Inteligencia artificial generativa e inteligencia artificial cognitiva

La inteligencia artificial generativa y la inteligencia artificial cognitiva han ido surgiendo como disciplinas muy especializadas en inteligencia artificial. Utilizando formas de aprendizaje profundo, la inteligencia artificial generativa produce nuevos contenidos -imágenes, música o texto- basándose en patrones derivados de conjuntos de datos bastante amplios. La inteligencia artificial cognitiva mejora los sistemas de apoyo a la toma de decisiones, los asistentes inteligentes, los vehículos autónomos y los diagnósticos sanitarios al mejorar las capacidades de resolución de problemas, toma de decisiones e interacción.

Características de la inteligencia artificial generativa

Algunos de los principales rasgos que caracterizan a la inteligencia artificial generativa la diferencian considerablemente de las revoluciones anteriores en las capacidades del campo de la inteligencia artificial.

Los enfoques de la inteligencia artificial generativa tienen cierto grado de autonomía sobre el contenido con el que entrenarse y desarrollarse en consecuencia. La inteligencia artificial generativa es, por tanto, el tipo de inteligencia artificial que se centra en la producción de texto, gráficos y muchas otras formas de datos. Genera la mayor parte de los resultados del análisis de datos y desarrolla nuevos contenidos a partir de los resultados. En otras palabras, identifica, predice y genera contenidos a partir de las bases de datos ya disponibles, apoyándose así en el aprendizaje automático.

La inteligencia artificial generativa se utiliza en ámbitos como la salud, la industria creativa mediante la generación de contenidos artísticos y musicales, y el marketing digital. En pocas palabras, la inteligencia artificial generativa se considera muy valiosa en tareas que requieren creatividad, predicción y personalización, ya que tiene la capacidad de autogenerar resultados complejos a partir de varios conjuntos de datos de entrada.

Las tendencias genéricas en las industrias están adoptando la inteligencia artificial generativa para optimizar los procesos. Desde la atención sanitaria, que aplica la inteligencia artificial en el descubrimiento de fármacos y en la medicación personalizada, hasta los campos creativos en los que la inteligencia artificial puede utilizarse para la generación de arte, o las finanzas, que aplican esta tecnología en el análisis predictivo y para la gestión de riesgos, la inteligencia artificial generativa está allanando el camino hacia una nueva eficiencia operativa dentro de diversas industrias y abriendo nuevas posibilidades.

Las tendencias emergentes en inteligencia artificial generativa se centran más en la eficiencia y el escalado de los modelos abriendo nuevas áreas, como el aprendizaje multimodal y los enfoques no supervisados. Esto, por tanto, abre otras posibilidades para un amplio alcance de la creatividad y la destreza en la resolución de problemas en un gran conjunto de ámbitos, que van desde el arte y el diseño hasta la sanidad y las finanzas.

Características de la inteligencia artificial cognitiva

La inteligencia artificial cognitiva es el nuevo subdominio del ámbito de la inteligencia artificial que pretende simular y también ampliar las capacidades cognitivas humanas en distintos espectros. En el nivel básico de carácter, la inteligencia artificial cognitiva es simplemente una destreza en el procesamiento del lenguaje natural, que es similar a la comprensión o interpretación de las lenguas humanas con un grado muy alto de precisión.

Un componente básico de la inteligencia artificial cognitiva es el aprendizaje automático, algoritmos de última generación aplicados en un proceso de búsqueda de patrones complejos en grandes cantidades de datos. Este campo ha tenido mucho éxito en la visión por ordenador, el reconocimiento de imágenes, la detección de objetos y el reconocimiento facial, donde se consigue una precisión y exactitud muy altas en el reconocimiento y la identificación de los objetos o escenas y sus individualidades en la traducción de datos visuales en aplicaciones de estilos que van desde la vigilancia hasta el diagnóstico médico.

Entre los puntos fuertes de la inteligencia artificial cognitiva se encuentran la adaptabilidad y el conocimiento del contexto mediante el cambio dinámico de las reacciones y acciones en función de las circunstancias del momento. Esto le confiere una capacidad de aprendizaje de tipo flexible: empieza a hacerlo mejor con el tiempo y permite una preferencia de interacción específica del individuo o un historial controlado de interacción.

También incluye la inteligencia emocional, donde el reconocimiento y la respuesta a lo que son el miedo a la evaluación positiva podría ser a través de texto, voz o expresiones faciales. De este modo, será aún más empática en la interacción y matizada en la comprensión de los comportamientos humanos.

En qué se diferencia la inteligencia artificial generativa de la cognitiva

La inteligencia artificial generativa está especializada en crear nuevos contenidos o datos basados en patrones aprendidos, con el objetivo de imitar o mejorar los atributos encontrados en los datos de entrenamiento. En cambio, la inteligencia artificial cognitiva trata de replicar y ampliar capacidades cognitivas similares a las humanas, como el razonamiento, la resolución de problemas y la toma de decisiones en diversos ámbitos.

Objetivo y enfoque

Inteligencia artificial generativa
La inteligencia artificial generativa se centra en la creación de nuevos contenidos o datos basados en un conjunto de patrones aprendidos a partir del conjunto de datos utilizado para el entrenamiento.

Inteligencia artificial cognitiva
La inteligencia artificial cognitiva es un tipo de inteligencia artificial que subsume las capacidades cognitivas humanas a través del razonamiento, la resolución de problemas, la adquisición de experiencia mediante el aprendizaje y la toma de decisiones. Trata, por tanto, de descubrir y relacionarse con el mundo de una forma aproximadamente similar a como lo hace la cognición humana.

Métodos y técnicas

Inteligencia artificial generativa
Inteligencia artificial generativa Se basa principalmente en técnicas de aprendizaje profundo, que abarcan las redes generativas adversariales y los autocodificadores variacionales, junto con otras arquitecturas de redes neuronales orientadas a la generación de nuevos contenidos. Estos modelos aprenden a generar salidas que se asemejan a los datos de entrenamiento.

Inteligencia artificial cognitiva
La inteligencia artificial cognitiva podría implicar el encadenamiento de la mayoría de las disciplinas de la inteligencia artificial, como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, la visión por ordenador y, posiblemente, la robótica. Diseñada para el razonamiento y la contextualización – básicamente, razonamiento simbólico unido a aprendizaje estadístico.

Alcance y complejidad

Inteligencia artificial generativa
Aunque la inteligencia artificial generativa es de naturaleza generativa ha sido más difícil de modelar y entrenar, en general se ha limitado a la generación de nuevas instancias de datos o contenidos basados en patrones aprendidos. La clave reside entonces en la fidelidad a los datos de entrenamiento, no en el alcance que pueda tener la comprensión o el razonamiento.

Inteligencia artificial cognitiva
La inteligencia artificial cognitiva aborda cuestiones más amplias y complejas que exigen no sólo una comprensión profunda de los datos, sino también una comprensión contextual, el aprendizaje a partir de datos dispersos y una toma de decisiones adaptativa. Aún más complicado es el requisito de que tiene que modelar aspectos transversales a la cognición humana en muchos sentidos.

En conclusión

En esencia, la inteligencia artificial generativa significa simplemente la creación de nuevos contenidos o datos mediante la explotación de patrones aprendidos, mientras que la inteligencia artificial cognitiva reproduce capacidades cognitivas similares a las humanas en lo que respecta al razonamiento, el aprendizaje y la resolución de problemas dentro de diferentes contextos. Más o menos, ambas sirven a diversos fines dentro del mejor panorama de la investigación y utilización de la inteligencia artificial.

En esencia, aunque la inteligencia artificial generativa desempeña un papel importante, la verdadera esencia del potencial de la inteligencia artificial reside en la inteligencia artificial cognitiva. Esta tecnología puede pensar, aprender y razonar como los humanos, marcando el inicio de una era transformadora en la que las máquinas emulan la cognición humana.