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title: Cognitive computing
tags: DataScience
description: Blocco slide parte 8
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# Congitive computing

**L'informatica cognitiva si riferisce a sistemi che imparano su scala, ragionano con un obiettivo e interagiscono con gli esseri umani in modo naturale.**

Gli obiettivi principali sono:

- Lasciare che i computer facilitino il pensiero formulativo in quanto ora facilitano la soluzione dei problemi formulati.
- Permettere agli uomini e ai computer di cooperare nel prendere decisioni e controllare situazioni complesse senza una dipendenza inflessibile da programmi predeterminati.

Le tecnologie di calcolo cognitivo non hanno lo scopo di sostituire o necessariamente replicare il modo in cui funziona il cervello umano, ma di estendere le capacità del cervello umano.

Gli esseri umani eccellono nel ragionamento, nel pensiero profondo e nella risoluzione di problemi complessi.

Ma la capacità umana di leggere, analizzare ed elaborare enormi volumi di dati, sia strutturati che non strutturati, è piuttosto scarsa.

Questa, naturalmente, è la forza del sistema informatico.

Il primo ruolo di un sistema informatico cognitivo è quello di combinare i punti di forza dell'uomo e della macchina in una situazione collaborativa.

L'intelligenza artificiale di oggi può essere considerata debole, in quanto è progettata per svolgere compiti ristretti e specifici.

Gli esseri umani sono intrinsecamente capaci di un insieme di abilità che ci aiutano ad imparare, scoprire e prendere decisioni:

Gli esseri umani possono applicare il buon senso, la morale e la ragione per risolvere i propri dilemmi.

Gli esseri umani possono pensare a nuove idee e fare generalizzazioni quando mancano indizi e informazioni essenziali.

Ma gli esseri umani sono limitati dalla quantità di tempo speso per imparare, elaborare e assorbire nuove informazioni, e limitati dai pregiudizi inconsci che tutti noi possediamo e che influenzano le decisioni che prendiamo.

Watson rappresenta l'offerta di cognitive computing di IBM.

Watson combina cinque funzionalità principali:

1. Interagisce con le persone in modo più naturale, in base alle loro preferenze.
2. Ingerisce rapidamente le best practice di ciascun settore industriale, collaborando con esperti per scalare ed elevare le proprie competenze.
3. Consente ai nuovi prodotti e servizi di percepire, ragionare e conoscere i propri utenti e il mondo attorno a loro.
4. Utilizza i dati per migliorare i processi e le previsioni aziendali, aumentando l’efficacia operativa.
5. Potenzia l'esplorazione e la scoperta, scoprendo pattern unici, opportunità e ipotesi fattibili.