La differenza tra AI (Intelligenza Artificiale) e Cognitive Computing (Cognitive Computing)

Dai software di elaborazione dati ai robot, alle auto a guida autonoma o alle fabbriche del futuro, l’intelligenza artificiale sta diventando un simbolo dell’era dell’Internet delle cose (IoT) .

Cognitive Computing è un altro termine spesso usato in modo intercambiabile con intelligenza artificiale. Tuttavia, questi due concetti presentano differenze. È importante conoscere la differenza tra un sistema IoT basato sull'intelligenza artificiale e uno basato sul cognitive computing, in modo da capire cosa aspettarsi da ciascun sistema.

Cos'è il calcolo cognitivo?

Il Cognitive Computing, noto anche come cognitive computing, si riferisce a una nuova era di super computing, in cui i computer imitano l’attività del cervello umano e aiutano a prendere decisioni migliori. Prendere decisioni per conto degli esseri umani è il punto chiave che rende il Cognitive Computing diverso dall’intelligenza artificiale.

La definizione di cui sopra sottolinea: la vera portata del cognitive computing va oltre l’IoT. Sebbene l’IoT sia importante, il Cognitive Computing ha applicazioni più ampie nella fisica quantistica, nella crittoanalisi, nell’aerodinamica e in molti altri campi accademici.

Con il Cognitive Computing, gli esseri umani sono ancora responsabili della decisione finale presa. Grandi aziende specializzate nella produzione di chip elettronici, tra cui IBM, Intel o Microsoft, così come promettenti startup, stanno ricercando nuove soluzioni per il Cognitive Computing.

Intel ha sviluppato il primo chip di simulazione del cervello umano al mondo, chiamato Loihi, che utilizza il feedback dell'ambiente in modo che i computer possano imparare a rispondere a qualsiasi situazione.

Ovviamente, il Cognitive Computing rappresenta un grande cambiamento per l’intero mondo informatico, poiché rende il computer non più una macchina senza mente ma più simile a un vero cervello umano.

Esempi di applicazioni IoT

Per analizzare grandi quantità di dati, i computer cognitivi possono utilizzare l'intelligenza artificiale, il deep learning, il machine learning , il text mining (estrazione ed elaborazione di informazioni nel testo), gli assistenti vocali o la programmazione neuroscientifica (PNL - programmazione neurolinguistica). Ciò aiuta scienziati e ricercatori a risolvere rapidamente eventuali problemi, applicare nuove ipotesi ed espandere i loro modelli.

Sebbene gli assistenti IA più intelligenti possano utilizzare molti degli stessi strumenti di precisione, il loro obiettivo finale non si limita all’autocalcolo superveloce. Hanno ovvie applicazioni nel funzionamento dei dispositivi intelligenti.

Convalidiamolo utilizzando l'esempio di sistemi avanzati di gestione del traffico. Con il Cognitive Computing, un centro di controllo riceverà dati in input da tutte le auto e i segnali stradali della città. Pensiamo ai Big Data , al cloud computing e alla regolamentazione del traffico sulle strade.

Compiti come la moderazione del traffico, la guida dei pedoni, la prevenzione delle collisioni e l’assegnazione dei parcheggi richiederanno l’aiuto dell’intelligenza artificiale. L’intelligenza artificiale deve essere implementata nei veicoli e in un centro di gestione del traffico.

Come altro esempio, consideriamo il ruolo delle due tecnologie AI e Cognitive Computing nella gestione dell’assistenza ai pazienti in un ospedale. Mentre il Cognitive Computing può aiutare un manager impegnato a tenere traccia dei letti ospedalieri disponibili, del turnover dei dipendenti, dei fogli presenze, ecc., i robot IA possono aiutare nella cura dei pazienti nel mondo reale.

Questo articolo affronta la differenza di definizione tra AI (intelligenza artificiale) e Cognitive Computing (calcolo cognitivo).

Tuttavia, le tendenze attuali del settore mostrano che le aziende IoT non si preoccupano molto di queste differenze.

Anche se è vero che l'intelligenza artificiale rappresenta il prossimo grande passo avanti nel campo del supercalcolo, molte persone ritengono che il termine sia più o meno un espediente di marketing (poiché il concetto è stato introdotto per la prima volta da IBM, una grande multinazionale di tecnologia informatica negli Stati Uniti). Attualmente, il numero di aziende che utilizzano entrambi i termini in modo intercambiabile è in aumento. E in futuro l’intelligenza artificiale potrebbe diventare il termine generico per tutti questi concetti.