A computação cognitiva é a capacidade de computadores pensarem (quase) como seres humanos. Apesar desse tópico estar sendo estudado há mais de dez anos, recentemente houve um “boom” na área. Isso aconteceu depois da vitória do Watson, o supercomputador da IBM com sistema de inteligência artificial, no jogo de perguntas e respostas Jeopardy em 2011, que passou na televisão Norte Americana. Nesse jogo, o Watson desafiou e ganhou de dois dos maiores campeões de conhecimentos gerais do mundo: Ken Jennings e Brad Rutter.
Apesar de especialistas estudarem e trabalharem com isto, ainda não há uma definição formal e clara sobre o que é a computação cognitiva. Mas pode-se considerar que é a computação voltada à geração de conhecimento baseado na interpretação e extração de significado dos dados, primariamente não estruturados, os quais seriam muito difíceis de serem tratados por meio dos sistemas programáveis tradicionais.
Como surgiu a computação cognitiva?
Como havia mencionado, a computação cognitiva vem sendo estudada há vários anos. Pelo começo dos anos 2000, os especialistas John McCarthy e Marvin Minsky, que se tornaram diretores do laboratório de Inteligência Artificial do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT), deram início a um estudo importante. Eles constataram o surgimento de um grande volume de dados em diversos formatos, especialmente relacionados à imagem, vídeo e áudio. Isso gerou um problema de interpretação de dados que os sistemas programáveis da época não conseguiam resolver. Sendo assim, era necessário algo novo para resolver este problema. Foi quando surgiu a ideia de uma evolução orgânica da tecnologia, o que incluiu uma nova tecnologia que pudesse resolver problemas complexos e dinâmicos sem incertezas e ambiguidades, ainda assim aprendendo por conta própria com suas tarefas.
Com o problema apresentado surgiu a computação cognitiva, com intuito de abordar esses novos desafios e, por trás dela, um conjunto de tecnologias de Inteligência Artificial. Ela propõe processamento de linguagem natural, criação de hipóteses baseadas em evidências, aprendizado de máquina e dezenas de outros algoritmos e funcionalidades que analisam as evidências em diferentes dimensões, como tema, popularidade, confiabilidade da fonte de informação, entre outras, sendo usada, em especial, no tratamento de grande volume de dados.
A computação cognitiva pensa
O ser humano tem um papel de suma importância junto à computação cognitiva. Nesse processo, o sistema se torna mais inteligente com as consultas que lhe são feitas e com a inserção de dados feitos pelas pessoas que utilizam o sistema.
Se comparado a uma criança que não tem maturidade intelectual, assim como ela, o sistema aprende tudo aquilo que recebe de informações no decorrer do dia a dia e amadurece sua intelectualidade com isto. Todas as fontes de informações são relevantes, mas a seleção correta é importante para que haja um aprendizado ideal. Da mesma forma, o sistema é cognitivo, no qual são selecionadas as pessoas que vão inserir informações no sistema e, ele por si, ingressa em várias formações de padrões, assim rotulando dados e ficando cada vez mais inteligente para resolver problemas.
O início de um “pensamento” do sistema se resume ao fornecimento de dados que indicamos a ele o que é mais relevante. O sistema inicial será programado com base na forma que as pessoas vão utilizar o sistema de inteligência como, por exemplo, diagnósticos médicos, onde podemos usar os resultados positivos como um conjunto de treinamentos para elaboração de prognósticos.
O que eu posso fazer com a computação cognitiva?
Podemos resolver problemas sequer imagináveis. Já existem diversos hospitais trabalhando para resolver diagnósticos de pacientes utilizando o Watson. O tradutor do Google é um exemplo, ele não é apenas um simples dicionário gigante, contendo quase todas as línguas do mundo e suas regras, mas sim um mecanismo de comparação entre traduções humanas e páginas originais. É uma máquina que aprende. Sua inteligência é dotada de cognição.
A cognição baseada em probabilidade pode gerar possibilidades mais assertivas para os diagnósticos médicos. Ela melhora também previsões baseadas em tendências anteriores, que podem ser usadas em meteorologia, por exemplo, como uma série histórica de temperaturas que ajudam na previsão climática de uma determinada área do país. Também é possível estimar resultados de jogos ou previsões de mercado financeiro. Para estes tipos de análises a tecnologia é muito bem encaixada, pois trabalha com análises recorrentes dos dados do passado.
Conclusão
O recente “boom” da computação cognitiva mostra que ela é uma realidade. Ela está presente em todas as áreas de negócio, do tradutor do Google à medicina, sendo muito avançada com o Watson e em call centers auxiliando no atendimento a clientes através chatbots. Este novo impulso tem potencial de resolver problemas complexos otimizando tempo e recursos.
