Internet Cognitiva y Ubicua

Internet Cognitiva y Ubicua

El internet de las cosas (IoT) supone un gran avance en el reto de la adquisición de los datos, mientras que la computación cognitiva aporta la inteligencia necesaria para la extracción del conocimiento.
20 Abril 2017

El momento que vivimos en la actualidad es de gran relevancia para el desarrollo de los sistemas inteligentes, pues nos encontramos ante una “tormenta perfecta”, originada gracias a la convergencia de las tecnologías Cloud, Móvil, IoT, Big Data y Computación Cognitiva. Según las previsiones de IDC, las empresas invertirán más de 31.000 millones de dólares en sistemas cognitivos artificiales en 2019. Los principales sectores por inversión en sistemas cognitivos son banca, comercio (retail) y salud.

Para entender la envergadura y las implicaciones de esta tormenta perfecta podemos pensar en estas tecnologías como partes integrantes de un súper organismo de gran complejidad. Esta nueva Internet Cognitiva y Ubicua cuenta con un sistema sensorial que no para de extenderse gracias a los miles de millones de sensores conectados y desplegados por todas partes.

Basta con contar el número de líneas móviles existentes en la actualidad para darse cuenta de que el número supera ya con creces el de habitantes humanos del planeta Tierra. Además, cada dispositivo móvil cuenta con múltiples sensores. La nueva red devora incesantemente volúmenes ingentes de datos que le permiten obtener información sobre el mundo. Gracias a esto aparecen multitud de nuevas oportunidades de negocio, basadas en la disponibilidad y explotación de estas nuevas fuentes de datos.

Nos encontramos ante una “tormenta perfecta”, originada gracias a la convergencia de las tecnologías Cloud, Móvil, IoT, Big Data y Computación Cognitiva

El auge de los sistemas M2M (Machine to Machine) en el marco del Internet de las Cosas ha promovido un crecimiento exponencial del intercambio de datos entre las propias máquinas. Hemos pasado de un modelo tradicional, en el que los sensores obtenían información que luego usaban los humanos a un modelo en el que las máquinas ganan autonomía, pues los datos de los sensores ya no los consumen directamente los humanos, sino que pasan a formar parte del sistema perceptivo de la Red.

La nueva Internet es una red que necesita percibir el mundo. De igual forma que los humanos percibimos el mundo que nos rodea mediante nuestros sentidos, en el modelo IoT la red cuenta con un repertorio de sentidos muy superior al humano. Mientras que nosotros vemos, oímos y olemos lo que tenemos a nuestro alrededor, las nuevas redes de sensores pueden extenderse miles de kilómetros usando la nube para comunicarse y para almacenar datos y además pueden usar muchas más modalidades sensoriales.

Los dispositivos conectados perciben el mundo en aspectos tan variados como la geolocalización de un móvil, el ritmo cardiaco de la persona que usa una pulsera conectada, la temperatura del motor de un coche conectado, la dinámica de gasto de combustible de un reactor de un avión, el nivel de PH de la tierra donde se cultiva una vid, la altitud de vuelo de un drone, la radiación infrarroja que emite el firme de una carretera o la señal electroencefalográfica de un usuario de una silla de ruedas. Gracias al IoT todos estos datos pasan a formar parte del aparato perceptivo de un sistema artificial.

Computación cognitiva, la revolución en el procesado de la información

Una vez que los entornos IoT permiten obtener información en tiempo real de las más variadas fuentes tenemos el problema de la interpretación y la comprensión de los datos. Aquí es donde se hacen necesarios los enfoques de computación cognitiva, pues las máquinas han de ser capaces de dar sentido y extraer el significado que se oculta tras los trillones de bytes que se mueven por la red.

Los datos de los sensores M2M son fuentes de datos relativamente modernas, pero existe además una gran cantidad de conocimiento disponible en la propia web y las redes sociales. Se trata de cantidades ingentes de texto, audio y vídeo que contienen mucha información de interés.

Uno de los principales motivos del auge de la computación cognitiva es que para acceder de forma efectiva a todas estas fuentes de información necesitamos máquinas capaces de leer millones y millones de documentos por nosotros. En los últimos años, gracias a nuevos avances como Watson de IBM, se suele identificar la computación cognitiva con la capacidad de las máquinas de procesar el lenguaje natural (el lenguaje natural es el que usamos los humanos, como por ejemplo el español o el inglés, que es bastante más complejo y rico que los lenguajes y códigos que usan los ordenadores tradicionales).

Los sistemas cognitivos como Watson se usan para aprovechar todo el conocimiento disponible en bibliotecas de documentos o la propia Internet. De esta forma, cualquier usuario que use un sistema cognitivo de este tipo estaría en condiciones de aprovechar todo el conocimiento disponible sobre un tema. La revolución de la computación cognitiva implica un cambio radical en la forma en que accedemos a la información.

Las empresas invertirán más de 31.000 millones de dólares en sistemas cognitivos artificiales en 2019

En el enfoque tradicional hacemos consultas a un buscador como Google y tenemos que leer los resultados más relevantes, mientras que con la ayuda de asistentes cognitivos nosotros simplemente hacemos la pregunta y la máquina se ocupa dar la respuesta en base a lo que ha aprendido en su lectura de millones y millones de documentos y sensores (es lo que se denomina sistemas Q&A – Question & Answering).

En esta tormenta perfecta tecnológica que estamos viviendo el impacto va mucho más allá de las máquinas. Estamos viendo como nuestra forma de relacionarnos con otras personas ha cambiado radicalmente en pocos años debido a la invasión de los dispositivos móviles. Con la llegada de tecnologías como el Deep Learning y la Computación Cognitiva nuestra forma de aprender, de relacionarnos y de entender el mundo va a cambiar también de forma radical.

La inteligencia se produce cada vez de forma más distribuida, para dar solución a nuestros problemas ahora podemos preguntar directamente a nuestras máquinas y esperar una respuesta cada vez más inteligente. La gran responsabilidad que nos queda a los humanos es hacer las preguntas adecuadas.

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