Definição – o que significa computação cognitiva?
A computação cognitiva descreve tecnologias baseadas nos princípios científicos por trás da inteligência artificial e do processamento de sinais, abrangendo autoaprendizagem da máquina, interação humano-computador, processamento de linguagem natural, mineração de dados e muito mais. Seu objetivo é resolver problemas complexos caracterizados pela incerteza e ambigüidade, o que significa problemas que só são resolvidos pelo pensamento cognitivo humano.
Definirtec explica computação cognitiva
A computação cognitiva é o ramo da ciência da computação preocupado com a solução de problemas complexos que podem ter situações que mudam dinamicamente e dados ricos em informações que tendem a mudar freqüentemente e às vezes até entrar em conflito uns com os outros. Um ser humano pode lidar com esses problemas desenvolvendo metas e alterando objetivos, mas os algoritmos de computação tradicionais não são capazes de se adaptar a tais mudanças. Para lidar com esse tipo de problema, os sistemas de computação cognitiva precisam pesar os dados conflitantes e sugerir uma resposta que melhor se adapte à situação, em vez da “certa”.
Embora atualmente não haja uma definição consensual de computação cognitiva na indústria ou na academia, o termo é freqüentemente usado para descrever uma nova tecnologia que imita a maneira como o cérebro humano funciona e como se aproxima da solução de problemas. Pode ser visto como um campo que tem o objetivo de modelar com precisão como a mente humana sente, raciocina e responde aos estímulos ao seu redor. Suas maiores aplicações seriam em análise de dados e saída adaptativa, ajustando a saída para caber em um público específico.
As propriedades de um sistema de computação cognitiva incluem:
- Contextual – entende e extrai elementos contextuais como significado, tempo, localização, processo e outros com base em várias fontes de informação. Por exemplo, ele pode ser alimentado com dados como estrada, ambulância, ferimentos e destroços e chegar ao contexto de um acidente veicular.
- Adaptável – Esta é a parte de aprendizagem. Ele se adapta a novas informações e estímulos para resolver ambigüidades e tolerar imprevisibilidade. Em relação ao contexto, esta característica cuida de se alimentar de dados dinâmicos e depois processá-los para formar o eventual contexto e chegar a soluções ou conclusões.
- Interativo – O sistema é capaz de interagir com os usuários para que eles possam definir suas necessidades, bem como se conectar com outros dispositivos e sistemas.
- Iterativo e com informações de estado – Os sistemas devem ajudar na definição do problema, fazendo as perguntas certas e encontrando fontes adicionais de informação se um problema for incompleto ou ambíguo. Eles também devem ser capazes de se lembrar de interações e processos anteriores e retornar ao estado em momentos anteriores no tempo.