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Computación Cognitiva

Escrito por Mateo Valero/Jordi Torres el 26/05/2015 a las 17:46:46
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La revista TECNONEWS nos han pedido que hablemos de esta nueva tecnología que empieza a aparecer en los periódicos y se llama “Computación Cognitiva”. En realidad es un tema muy apasionante, que resultado de la convergencia de muchas tecnologías actuales y que sin ningún lugar a dudas va a transformar y mejorar nuestras vidas. Pero también creemos que presenta desafíos de los que tenemos que ser conscientes con el fin de hacer el mejor uso de esta tecnología. Por eso agradecemos esta oportunidad que nos brinda TECNONEWS para hablar con todos ustedes sobre esta nueva ola tecnológica que se nos avecina.

 

A estas alturas ya nadie pone en duda que las empresas están intentando integrar la tecnología Big Data  para mejorar sus procesos y sobretodo porque les puede permitir obtener una ventaja sobre sus competidores y en muchos sentidos aumentar los beneficios de sus clientes.  Por otro lado, para sus clientes, las influencias del Big Data también son enormes, aunque la tecnología es a menudo tan sutil que los consumidores quizás no tenemos consciencia de que los sistemas de Big Data están ya ayudándonos a hacer nuestra vida más fácil.

 

Por poner un ejemplo, en el ámbito de las compras en línea, el motor de recomendación de Amazon utiliza grandes volúmenes de datos de su base de datos de alrededor de 250 millones de clientes para sugerirnos productos cuando estamos navegando. Examina compras anteriores, lo que otras personas ha mirado o comprado, además de otras múltiples variables. Pero además en Amazon también se está desarrollando una nueva tecnología que predice qué es posible que compremos en un futuro sobre la base de los factores mencionados anteriormente y lo envía a su centro de entrega más cercano antes de comprarlo, es decir, entregas más rápidas.

 

 

Para conseguir todo esto se están utilizando modelos de predicción, una colección de técnicas matemáticas y de programación para determinar la probabilidad de eventos futuros a partir del análisis de datos históricos y actuales. Hoy en día, los modelos predictivos son la base de muchas de las cosas que hacemos en línea: motores de búsqueda, traducción de ordenador, sistemas de reconocimiento de voz, etc. Y en gran medida gracias a la llegada del Big Data, porque ahora estos modelos pueden mejorar muchísimo a base de entrenarlos con los grandes conjuntos de datos que antes no estaban disponibles.

 

Y es por esta razón por lo que ahora nos encontramos en un punto de inflexión en la historia de la computación informática. A lo largo de su corta historia, la informática ha sufrido una serie de cambios profundos con diferentes olas de computación. Resumiendo, podríamos decir que en su primera era la informática permitió hacer los números computables. La segunda era, en la que nos encontramos inmersos de llego ahora mismo, ha hecho el texto y multimedia computable y accesible digitalmente por todos nosotros en cualquier momento y lugar.

 

Pero en realidad estamos ya empezando a experimentar la siguiente gran era, en la que también será computable el contexto, con sistemas que incorporan capacidades predictivas y de adaptación al contexto. Por ejemplo ahora ya se puede identificar y extraer características contextuales tales como hora, la ubicación, la tarea, la historia o el perfil para presentar un conjunto de informaciones que sean apropiadas para una persona en un momento y lugar específicos.

 

La idea general es que en lugar de instruir a un ordenador sobre lo qué ha de hacer, vamos simplemente a darle datos sobre el problema y decirle que lo averigüe por sí solo lo que tiene que hacer. Hemos cambiado la naturaleza del problema de aquel en el que tratamos de explicar al computador cómo conducir, a uno en la que decimos: "Aquí hay una gran cantidad de datos, encuentra la manera de conducir tu mismo". Para ello, el software toma funciones hasta ahora solo asociadas al cerebro como inferencia, predicción, correlación, abstracción,... dotando a los sistemas informáticos la posibilidad de hacerlo por sí mismos. Y aquí viene el uso de la palabra cognitiva para describir esta nueva informática.

 

Estas capacidades de razonamiento requeridas en los sistemas, la complejidad de datos disponibles, y las restricciones de tiempo para evaluar de manera que nos sean útiles, están impulsando la necesidad de una nueva clase de sistemas de supercomputación. Esto implica más investigación a todos los niveles, desde el hardware hasta todos los niveles de software de los supercomputadores de tal manera que se permita una estrecha colaboración con los algoritmos de análisis avanzados y con las nuevas tecnologías de procesado y manejo del Big Data.

 

Nosotros en Barcelona de momento usamos el término "Computación Cognitiva" (Cognitive Computing), aunque otros utilizan Smart Computing, Intelligent Computing, … para etiquetar este nuevo tipo de investigación en supercomputación que se está empezando a realizar en  muchos de los centros de investigación punteros en el mundo, como es el Barcelona Supercomputing Center – Centro Nacional de Supercomputación (BSC-CNS).

 

Podemos encontrar diferentes ejemplos de los avances realizados por la computación cognitiva en la industria. La precisión de la tecnología de reconocimiento de voz de Google, por ejemplo, mejoró del 84 por ciento en 2012 a 98 por ciento dos años después. La tecnología Deepface de Facebook ahora puede reconocer caras con 97 por ciento de exactitud. IBM fue capaz de crear un ordenador que ganó el concurso de preguntas y respuestas Jeopardy!, que emite la cadena de televisióne estadounidense ABC, imponiéndose a los dos mejores concursantes de la historia del programa.

 

Del 2011 hasta mayo de 2014, más de 100 empresas de ese sector se fusionaron o fueron adquiridas. Durante este mismo período, más de 2.000 millones de dólares de fondos de capital riesgo se han invertido en las empresas que construyen productos y servicios de computación cognitiva. Como pueden ver un sector muy dinámico.

 

La Computación Cognitiva mejorará nuestras vidas. Hay muchos ejemplos. Por ejemplo las organismos de salud de algunos países ya están utilizando modelos de predicción para ayudar a diagnosticar a los pacientes. O agricultores que están utilizando modelos de predicción para gestionar y proteger los cultivos desde la siembra hasta la cosecha.

 

Pero hay problemas sobre los que tenemos que ser conscientes. El primero, es la idea de que podemos estar controlados por medio de algoritmos que pueden predecir lo que estamos a punto de hacer. Si bien la privacidad es uno de los temas de debate actuales, en la próxima era de la Computación Cognitiva, el reto será salvaguardar el libre albedrío. Después de las revelaciones de Snowden nos podemos dar cuenta de que resulta fácil abusar del acceso a los datos.

 

Hay otros problemas. La Computación Cognitiva va a desafiar los trabajadores de “cuello blanco”, trabajadores del conocimiento en el siglo 21, de la misma forma que la automatización de las fábricas desafió a los trabajadores de “cuellos azules” de las cadenas de montaje en el siglo pasado. Por ejemplo, uno de los co-fundadores de Narrative Science estima que el 90 por ciento de las noticias se podrían generar algorítmicamente a mediados de la década de 2020, muchos de ellos sin la intervención humana. O investigadores de Oxford que publicaron un estudio en que se estima que el 47 por ciento del empleo total de Estados Unidos está "en riesgo" debido a la automatización de las tareas cognitivas.

 

La Computación Cognitiva va a transformar la manera en que vivimos, cómo trabajamos y cómo pensamos, y es por eso que la Computación Cognitiva será un gran reto para todos. La Computación Cognitiva es una herramienta poderosa, pero una herramienta a fin de cuentas - y todos y cada uno de nosotros que manejamos la herramienta podemos y debemos decidir cómo utilizarla de la mejor manera.

 

Mateo Valero es Catedrático de la UPC y Director del BSC-CNS Jordi Torres es Catedrático de la UPC e Investigador del BSC-CNS