A diferença entre IA (Inteligência Artificial) e Computação Cognitiva (Computação Cognitiva)

Desde software de processamento de dados até robôs, carros autônomos ou fábricas do futuro, a IA está se tornando um símbolo da era da Internet das Coisas (IoT) .

Computação Cognitiva é outro termo frequentemente usado como sinônimo de inteligência artificial. No entanto, esses dois conceitos têm diferenças. É importante saber a diferença entre um sistema IoT rodando em IA e outro rodando em Computação Cognitiva, para que você entenda o que esperar de cada sistema.

O que é computação cognitiva?

A Computação Cognitiva, também conhecida como computação cognitiva, refere-se a uma nova era de supercomputação, onde os computadores imitam a atividade do cérebro humano e ajudam a tomar melhores decisões. Tomar decisões em nome dos humanos é o ponto-chave que torna a Computação Cognitiva diferente da IA.

A definição acima enfatiza: O verdadeiro escopo da computação cognitiva vai além da IoT. Embora a IoT seja importante, a Computação Cognitiva tem aplicações mais amplas em física quântica, criptoanálise, aerodinâmica e muitos outros campos acadêmicos.

Com a Computação Cognitiva, os humanos ainda são responsáveis ​​pela decisão final tomada. Grandes empresas especializadas na produção de chips eletrónicos, incluindo IBM, Intel ou Microsoft, bem como startups promissoras, estão a investigar novas soluções para Computação Cognitiva.

A Intel desenvolveu o primeiro chip de simulação do cérebro humano do mundo, chamado Loihi, que utiliza feedback do ambiente para que os computadores possam aprender a responder a qualquer situação.

Obviamente, a Computação Cognitiva é uma grande mudança para todo o mundo da computação, pois torna o computador não mais uma máquina estúpida, mas mais parecido com um cérebro humano real.

Exemplos de aplicativos IoT

Para analisar grandes quantidades de dados, os computadores cognitivos podem usar IA, aprendizagem profunda, aprendizagem automática , mineração de texto (extração e processamento de informações em texto), assistentes de voz ou neurociências.-programação linguística (PNL - programação neurolinguística). Isso ajuda cientistas e pesquisadores a resolver rapidamente quaisquer problemas, aplicar novas hipóteses e expandir seus modelos.

Embora assistentes de IA mais inteligentes possam usar muitas das mesmas ferramentas de precisão, seu objetivo final não se limita à autocomputação super-rápida. Eles têm aplicações óbvias na operação de dispositivos inteligentes.

Vamos validar isso usando o exemplo de sistemas avançados de gerenciamento de tráfego. Com a Computação Cognitiva, um centro de controle receberá dados de entrada de todos os carros e semáforos da cidade. Pense em Big Data , computação em nuvem e regulação do tráfego nas estradas.

Tarefas como acalmar o tráfego, orientar os pedestres, prevenir colisões e alocar vagas de estacionamento exigirão a ajuda da IA. A IA deve ser implantada em veículos, bem como em um centro de gerenciamento de tráfego.

Como outro exemplo, considere o papel de duas tecnologias, IA e Computação Cognitiva, na gestão do atendimento ao paciente em um hospital. Embora a Computação Cognitiva possa ajudar um gerente ocupado a controlar os leitos hospitalares disponíveis, a rotatividade de funcionários, as planilhas de horas, etc., os robôs de IA podem ajudar no atendimento ao paciente no mundo real.

Este artigo aborda a diferença de definição entre IA (inteligência artificial) e Computação Cognitiva (computação cognitiva).

No entanto, as tendências atuais da indústria mostram que as empresas de IoT não se importam muito com essas diferenças.

Embora seja verdade que a inteligência artificial é o próximo grande salto na supercomputação, muitas pessoas sentem que o termo é mais ou menos um artifício de marketing (já que o conceito foi introduzido pela primeira vez pela IBM – uma grande empresa multinacional de tecnologia informática nos EUA). Atualmente, o número de empresas que utilizam ambos os termos de forma intercambiável está aumentando. E a IA pode tornar-se o termo genérico para todos estes conceitos no futuro.