Na era digital, novas palavras e conceitos surgem quase que diariamente. Um desses termos que tem ganhado destaque tanto entre indivíduos quanto em organizações é a Computação Cognitiva.
Um sistema cognitivo, basicamente, emula o comportamento e o raciocínio humano em grande escala para interagir de forma natural com as pessoas. Simplificando, trata-se de um campo da ciência da computação que busca desenvolver máquinas inteligentes capazes de aprender, raciocinar e compreender o mundo à semelhança dos humanos.
As previsões indicam um crescimento exponencial desse mercado: de um valor estimado em US$ 25,6 bilhões em 2021 para US$ 269,4 bilhões até 2030, com uma Taxa de Crescimento Anual Composta (CAGR) de 29,7%.
As plataformas de computação cognitiva combinam tecnologias como Aprendizado de Máquina (ML), Processamento de Linguagem Natural (PNL), raciocínio, interação homem-computador, reconhecimento de voz e visão computacional, visando simular o pensamento e a interação humana, aprimorando assim a tomada de decisões.
Neste artigo, vamos explorar em profundidade o conceito de computação cognitiva, abordando seu funcionamento, vantagens, desafios e outros aspectos relevantes.
Acompanhe para entender melhor essa tecnologia que está em constante ascensão.
O que é Computação Cognitiva?
A computação cognitiva representa um conjunto de tecnologias distintas, cada qual executando tarefas específicas para amplificar a capacidade da inteligência humana.
Em termos simples, é um sistema capaz de compreender e interpretar grandes quantidades de dados, utilizando essa análise para tomar decisões, solucionar problemas e otimizar resultados de negócios.
Ela processa dados não estruturados, como imagens, textos e vídeos, para extrair informações valiosas, analisando-as de maneira aprofundada. Um dos grandes diferenciais da computação cognitiva é sua capacidade de aprender e se adaptar com a experiência, refinando continuamente suas habilidades e desempenho.
Dessa forma, a computação cognitiva auxilia na tomada de decisões humanas mais precisas. Algumas de suas aplicações notáveis incluem:
- Sistemas de detecção de fraudes
- Reconhecimento de voz
- Reconhecimento facial
- Assistentes virtuais
- Análise de sentimentos
- Avaliação de riscos
- Sistemas de recomendação
Ao usar informações e recomendações inteligentes geradas pela computação cognitiva, as organizações podem tomar decisões de negócios mais embasadas.
Como funciona a computação cognitiva?
A computação cognitiva integra princípios da ciência cognitiva e da computação, criando sistemas que compreendem e aprendem com a linguagem e o raciocínio naturais, tomando decisões de maneira similar aos humanos.
Para alcançar esse objetivo, ela emprega tecnologias avançadas como PNL, ML, mineração de dados, reconhecimento de padrões e visão computacional, simulando processos cognitivos humanos.
Fonte: researchgate.net
O objetivo final é criar modelos de TI automatizados capazes de resolver problemas sem a necessidade de intervenção humana.
A seguir, detalhamos o funcionamento da computação cognitiva:
- Coleta de dados: A primeira etapa consiste na coleta e ingestão de grandes volumes de dados, tanto estruturados quanto não estruturados, de diversas fontes como sensores, bancos de dados, redes sociais e a web.
- Processamento de Linguagem Natural (PNL): Após a ingestão, os sistemas de computação cognitiva utilizam algoritmos de PNL para extrair o contexto e o significado dos dados, interpretando a linguagem humana, incluindo sua sintaxe, pragmática e semântica.
- Aprendizado de Máquina (ML): Os algoritmos de ML são empregados para aprender com os dados e desenvolver modelos para o domínio do problema. Isso envolve o treinamento do sistema com grandes conjuntos de dados, analisando seu desempenho e aprimorando continuamente o modelo com base no feedback.
- Algoritmos de raciocínio: Uma vez construído o modelo, algoritmos de raciocínio são utilizados para analisar dados e tomar decisões, inferindo novas informações, identificando padrões e tomando decisões com base no conhecimento adquirido.
- Análise preditiva: Os sistemas de computação cognitiva avaliam a precisão de suas previsões, ajustando algoritmos e modelos para aprender continuamente e melhorar seu desempenho, utilizando feedback proveniente de novos dados e usuários.
- Interação com o usuário: Os sistemas de computação cognitiva oferecem uma interface que facilita a interação do usuário, utilizando PNL para receber recomendações e informações, baseadas na análise e raciocínio do sistema.
Em suma, a computação cognitiva integra diversas tecnologias avançadas para criar sistemas que interagem de forma intuitiva e natural com os humanos, facilitando a tomada de decisões complexas com base em uma compreensão profunda dos dados.
Principais recursos da computação cognitiva
A computação cognitiva oferece atributos e recursos essenciais para interpretar informações não estruturadas e simplificar a tomada de decisões complexas para os seres humanos.
- Aprendizado adaptativo: Os sistemas de computação cognitiva precisam ser adaptáveis e capazes de aprender rapidamente informações em constante mudança, com requisitos e objetivos em evolução. Eles processam dados ambíguos e dinâmicos em tempo real, atendendo às demandas do ambiente.
- Interativo: A Interação Homem-Computador (IHC) é essencial em máquinas cognitivas. Os usuários devem poder interagir com as máquinas de computação cognitiva e definir suas necessidades. Além disso, a computação cognitiva precisa interagir com outros dispositivos, processos e plataformas na nuvem.
- Com estado e iterativo: Sistemas de computação cognitiva devem conseguir identificar problemas, extraindo dados adicionais e fazendo perguntas caso uma consulta esteja incompleta ou vaga. Eles fazem isso armazenando dados e informações de situações semelhantes anteriores.
- Contextual: Os sistemas de computação cognitiva precisam identificar, entender e extrair informações contextuais, como tempo, domínio, localização, requisitos ou perfil, objetivos ou tarefas de um usuário. Eles obtêm dados de diversas fontes de informações estruturadas e não estruturadas, além de dados sensoriais, visuais e auditivos.
Benefícios da Computação Cognitiva
A seguir, apresentamos os principais benefícios que a computação cognitiva oferece às empresas.
#1. Coleta e interpretação de dados aprimoradas
Um dos maiores trunfos da computação cognitiva é sua capacidade de analisar grandes volumes de dados e imitar o comportamento humano, como o aprendizado, a dedução e a interpretação de dados estruturados e não estruturados.
Essa análise é usada para aumentar a visibilidade dos processos internos, aprimorando a preferência e a fidelidade do cliente e a aceitação de produtos e serviços.
#2. Detecção de erros e solução de problemas
No contexto tecnológico, a computação cognitiva facilita a detecção rápida e precisa de problemas, atividades fraudulentas em processos de negócios e a descoberta de soluções e oportunidades de negócios.
#3. Tomada de decisão informada
As capacidades de coleta e análise de dados da computação cognitiva permitem decisões mais estratégicas e informadas, resultando em decisões financeiras mais inteligentes, processos de negócios mais eficientes, maior produtividade e redução de custos.
#4. Fidelização de clientes
A computação cognitiva promove uma experiência de cliente mais útil e informada, aumentando a interação e a satisfação, o que resulta em uma maior fidelização.
#5. Cibersegurança aprimorada
Com ferramentas e tecnologias de análise avançada, a computação cognitiva auxilia empresas e negócios na identificação e resposta a atividades cibercriminosas e ameaças online em tempo real.
A computação cognitiva aprimora a segurança cibernética de diversas formas:
- Inteligência de ameaças avançada
- Detecção de ameaças em tempo real
- Análise preditiva
- Análise de comportamento
- Resposta automatizada a incidentes
Assim, a computação cognitiva ajuda as empresas a se prevenirem proativamente contra atividades cibercriminosas e a mitigar possíveis ameaças à segurança e seus danos aos negócios.
#6. Colaboração Aprimorada dos Funcionários
A computação cognitiva ajuda as organizações a melhorar a colaboração entre funcionários, oferecendo informações e conhecimentos que permitem que as equipes trabalhem com muito mais eficiência.
Como a computação cognitiva pode aprimorar a experiência humana?
Existem áreas onde os humanos podem ter dificuldade em analisar grandes volumes de dados ou problemas que não são tão evidentes para a nossa percepção.
É aqui que a computação cognitiva desempenha um papel crucial na expansão da capacidade humana, fornecendo tecnologias analíticas avançadas que levam a resultados de negócios ainda melhores.
Veja como a computação cognitiva pode aprimorar, acelerar e dimensionar a inteligência e o conhecimento humano:
- Ela compreende a linguagem humana natural através de dados sensoriais e interage com os humanos de forma natural, oferecendo aconselhamento preciso e imparcial para os problemas.
- Com base em insights e análises, identifica riscos potenciais rapidamente, permitindo que os humanos tomem decisões mais inteligentes com base em evidências e fatos.
- Auxilia os humanos no enfrentamento de problemas complexos e na identificação de suas causas, buscando as soluções mais adequadas.
- Ajuda a melhorar a eficiência operacional, fornecendo suporte progressivo a pessoas e empresas.
- A computação cognitiva automatiza tarefas repetitivas, liberando recursos humanos e permitindo que se concentrem em tarefas mais complexas que exigem conhecimento e habilidades únicas.
- Ela ajuda a personalizar a experiência humana, analisando padrões de comportamento para oferecer recomendações e sugestões hiperpersonalizadas.
Muitos argumentam que tecnologias de Inteligência Artificial (IA) também automatizam processos repetitivos, melhoram a personalização e tornam a vida dos humanos mais fácil. Então, qual a diferença entre computação cognitiva e Inteligência Artificial? Vamos descobrir.
Computação cognitiva vs. Inteligência artificial
Embora as tecnologias por trás da Inteligência Artificial e da computação cognitiva sejam semelhantes, seus conceitos, foco e capacidades diferem.
Aqui estão as diferenças fundamentais entre a computação cognitiva e a Inteligência Artificial.
| Inteligência Artificial | Computação Cognitiva |
| O principal objetivo da IA é implementar algoritmos avançados e aprimorar o pensamento humano para resolver problemas complexos. | A computação cognitiva, por outro lado, tem como foco simular o comportamento, a inteligência e o raciocínio humanos para resolver problemas complexos. |
| Sistemas de IA aprendem com dados para identificar padrões, fazer previsões, revelar informações ocultas e agir para encontrar soluções. | Sistemas de computação cognitiva analisam grandes volumes de dados, compreendem e simulam a linguagem e o raciocínio humanos naturais para encontrar soluções para problemas. |
| Sistemas de IA realizam tarefas que exigem inteligência humana, como reconhecimento de voz, percepção visual, processamento de linguagem natural e tomada de decisões. | Sistemas de computação cognitiva utilizam modelos e algoritmos inspirados no funcionamento do cérebro humano, incluindo aprendizado profundo e redes neurais. |
| Sistemas de IA tomam decisões por conta própria, minimizando a interferência e o papel humano. | A computação cognitiva oferece dados e informações para auxiliar os humanos na tomada de decisões e na solução de problemas. |
| A IA é utilizada principalmente nos setores financeiro, bancário, de saúde, segurança, manufatura e varejo. | A computação cognitiva é utilizada principalmente nos setores de atendimento ao cliente, indústrias e saúde. |
Em resumo, a computação cognitiva é uma abordagem mais específica dentro do campo da Inteligência Artificial, com ênfase no raciocínio e interação semelhantes aos humanos.
Como a computação cognitiva usa o contexto de forma mais contextualizada, utilizando informações baseadas em evidências, essa tecnologia de ponta tem o potencial de ser a próxima grande revolução no mundo da inteligência artificial.
Fonte: dataversity.net
A imagem sugere que o mercado global de computação cognitiva chegará a US$ 49,36 bilhões até 2025.
No entanto, como toda moeda tem dois lados, a computação cognitiva também apresenta riscos e desvantagens, conforme detalhado abaixo.
Riscos e Desvantagens da Computação Cognitiva
A seguir, apresentamos alguns desafios que as empresas enfrentam ao adotar a computação cognitiva.
#1. Privacidade e segurança de dados
Os sistemas de computação cognitiva processam e dependem de grandes volumes de dados, o que torna desafiador manter um alto nível de segurança e aumenta o risco de vazamentos de dados e violações de privacidade.
Como esses sistemas lidam com dados confidenciais, as organizações precisam considerar e gerenciar violações e problemas de segurança, além de criar um plano de segurança abrangente.
#2. Adoção
A dificuldade de adoção é um problema inerente a qualquer nova tecnologia.
Por isso, as organizações precisam simplificar o processo de adoção para garantir o sucesso da computação cognitiva, colaborando com todas as partes interessadas, como desenvolvedores de tecnologia, empresas, indivíduos e o governo.
#3. Processo de treinamento meticuloso
Os usuários precisam passar por um longo treinamento de dados para compreender completamente o processo e o sistema de computação cognitiva. Portanto, um dos principais motivos para a lenta adoção é o processo de treinamento prolongado.
Todos os funcionários precisam se familiarizar com o sistema de computação cognitiva, o que torna o processo complexo e caro.
#4. Falta de Transparência
A complexidade e dificuldade em entender os processos de computação cognitiva podem levar à falta de transparência, dificultando a compreensão de como o sistema chegou a uma determinada previsão ou decisão.
#5. Viés
Sistemas de computação cognitiva podem aprender com dados tendenciosos, resultando em resultados tendenciosos. Isso leva a decisões discriminatórias e injustas, que podem ter consequências reais.
Por isso, é fundamental treinar esses sistemas com informações imparciais e avaliar suas capacidades de tomada de decisão.
#6. Interação humana
Apesar de interagirem com humanos para entender seu comportamento e raciocínio, os sistemas de computação cognitiva ainda enfrentam desafios.
Como os humanos possuem uma ampla variedade de estilos de comunicação, dialetos e idiomas, o raciocínio com eles pode levar a mal-entendidos, erros e informações incompletas.
#7. Gerenciamento de mudanças
Superar o gerenciamento de mudanças é outro desafio comum da computação cognitiva.
O comportamento humano natural indica resistência a mudanças e novos ambientes. A computação cognitiva também absorve essa característica humana, dificultando o manejo de mudanças e aumentando o medo de que máquinas substituam humanos.
#8. Dependência da qualidade dos dados
A qualidade dos dados utilizados pelos sistemas de computação cognitiva é crucial para sua eficiência e precisão.
Dados tendenciosos, incompletos ou imprecisos podem afetar significativamente o desempenho e a eficácia desses sistemas.
#9. Ciclo de Desenvolvimento Longo
Sistemas de computação cognitiva podem levar muito tempo para desenvolver aplicações baseadas em cenários específicos. A implementação de soluções de computação cognitiva em diversos setores da indústria é um desafio que exige tempo e equipes de desenvolvimento adequadas.
Ciclos de desenvolvimento prolongados dificultam que organizações menores desenvolvam seus próprios sistemas cognitivos.
#10. Custo
Sistemas de computação cognitiva exigem investimentos em capital, expertise e infraestrutura.
Portanto, as organizações devem avaliar cuidadosamente todos os benefícios da computação cognitiva em relação aos custos antes de investir em sistemas apropriados.
Recursos de aprendizagem
#1. Computação Cognitiva: um breve guia para mudar o jogo
Este conciso relatório, publicado por Peter Fingar, aborda o crescimento da tecnologia de computação cognitiva, seus aplicativos emergentes e seu impacto em indústrias e negócios em todo o mundo.
O autor compartilha sua visão sobre os principais eventos, recursos e participantes envolvidos na era da computação cognitiva. É uma leitura essencial para aqueles que precisam de uma compreensão mais profunda sobre a inteligência da computação cognitiva e seu impacto global.
#2. Computação Cognitiva: Teoria e Aplicações (Volume 35)
Este abrangente guia sobre computação cognitiva foca em sua teoria e aplicações. Foi escrito por especialistas de renome internacional, incluindo Vijay V Raghavan, Venu Govindaraju, Venkat N. Gudivada e CR Rao.
Inclui o uso de sistemas de computação cognitiva para gerenciar energia renovável, modelos e algoritmos de aprendizado de máquina, biometria, algoritmos de fala orientados por dados, análise de gráficos e segurança cibernética.
#3. Computação Cognitiva e Análise de Big Data
Este livro ajuda organizações e profissionais de tecnologia a entenderem os conceitos e tecnologias de computação cognitiva, desde algoritmos de PNL até técnicas de representação de conhecimento.
Também inclui implementações reais de projetos da Qualcomm, Google, Amazon e Hitachi.
#4. Receitas de computação cognitiva
Este é um dos livros ideais para arquitetos corporativos e engenheiros de software que desejam entender o aprendizado profundo e resolver problemas de IA e ML usando exemplos de código do mundo real.
Publicado por Adnan Massod e Adnan Hashmi, permite que você aprenda a criar soluções de produção usando APIs do Microsoft Cognitive Services, resolver problemas corporativos em PNL e visão computacional, e aplicar aprendizado profundo utilizando o Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) e o TensorFlow.
#5. IBM Watson para Inteligência Artificial e Computação Cognitiva
Este curso da Udemy é perfeito para quem deseja aprender a criar sistemas e aplicativos inteligentes de IA, ML e computação cognitiva com o IBM Watson.
Ele explora os recursos da API do IBM Watson para escolher os melhores recursos, criar um chatbot, extrair metadados de texto e várias outras aplicações.
Palavras Finais
Embora a computação cognitiva ainda não tenha atingido todo o seu potencial, sua implementação futura é promissora. Ela auxilia os humanos na tomada de decisões, automatiza tarefas repetitivas e reduz a carga cognitiva.
Este artigo busca esclarecer o conceito de computação cognitiva, seu funcionamento, seus benefícios e seu escopo de aplicação para as organizações.
A seguir, você pode consultar perguntas e respostas sobre computação em nuvem.