UNIVERSIDAD DE LA RIOJA
Postgrado al que pertenece: Máster Universitario en Inteligencia Artificial
Denominación de la asignatura: Investigación y Gestión de Proyectos en Inteligencia Artificial
Contenido: BLOQUE 3. Áreas de investigación
Guía de Estudio: TEMA 10. Investigación en siste...
UNIVERSIDAD DE LA RIOJA
Postgrado al que pertenece: Máster Universitario en Inteligencia Artificial
Denominación de la asignatura: Investigación y Gestión de Proyectos en Inteligencia Artificial
Contenido: BLOQUE 3. Áreas de investigación
Guía de Estudio: TEMA 10. Investigación en sistemas cognitivos
Esta guía proporciona una visión detallada y técnica de los sistemas cognitivos, abordando sus
diferentes elementos y aplicaciones, y destaca la importancia de una aproximación ética e
interdisciplinaria en su desarrollo y aplicación.
1. Introducción a la computación cognitiva
Definición: La computación cognitiva es un campo interdisciplinario de la inteligencia artificial (IA)
que busca crear sistemas capaces de simular procesos de pensamiento humano. Estos sistemas
aprenden, razonan y se adaptan a nuevas situaciones, con el objetivo de mejorar la interacción
con los humanos y la toma de decisiones.
Características:
Aprendizaje automático: Utiliza algoritmos para aprender y mejorar con el tiempo.
Interacción natural: Diseñada para interactuar de manera más humana.
Adaptabilidad: Capaz de adaptarse a cambios en el entorno y en los datos.
Auto-mejora: Mejora continuamente su desempeño a través de la retroalimentación y el
aprendizaje continuo.
Ventajas:
Mejora la toma de decisiones.
Aumenta la eficiencia operativa.
Facilita la personalización de servicios y productos.
Desventajas:
Complejidad en el diseño y la implementación.
Requiere grandes volúmenes de datos para ser eficaz.
Preocupaciones éticas y de privacidad.
2. Elementos de un sistema cognitivo
Definición: Un sistema cognitivo está compuesto por varios elementos que trabajan juntos para
emular las capacidades cognitivas humanas.
Características:
Sensores y actuadores: Para recopilar datos del entorno y responder a ellos.
Modelos de conocimiento: Base de datos estructurada con información y reglas.
, Mecanismos de razonamiento: Algoritmos que permiten al sistema inferir conclusiones a
partir de los datos.
Interfaz de usuario: Permite la interacción entre el sistema y los humanos.
Ventajas:
Permite una interacción más intuitiva con los usuarios.
Mejora la precisión en la toma de decisiones.
Facilita la integración de múltiples fuentes de datos.
Desventajas:
Alta complejidad técnica.
Dependencia de tecnología avanzada y costosa.
Riesgos asociados a la seguridad y privacidad de los datos.
3. Big data y computación cognitiva
Definición: Big data se refiere a conjuntos de datos extremadamente grandes y complejos que
requieren tecnologías avanzadas para su procesamiento y análisis. La computación cognitiva
utiliza big data para aprender y mejorar su desempeño.
Características:
Volumen: Gran cantidad de datos.
Velocidad: Rápida generación y procesamiento de datos.
Variedad: Diversidad de tipos de datos.
Veracidad: Calidad y exactitud de los datos.
Ventajas:
Mejora la precisión de los modelos cognitivos.
Permite el análisis en tiempo real.
Facilita la identificación de patrones y tendencias.
Desventajas:
Requiere infraestructura tecnológica avanzada.
Puede ser costoso almacenar y procesar grandes volúmenes de datos.
Problemas de privacidad y seguridad de los datos.
4. Percepción computacional
Definición: La percepción computacional se refiere a la capacidad de un sistema para interpretar
datos sensoriales de manera similar a como lo hacen los seres humanos.
Características:
Visión por computadora: Interpretación de imágenes y videos.
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