ZÚRICH – Desde que en 1955 el científico estadounidense John McCarthy acuñó el término “inteligencia artificial”, la gente imagina un futuro de computadoras y robots conscientes capaces de pensar y actuar como los seres humanos. Pero aunque tal vez llegue ese día, por ahora es una posibilidad remota.
Y sin embargo, la frontera cercana de la computación no es menos fabulosa. Hemos entrado en lo que IBM denomina Era Cognitiva. Los avances en computación están mejorando nuestra capacidad de interpretar grandes volúmenes de datos, algo que puede ayudar a tomar algunas de las decisiones más importantes del mundo y acaso revolucione industrias enteras.
El término “computación cognitiva” se refiere a sistemas que en vez de estar programados explícitamente, han sido diseñados para aprender de sus propias experiencias. Esos sistemas aceleran la era de la información; mediante la extracción de información útil a partir de datos no estructurados, ayudan a sus usuarios en una amplia gama de tareas, como identificar oportunidades comerciales únicas, descubrir nuevos tratamientos para enfermedades o idear soluciones creativas para los problemas de ciudades, empresas y comunidades.
ZÚRICH – Desde que en 1955 el científico estadounidense John McCarthy acuñó el término “inteligencia artificial”, la gente imagina un futuro de computadoras y robots conscientes capaces de pensar y actuar como los seres humanos. Pero aunque tal vez llegue ese día, por ahora es una posibilidad remota.
Y sin embargo, la frontera cercana de la computación no es menos fabulosa. Hemos entrado en lo que IBM denomina Era Cognitiva. Los avances en computación están mejorando nuestra capacidad de interpretar grandes volúmenes de datos, algo que puede ayudar a tomar algunas de las decisiones más importantes del mundo y acaso revolucione industrias enteras.
El término “computación cognitiva” se refiere a sistemas que en vez de estar programados explícitamente, han sido diseñados para aprender de sus propias experiencias. Esos sistemas aceleran la era de la información; mediante la extracción de información útil a partir de datos no estructurados, ayudan a sus usuarios en una amplia gama de tareas, como identificar oportunidades comerciales únicas, descubrir nuevos tratamientos para enfermedades o idear soluciones creativas para los problemas de ciudades, empresas y comunidades.