Computación 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 computación cognitiva se considera mejor como una metodología híbrida. Combina la ciencia cognitiva y la informática para crear sistemas que ayuden a aumentar e informar el proceso humano de toma de decisiones.

Los sistemas cognitivos suelen utilizar tecnologías de IA como el machine learning (ML) o el aprendizaje profundo 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 computación 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 computación cognitiva es más un intento de reforzar la cognición humana para tomar decisiones más informadas. La computación 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.

Si bien algunos modelos de IA pueden ser notablemente competentes, incluso más allá de las capacidades humanas, incluso los sistemas de IA más avanzados solo están diseñados para realizar una gama 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 computación cognitiva no pretende sustituir la toma de decisiones humana. En cambio, busca imitar los tipos de sistemas cognitivos responsables de los procesos de pensamiento humano para mejorar la toma de decisiones del usuario.

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 computación cognitiva.

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

La computación cognitiva se emplea para mejorar y fundamentar la toma de decisiones basada en el ser humano.

Los sistemas de IA se capacitan en conjuntos de datos específicos y son buenos en el manejo de problemas con respuestas específicas que se pueden encontrar. Por ejemplo, un sistema de IA podría entrenarse con un manual de atención al cliente para proporcionar respuestas basadas en la capacitación existente de los empleados.

Las computadoras cognitivas 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 computación cognitiva es más valiosa para abordar problemas y desafíos abiertos.

Lossistemas de IA están diseñados para resolver problemas lo mejor que puedan. Pueden proporcionar soluciones rápidamente, pero sus resultados pueden ser limitados, inexactos o no del todo confiables.

Las computadoras cognitivas están destinadas a ayudar a los humanos a encontrar mejores soluciones más rápido. Los sistemas cognitivos no están diseñados para proporcionar resultados finalizados o completar tareas de forma independiente. Como tal, un sistema cognitivo puede ayudar a un usuario a encontrar una mejor solución 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 se pueden construir para que sean altamente especializados, pero esa especialización tiene el costo 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 una tecnología que permite que las computadoras y las máquinas exhiban características similares a las de la inteligencia humana. Estas características incluyen aprender y retener nueva información, comprensión, resolución de problemas, toma de decisiones, creatividad y 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 pasado de los modelos teóricos al machine learning, luego al aprendizaje profundo 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 alimentan a la IA, que utiliza el reconocimiento de patrones para hacer conexiones y generar insights.

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 basada en probabilidades. De esta manera, dependiendo de la calidad de los datos y algoritmos de entrenamiento, 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 despliega 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 computación 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, 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.

• Aprendizaje profundo: el aprendizaje profundo 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.

Las tecnologías de computación cognitiva a veces se denominan un tipo de IA, aunque es más exacto decir que los sistemas cognitivos a menudo incorporan varios tipos de IA. La computación cognitiva combina sistemas de IA de machine learning con otras tecnologías comunes de computación cognitiva, como diferentes tipos de interfaces de usuario (por ejemplo, voz, texto) y robótica.

Los sistemas cognitivos mejoran las capacidades de IA al Ingesta grandes conjuntos de datos. Estos conjuntos de datos pueden ser datos estructurados o no estructurados y provienen de varias fuentes diferentes.

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 permitir que el sistema cognitivo maneje la pesada minería de datos y el análisis de datos y tome decisiones basadas en datos sin la necesidad de dominar la compleja ciencia de datos por sí mismos.

Los casos de uso del mundo real para la computación cognitiva incluyen tareas generales como el análisis de sentimientos, la evaluación de riesgos y la optimización. 

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

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

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

• Iterativo y con estado: 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 al resolver 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 necesariamente se aplica en otros. Los sistemas de computación 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 aplicación una solución. 

La computación cognitiva funciona agregando varias soluciones de IA o adyacentes a una red neuronal o profunda de base. Para lograr adaptabilidad, interactividad, estado y comprensión contextual, los sistemas cognitivos se crean 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 de lenguaje natural (NLP): el procesamiento de 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 computadora o Speech to Text, permite a las computadoras 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, la detección 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 computación cognitiva incorporan a menudo la robótica como medio para realizar tareas sencillas y repetitivas, como la poda agrícola, la siembra y la pulverización. Mientras que los sistemas sencillos de IA pueden permitir a los robots realizar tareas básicas como éstas, en la asistencia sanitaria, los sistemas cognitivos emparejados con la robótica pueden incluso ayudar en cirugías delicadas.