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¿Cuál es la diferencia entre software cognitivo
e inteligencia artificial?



Hemos dicho que Watson es una plataforma de inteligencia artificial para el desarrollo de programas, capaces de aprender por sí mismos y que esas cualidades permiten entregar servicios que superan los estándares del mercado. Sin embargo, hay que apuntar que aprender no es algo que vuelva a un programa inteligente.

Por eso responderemos esta duda: ¿qué tienen en común y qué de diferente los programas que aprenden solos y la inteligencia artificial?

Primero hay que hacer notar que no son sinónimos, más bien una es parte obligatoria de la otra. Los programas que pueden capacitarse a sí mismos reciben el nombre de software cognitivo y todo programa de inteligencia artificial debe tener ese rasgo, pero un software cognitivo no puede considerarse aún inteligencia artificial.

¿Por qué? Porque requiere de reglas claras y específicas para que tenga lugar el aprendizaje y cómo lo tendrá. ¿Pero qué sucede cuando no se la da a Watson esas reglas claras y específicas? Si ése es el caso, su aprendizaje (y eso si ocurre) dejará muchísimo que desear.

Proveer esas reglas todavía no es un asunto fácil, hay que saber cómo implantarlas porque, si no se hacen bien, resultará en una pérdida de tiempo valioso y presupuesto difícil de conseguir.

Una manera fácil de ejemplificar estas diferencias es que, si uno utiliza un robot cargado con software cognitivo para completar una tarea, se le tendría que enseñar el modo correcto de hacer dicha tarea para que, con el tiempo, la haga de manera óptima. Esto lo lograría el robot comparando sus parámetros con los que se califica de sí mismo, que pueden ser en menor tiempo y con menos errores. El robot buscaría entonces la reducción del tiempo con la menor cantidad posible de errores, hasta llegar a un tiempo que no se pueda reducir cometiendo cero errores.

Supongamos el mismo caso, pero usando un robot con inteligencia artificial. Aquí sólo sería necesario darle la orden de completar la tarea sin enseñarle cómo. El robot comenzaría a realizar intentos para completar la tarea desde cero, es posible que algunos ni siquiera logren terminarse, pero el robot aprendería de sus resultados. Con cada nuevo intento (prueba y error), el robot primero tratará de completar la tarea con éxito y, ya que lo consiguió, trabajaría en mejorar los resultados hasta llegar al óptimo.

Como notarán, es exactamente así como aprendemos cuando somos niños.


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