Informática cognitiva versus IA: diferencias clave

En el nivel más básico, los sistemas de IA están diseñados para "pensar" y decidir de manera independiente. Al mismo tiempo, la informática cognitiva se utiliza para simular procesos de pensamiento más similares a los humanos para informar la toma de decisiones humana y no para reemplazarla. 

Por ejemplo, piense en la IA como una herramienta que puede servir para un propósito específico. Por el contrario, un ordenador cognitivo actúa más como un asistente digital que ayuda a lograr un objetivo más amplio al informar el proceso general de toma de decisiones.

Si una IA es un GPS que puede proporcionar la ruta más rápida entre A y B, una computadora cognitiva es más como una guía de viaje. La IA puede hacer referencia a los mapas y datos de tráfico existentes para proporcionar la que "piensa" que es la mejor ruta.

Sin embargo, un sistema cognitivo trabaja con un usuario para conocer sus preferencias y responder a información más dependiente del contexto. Puede destacar lugares de interés a lo largo del camino o elegir una ruta más pintoresca cuando hace buen tiempo y la simple eficiencia no es la máxima prioridad.

En general, se puede pensar en la IA como una herramienta especializada para la resolución de problemas. Los sistemas de IA se destacan por analizar rápidamente grandes cantidades de datos para reconocer patrones y tomar decisiones según reglas predefinidas. Los sistemas cognitivos, diseñados para pensar más como las personas, se basan en capacidades de IA, pero son mejores para comprender datos no estructurados. Aprenden de las interacciones y proporcionan explicaciones y recomendaciones.

El término general IA se utiliza más comúnmente para referirse a tipos específicos de modelos informáticos limitados, como redes neuronales y modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM). Por el contrario, la informática cognitiva es considerada como una metodología híbrida. Combina la ciencia cognitiva y la informática para crear sistemas que ayuden a aumentar e informar el proceso de toma de decisiones humano.

Los sistemas cognitivos suelen utilizar tecnologías de IA como el machine learning (ML) o el deep learning para mejorar el reconocimiento de patrones o las capacidades de reconocimiento de voz. Además, este tipo de sistemas están diseñados para procesar, consumir y responder a grandes cantidades de datos en tiempo real. Extraen información de una amplia gama de potenciales datos o fuentes de entrada, como señales visuales, gestuales o auditivas.

Si bien el alcance de cualquier modelo de IA individual puede ser limitado (lo que hace que tenga problemas fuera del rango previsto), los sistemas de informática cognitiva se diseñan de manera diferente. Son muy adecuados para abordar problemas complejos que implican ambigüedad, incertidumbre o respuestas no específicas.

Dicho de otra manera, la IA, tal como la conocemos hoy, está destinada a cerrar brechas, proporcionando atajos a través de tareas mundanas o desafiantes. La informática cognitiva es más un intento de reforzar la cognición humana para tomar decisiones más informadas. La informática cognitiva combina la IA con disciplinas complementarias como la interacción humano-computadora, el diálogo y las técnicas de generación de narrativa para crear máquinas que pueden aprender, razonar y comprender como los humanos. Este enfoque ayuda a los usuarios a tomar mejores decisiones.

Aunque algunos modelos de IA pueden ser notablemente competentes, incluso más allá de las capacidades humanas, hasta los sistemas de IA más avanzados solo están diseñados para realizar una serie limitada de tareas. Aunque los sistemas de IA ampliamente utilizados pueden parecer muy capaces, las instrucciones basadas en reglas les impiden captar la flexibilidad y los matices de la cognición humana.

En tareas que involucran contexto, como comprender el lenguaje natural o reconocer objetos específicos, la IA no puede reemplazar o replicar la inteligencia humana, al menos no todavía".

La informática cognitiva no pretende reemplazar la toma de decisiones humana. En su lugar, busca imitar los tipos de sistemas cognitivos responsables de los procesos de pensamiento humanos para mejorar la toma de decisiones de los usuarios.

Si bien los sistemas individuales pueden tener innumerables diferencias únicas, en términos generales, los siguientes puntos resaltan algunas de las principales diferencias clave entre la IA y la informática cognitiva.

Los sistemas de IA son excelentes para automatizar tareas repetitivas o difíciles.

La informática cognitiva se utiliza para mejorar e informar la toma de decisiones basada en humanos.

Los sistemas de IA se entrenan con  conjuntos de datos específicos y son buenos para manejar problemas con respuestas específicas que se pueden encontrar. Por ejemplo, un sistema de IA podría entrenarse según un manual de servicio de atención al cliente para dar respuestas basadas en la formación actual de los empleados.

Los ordenadores cognitivos son más contextuales, se basan en diferentes tipos de entradas y responden a ellas. Por estas razones, los sistemas de IA son mejores para resolver problemas con respuestas específicas, mientras que la informática cognitiva es más valiosa para abordar problemas y desafíos abiertos.

Lossistemas de IA están diseñados para resolver problemas de la mejor manera posible.Pueden proporcionar soluciones rápidamente, pero su output puede ser limitado, inexacto o no del todo fiable.

Las computadoras cognitivas están destinadas a ayudar a los humanos a encontrar mejores soluciones más rápidamente. Los sistemas cognitivos no están diseñados para proporcionar resultados definitivos o completar tareas de manera independiente. Como tal, un sistema cognitivo puede ayudar a un usuario a encontrar una solución mejor que la que un sistema de IA podría proporcionar de inmediato. 

Los sistemas de IA están limitados por el alcance de sus datos de entrenamiento. Por esta razón, los sistemas de IA pueden construirse para ser altamente especializados, pero esa especialización tiene el coste de la flexibilidad.

Los sistemas cognitivos son mucho más adaptables. Diseñadas para extraer de una gama más amplia de entradas variables, las computadoras cognitivas pueden responder mejor a situaciones dinámicas. 

La inteligencia artificial es la tecnología que permite a los ordenadores y a las máquinas mostrar características similares a las de la inteligencia humana. Estas características incluyen el aprendizaje y la retención de nueva información, la comprensión, la resolución de problemas, la toma de decisiones, la creatividad y la autonomía.

Como campo de estudio que se remonta a la década de 1950, la IA puede verse como una serie de conceptos anidados que han evolucionado con el tiempo. En los últimos 70 años, ha progresado desde los modelos teóricos al machine learning, luego al deep learning y ahora a la IA generativa.

Los recientes avances tecnológicos han catapultado a la IA al centro de atención mundial. Muchas aplicaciones de IA interesantes, que van desde la optimización de la cadena de suministro industrial hasta los generadores de arte de IA generativa a nivel de consumidor y los chatbots, han capturado la imaginación de inversores y aficionados por igual. Aunque el impacto potencial de la IA es difícil de exagerar, en las iteraciones actuales, la IA todavía puede tener dificultades con ciertas tareas. 

Los sistemas de IA requieren enormes cantidades de datos de entrenamiento para aprender sobre un tema específico. Estos vastos conjuntos de datos se introducen en la IA, que utiliza el reconocimiento de patrones para establecer conexiones y generar conocimiento.

Al recibir un problema, un sistema de IA hace referencia a lo que ha aprendido de los datos de entrenamiento y proporciona la mejor respuesta posible en función de las probabilidades. De esta manera, dependiendo de la calidad de los datos de entrenamiento y los algoritmos, una IA puede ser más o menos capaz, o más o menos restringida.

Aunque las capacidades modernas de la IA a menudo pueden parecer expansivas, la IA se implementa mejor para tareas más específicas: modelos especializados ajustados para fines específicos. Los sistemas cognitivos también se ajustan para fines específicos, aunque este tipo de sistemas pueden combinar múltiples tipos de IA para ser flexibles y receptivos. 

Algunos de los diversos tipos de IA y  modelos adyacentes o relacionados con la IA utilizados en la informática cognitiva incluyen:

• IA limitada:  la IA más avanzada de la actualidad (IA limitada o IA débil) es muy eficaz a la hora de resolver problemas bien definidos con objetivos claros y específicos. Los asistentes inteligentes como Siri de Apple, Alexa de Amazon e incluso ChatGPT son IA limitada.

• Machine learning (ML): el machine learning es una subcategoría de la IA que permite a los sistemas digitales aprender de los datos de una manera que imita el aprendizaje humano. Mediante el uso de algoritmos de ML (aprendizaje automático), los sistemas de IA son capaces de realizar tareas de forma autónoma con una precisión mejorada a lo largo del tiempo. El machine learning ayuda a los ordenadores a aprender de sus errores y a mejorar su output en función del feedback de los usuarios.

• Redes neuronales: las redes neuronales utilizan capas de nodos combinadas con metodologías de machine learning para simular la forma en que el cerebro humano procesa la información a través de las neuronas. Las redes neuronales mejoran las capacidades de la IA para resolver problemas y sopesan las soluciones mejores o peores según el contexto.

• Deep learning: el deep learning lleva las redes neuronales aún más lejos al aumentar la densidad de capas. Una red neuronal simple tiene una o dos capas. Por el contrario, una red neuronal profunda puede tener de tres a miles de capas, lo que le permite modelar procesos complejos de toma de decisiones similares a las funciones del cerebro humano.

A veces se hace referencia a las tecnologías de informática cognitiva como un tipo de IA, aunque es más exacto decir que los sistemas cognitivos suelen incorporar varios tipos de IA. La informática cognitiva combina sistemas de IA de machine learning con otras tecnologías comunes de informática cognitiva, como diferentes tipos de interfaces de usuario (por ejemplo, voz, texto) y robótica.

Los sistemas cognitivos mejoran las capacidades de la IA mediante la consumición de grandes conjuntos de datos. Estos conjuntos de datos pueden ser datos estructurados o datos no estructurados y proceden de diversas fuentes.

Estos tipos de sistemas de autoaprendizaje utilizan la ciencia de datos para procesar entradas en tiempo real, sopesando la información contextual para ayudar a los usuarios a tomar una decisión final. De esta manera, los humanos pueden dejar que el sistema cognitivo gestione la pesada minería de datos y su análisis y tome decisiones basadas en datos sin la necesidad de dominar la compleja ciencia de datos.

Los casos de uso reales de la informática cognitiva incluyen tareas generales como el análisis de sentimientos, la evaluación de riesgos y la optimización. 

Aunque los parámetros exactos de un sistema de informática cognitiva no están estrictamente definidos para que un sistema se considere cognitivo, debe cumplir ciertos criterios. Un sistema de informática cognitiva debe ser:

• Adaptativo: los sistemas cognitivos deben ser capaces de flexionarse y responder a datos dinámicos, nuevos y cambiantes. A medida que la información cambia, también deben ser capaces de adaptarse a las metas y objetivos de la misión en evolución. 

• Interactivo: mientras que un sistema de IA puede funcionar de manera autónoma, los sistemas cognitivos están diseñados para ser receptivos. Como tales, deben poder interactuar y responder tanto al usuario como a la señal de entrada. 

• Iterativo y stateful: para simular la cognición, este tipo de sistemas deben ser iterativos. Utilizan el reconocimiento de patrones para identificar problemas únicos o clases de problemas, haciendo preguntas aclaratorias cuando corresponde.

• Contextual: si bien los sistemas de IA pueden prosperar cuando resuelven problemas simples y bien definidos, los escenarios del mundo real suelen depender del contexto. La solución correcta para un problema en un contexto específico no se aplica necesariamente en otros. Los sistemas de informática cognitiva se desarrollan para desafíos que requieren una resolución de problemas dependiente del contexto. Estos tipos de sistemas deben ser capaces de comprender no solo el contexto de la información presentada, sino también el contexto en el que se podría poner en práctica una solución. 

La informática cognitiva funciona añadiendo varias soluciones de IA o soluciones adyacentes a la IA a una red neuronal o profunda básica. Para lograr adaptabilidad, interactividad, statefulness y comprensión contextual, los sistemas cognitivos se construyen para combinar algoritmos de machine learning con otras tecnologías, como:

• Sistemas expertos: los sistemas expertos son IA limitadas que han sido entrenadas exhaustivamente en áreas o temas específicos. El objetivo de un sistema experto es crear un experto artificial en la materia que sea lo más capaz posible de sustituir a un especialista humano. Los sistemas expertos pueden ofrecer asesoramiento u orientación para ayudar a los humanos a comprender problemas complejos y tomar decisiones más inteligentes. Estos sistemas se utilizan a menudo en las empresas para predecir tendencias del mercado o comprender eventos pasados. 

• Procesamiento del lenguaje natural (PLN): el procesamiento del lenguaje natural permite a los ordenadores entender y responder con voz o texto naturales al combinar la lingüística computacional, un enfoque del lenguaje basado en reglas, con el modelado estadístico. El PLN también incorpora el subconjunto de disciplinas del Natural Language Understanding (NLU) y la generación de lenguaje natural (NGU) para ofrecer una experiencia de usuario holística.

• Reconocimiento automático de voz (ASR): el reconocimiento de voz, también conocido como reconocimiento de voz por ordenador o Speech to Text, permite a los ordenadores procesar el habla humana en texto escrito.

• Reconocimiento de voz: no debe confundirse con ASR, el reconocimiento de voz permite a los sistemas informáticos reconocer distintas voces y diferenciar entre diferentes usuarios, una característica común que se encuentra en los asistentes virtuales y otros dispositivos de Internet de las cosas (IoT). 

• Detección de objetos: un componente principal de la visión artificial, ladetección de objetos es un método para utilizar redes neuronales con el fin de localizar y clasificar objetos en imágenes según categorías semánticas. La detección de objetos y el reconocimiento de imágenes son útiles para la conducción autónoma de vehículos autónomos, la búsqueda visual y la realización de diagnósticos médicos.

• Robótica: los sistemas de informática cognitiva a menudo incorporan la robótica como un medio para realizar tareas simples y repetitivas, como la poda agrícola, la siembra y la pulverización. Si bien los sistemas simples de IA pueden permitir que los robots realicen tareas básicas como estas, en la atención médica, los sistemas cognitivos combinados con la robótica pueden incluso ayudar en cirugías delicadas.