Máquinas que simulam o pensamento humano: conheça a computação cognitiva
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20 de setembro de 2023
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A computação cognitiva é um conjunto de sistemas que simulam o processo de pensamento humano para encontrar soluções para problemas complexos.
Esse conceito já está presente em nosso dia a dia, como nos chatbots que fazem o atendimento ao cliente.
O que é computação cognitiva
A computação cognitiva
é um termo que engloba tecnologias (tanto hardware quanto software) que emulam o funcionamento do cérebro humano em situações complexas em que as respostas são ambíguas e incertas.
Essas tecnologias não são programadas, mas aprendem com os dados a que são expostas, a partir da simulação de três habilidades humanas: raciocínio lógico, experiência e percepção.
Para isso, são usados algoritmos de machine learning
, reconhecimento de padrões e processamento de linguagem natural (PLN). Quanto maior a quantidade de dados a que um sistema de computação cognitiva é exposto, maior a aprendizagem e a acurácia das respostas.
Para chegar a resultados precisos, todo sistema de computação cognitiva deve ter 4 atributos:
- Adaptação: o sistema deve ser flexível para aprender à medida que as informações mudam e os objetivos evoluem. Deve ser capaz de assimilar dados dinâmicos em tempo real.
- Interação: o sistema deve ser usado por pessoas, que vão definir o objetivo a ser alcançado. Também deve se conectar a outros processadores, dispositivos e plataformas de nuvem.
- Iteratividade: o sistema pode fazer perguntas e recuperar informações adicionais para identificar ou esclarecer um problema. Deve armazenar dados sobre situações similares que ocorreram anteriormente.
- Contexto: o sistema deve ser capaz de entender, identificar e minerar dados contextuais como sintaxe, tempo, local, domínio, perfis dos usuários e tarefas.
A capacidade de antecipar problemas e modelar soluções possíveis faz com que os usos mais comuns desse tipo de tecnologia sejam os chatbots e os carros autônomos. A medicina
também tem muito a ganhar com os algoritmos cognitivos, que são treinados para extrair diagnósticos principalmente em exames de imagem.
A computação cognitiva
é considerada a terceira Era da Computação, sucedendo o período dos sistemas que apenas realizavam cálculos, na primeira metade do século 20, e o dos sistemas programáveis, que marcaram a década de 1950.
Por muitos anos, o IBM Watson
foi considerado praticamente um sinônimo de computação cognitiva devido à revolução que promoveu na medicina.
A relação entre computação cognitiva e inteligência artificial
Apesar de recorrem a tecnologias semelhantes, a computação cognitiva e a inteligência artificial (IA) não são a mesma coisa. Elas diferem no porquê são desenvolvidas e nas capacidades que demonstram.
O objetivo da computação cognitiva é ampliar a capacidade humana de análise e tomada de decisão, enquanto da IA é automatizar processos.
Por isso a computação cognitiva emula os processos de pensamento humano: para ajudar a encontrar soluções para problemas complexos. A IA, no entanto, nem sempre vai imitar a forma como o cérebro processa informações. Ela também tem outros focos além da solução de problemas, como identificação de padrões e de informações ocultas.
Por compartilhar algumas características com a IA, a computação cognitiva é considerada por alguns autores e profissionais da tecnologia como uma subárea da inteligência artificial.
Vantagens e desvantagens da computação cognitiva
A principal vantagem da computação cognitiva é a melhora no processo de tomada de decisão. O sistema processa uma quantidade gigantesca de dados para prover insights, sejam eles textos, vídeos, sons ou imagens.
Ela também auxilia no relacionamento com clientes, por meio de chatbots capazes de entender o contexto, oferecer recomendações personalizadas e responder dúvidas frequentes.
Para desenvolvedores, a computação cognitiva é uma grande aliada na identificação de erros em códigos e algoritmos de criptografia em sistemas de segurança.
Por outro lado, o potencial de processamento de dados desse tipo de tecnologia levanta preocupações relacionadas à privacidade, segurança e vieses de algoritmo. Mesmo que essas questões sejam sanadas, o desenvolvimento de um sistema de computação cognitiva consome recursos e tempo de treinamento, o que desestimula seu uso por parte de empresas menores.
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Por Redação
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