritmos de ML, os sistemas de IA são capazes de executar tarefas de forma autônoma com precisão aprimorada ao longo do tempo. O aprendizado de máquina ajuda os computadores a aprender com seus erros e a melhorar sua saída com base no feedback do usuário.

• Redes neurais: redes neurais usam camadas de nós combinadas com metodologias de aprendizado de máquina para simular a forma como o cérebro humano processa informações por meio de neurônios. As redes neurais aprimoram os recursos da IA para resolver problemas e avaliar soluções melhores ou piores de forma contextual.

• Deep learning: o deep learning leva as redes neurais ainda mais longe, aumentando a densidade das camadas. Uma rede neural simples tem uma ou duas camadas. Em contraste, uma rede neural profunda pode ter de três a milhares de camadas, permitindo modelar processos de tomada de decisão complexos semelhantes às funções do cérebro humano.

Tecnologias de computação cognitiva às vezes são chamadas de um tipo de IA, embora seja mais preciso dizer que os sistemas cognitivos frequentemente incorporam diversos tipos de IA. A computação cognitiva combina sistemas de IA de aprendizado de máquina com outras tecnologias comuns de computação cognitiva, como diferentes tipos de interfaces de usuário (por exemplo, fala, texto) e robótica.

Os sistemas cognitivos ampliam os recursos de IA ao ingerir grandes conjuntos de dados. Esses conjuntos de dados podem ser dados estruturados ou não estruturados e vêm de diversas fontes diferentes.

Esses tipos de sistemas de autoaprendizado usam ciência de dados para processar inputs em tempo real, avaliando informações contextuais para ajudar usuários a chegar a uma decisão final. Dessa forma, os humanos podem permitir que o sistema cognitivo lide com o trabalho pesado de mineração de dados e análise de dados e tomem decisões orientadas por dados sem a necessidade de dominar a ciência de dados complexa por conta própria.

Casos de uso reais de computação cognitiva incluem tarefas gerais como análise de sentimento, avaliação de risco e otimização.

Embora os parâmetros exatos para um sistema de computação cognitiva não sejam estritamente definidos para que ele seja considerado cognitivo, ele deve atender a certos critérios. Um sistema de computação cognitiva deve ser:

• Adaptativo: os sistemas cognitivos devem ser capazes de flexibilizar e responder a dados dinâmicos, novos e em mudança. À medida que as informações mudam, eles também devem ser capazes de se adaptar às metas e objetivos da missão em evolução. 

• Interativo: enquanto um sistema de IA pode funcionar de forma autônoma, os sistemas cognitivos são projetados para serem responsivos. Como tal, eles devem ser capazes de interagir e responder tanto aos inputs do usuário quanto aos sinais.

• Iterativo e persistente: para simular a cognição, esses tipos de sistemas devem ser iterativos. Eles usam reconhecimento de padrões para identificar problemas exclusivos ou classes de problemas, fazendo perguntas de esclarecimento quando apropriado.

• Contextual: embora sistemas de IA possam ter ótimo desempenho na resolução de problemas simples e bem definidos, cenários do mundo real geralmente são dependentes de contexto. A solução correta para um problema em um contexto específico não necessariamente se aplica em outros. Os sistemas de computação cognitiva são desenvolvidos para desafios que exigem resolução de problemas dependente de contexto. Esses tipos de sistemas devem ser capazes de compreender não apenas o contexto da informação apresentada, mas também o contexto em que uma solução pode ser aplicada.

A computação cognitiva funciona adicionando várias soluções de IA ou relacionadas à IA a uma rede neural ou profunda de base. Para alcançar adaptabilidade, interatividade, persistência e compreensão contextual, os sistemas cognitivos são construídos para combinar algoritmos de aprendizado de máquina com diversas outras tecnologias, tais como:

• Sistemas especialistas: sistemas especialistas são IAs que foram exaustivamente treinadas em áreas ou assuntos específicos. O objetivo de um sistema especialista é criar um especialista artificial em determinado assunto, o mais capaz possível de substituir um especialista humano. Sistemas especialistas podem oferecer conselhos ou orientações para ajudar os humanos a entender problemas complexos e tomar decisões mais inteligentes. Esses sistemas são frequentemente usados em empresas para prever tendências de mercado ou compreender eventos passados.

• Processamento de linguagem natural (PLN): o processamento de linguagem natural permite que computadores compreendam e respondam com fala ou texto natural, combinando linguística computacional — uma abordagem de modelagem baseada em regras da linguagem — com modelagem estatística. O PLN também incorpora as subdisciplinas de compreensão de linguagem natural (NLU) e geração de linguagem natural (NGU) para fornecer uma experiência de usuário completa.

• Reconhecimento automático de fala (ASR): o reconhecimento de fala, também conhecido como reconhecimento de fala por computador ou fala-para-texto, permite que computadores processem a fala humana em texto escrito.

• Reconhecimento de voz: diferente do ASR, o reconhecimento de voz permite que sistemas de computador reconheçam vozes distintas e diferenciem entre diferentes usuários, um recurso comum em assistentes virtuais e outros dispositivos de Internet das coisas (IoT).

• Detecção de objetos: um componente principal da visão computacional, a detecção de objetos é um método para usar redes neurais a fim de localizar e classificar objetos em imagens de acordo com categorias semânticas. A detecção de objetos e o reconhecimento de imagens são úteis para veículos autônomos, busca visual e diagnósticos médicos.

• Robótica: sistemas de computação cognitiva frequentemente incorporam robótica como meio de executar tarefas simples e repetitivas, como poda agrícola, semeadura e pulverização. Embora sistemas de IA simples possam permitir que robôs realizem tarefas básicas como essas, na área da saúde, sistemas cognitivos combinados com robótica podem até mesmo auxiliar em cirurgias delicadas.