Desde el software de procesamiento de datos hasta los robots, los coches autónomos o las fábricas del futuro, la IA se está convirtiendo en un símbolo de la era del Internet de las cosas (IoT) .
Computación cognitiva es otro término que a menudo se usa indistintamente con inteligencia artificial. Sin embargo, estos dos conceptos tienen diferencias. Es importante conocer la diferencia entre un sistema de IoT que se ejecuta en IA y uno que se ejecuta en Computación Cognitiva, para comprender qué esperar de cada sistema.
¿Qué es la Computación Cognitiva?
La Computación Cognitiva, también conocida como computación cognitiva, se refiere a una nueva era de supercomputación, donde las computadoras imitan la actividad del cerebro humano y ayudan a tomar mejores decisiones. Tomar decisiones en nombre de los humanos es el punto clave que diferencia a la Computación Cognitiva de la IA.
La definición anterior enfatiza: El verdadero alcance de la computación cognitiva va más allá de IoT. Si bien la IoT es importante, la Computación Cognitiva tiene aplicaciones más amplias en la física cuántica, el criptoanálisis, la aerodinámica y muchos otros campos académicos.
Con la Computación Cognitiva, los humanos siguen siendo responsables de la decisión final que se toma. Grandes empresas especializadas en la producción de chips electrónicos, entre ellas IBM, Intel o Microsoft, así como startups prometedoras, están investigando nuevas soluciones para la Computación Cognitiva.
Intel ha desarrollado el primer chip de simulación del cerebro humano del mundo, llamado Loihi, que utiliza la retroalimentación del entorno para que las computadoras puedan aprender a responder a cualquier situación.
Obviamente, la Computación Cognitiva es un gran cambio para todo el mundo de la informática, ya que hace que la computadora ya no sea una máquina sin sentido sino más bien un cerebro humano real.
Ejemplos de aplicaciones de IoT
Para analizar grandes cantidades de datos, las computadoras cognitivas pueden utilizar IA, aprendizaje profundo, aprendizaje automático , minería de textos (extracción y procesamiento de información en texto), asistentes de voz o neurociencia-programación lingüística (PNL - programación neurolingüística). Esto ayuda a los científicos e investigadores a resolver rápidamente cualquier problema, aplicar nuevas hipótesis y ampliar sus modelos.
Si bien los asistentes de IA más inteligentes pueden utilizar muchas de las mismas herramientas de precisión, su objetivo final no se limita a una autocomputación súper rápida. Tienen aplicaciones obvias en el funcionamiento de dispositivos inteligentes.
Validemos esto usando el ejemplo de sistemas avanzados de gestión de tráfico. Con Cognitive Computing, un centro de control recibirá datos de entrada de todos los coches y señales de tráfico de la ciudad. Piense en Big Data , computación en la nube y regulación del tráfico en las carreteras.
Tareas como calmar el tráfico, guiar a los peatones, prevenir colisiones y asignar plazas de aparcamiento requerirán la ayuda de la IA. La IA debe implementarse en vehículos, así como en un centro de gestión del tráfico.
Como otro ejemplo, consideremos el papel de dos tecnologías, la IA y la Computación Cognitiva, en la gestión de la atención al paciente en un hospital. Si bien la computación cognitiva puede ayudar a un gerente ocupado a realizar un seguimiento de las camas de hospital disponibles, la rotación de empleados, las hojas de asistencia, etc., los robots de inteligencia artificial pueden ayudar con la atención al paciente en el mundo real.
Este artículo aborda la diferencia de definición entre IA (inteligencia artificial) y Computación cognitiva (computación cognitiva).
Sin embargo, las tendencias actuales de la industria muestran que a las empresas de IoT no les importan mucho estas diferencias.
Si bien es cierto que la inteligencia artificial es el próximo gran salto en la supercomputación, muchas personas sienten que el término es más o menos un truco de marketing (ya que el concepto fue introducido por primera vez por IBM, una gran corporación multinacional de tecnología informática en los EE. UU.). Actualmente, el número de empresas que utilizan ambos términos indistintamente está aumentando. Y la IA puede convertirse en el término general para todos estos conceptos en el futuro.
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