O que é a pesquisa cognitiva?

Em vez de apenas recuperar uma lista de documentos contendo palavras específicas, a pesquisa cognitiva tem como objetivo entender o significado por trás da pergunta do usuário e fornecer respostas, resumos e conexões entre pedaços de informação aparentemente díspares.

Imita, até certo nível, processos cognitivos humanos como compreender a linguagem, reconhecer padrões, e desenhar inferências. Vários componentes chave trabalham em conjunto para tornar possível a pesquisa cognitiva:

• Processamento em linguagem natural (PLN): PLN é crucial para a compreensão das nuances da linguagem humana, incluindo sintaxe, semântica e sentimento. Permite ao motor de busca interpretar o significado de palavras e frases, identificar entidades (pessoas, lugares, organizações) e entender as relações entre elas.
  
  Isto permite que as pessoas procurem utilizando palavras e frases naturais, em vez de terem de formular pedidos de palavras-chave precisos.
   
• Machine Learning (ML): Os algoritmos ML são utilizados para treinar o motor de busca em grandes quantidades de dados, permitindo-lhe aprender padrões, identificar informações e melhorar a sua precisão ao longo do tempo.
  
  Técnicas de ML como algoritmos de classificação, clustering e classificação ajudam o motor de busca a organizar e priorizar resultados com base em relevância e preferências.
   
• Gráficos de conhecimento: Os gráficos de conhecimento representam informações como uma rede de entidades interligadas e respetivas relações.
  
  Estas fornecem uma representação estruturada dos conhecimentos que permite ao motor de busca compreender o contexto de uma consulta e fornecer resultados mais abrangentes e esclarecedores. Por exemplo, um gráfico de conhecimento pode ligar "Albert Einstein" à "Teoria da Relatividade" e "Física", permitindo que o motor entenda a relação entre estes conceitos.
   
• Pesquisa semântica: A pesquisa semântica concentra-se em compreender o significado e a intenção por trás de uma consulta, em vez de simplesmente corresponder às palavras-chave. Aproveita o PLN e os gráficos do conhecimento para identificar os conceitos e as entidades próximas da consulta e recuperar resultados semanticamente relacionados, mesmo que não contenham as palavras-chave exatas.
   
• Conectores de dados: A pesquisa cognitiva requer acesso a uma ampla variedade de fontes de dados, estruturadas e não estruturadas, para fornecer resultados abrangentes. Os conectores de dados permitem ao motor de busca ingerir e indexar dados de várias fontes, como bases de dados, documentos, websites e redes sociais.

Importa também sublinhar que uma interface do utilizador bem concebida é essencial para apresentar os resultados de uma pesquisa cognitiva de forma clara e intuitiva.

Isto pode incluir funcionalidades como a pesquisa facetada, visualizações e resumos para ajudar os utilizadores a encontrar rapidamente as informações de que necessitam. Em alguns casos, a inteligência artificial generativa também pode suportar a pesquisa cognitiva.

A pesquisa cognitiva marca uma mudança fundamental na forma como interagimos com os dados. Ao contrário dos métodos de pesquisa tradicionais que se baseiam na correspondência de palavras-chave, a pesquisa cognitiva potencializa a potência da inteligência artificial e do ML para compreender o verdadeiro significado e a verdadeira intenção por trás de uma questão.

Os motores tradicionais costumam defrontar-se com questões complexas, linguagem matizada e a necessidade de compreender o contexto, bastando recuperar documentos que contenham palavras-chave específicas. Isso pode levar a sucessos irrelevantes e a uma experiência de usuário frustrante.

A pesquisa cognitiva, por outro lado, tem como objetivo imitar os processos cognitivos humanos, interpretando o significado de palavras e frases, identificando entidades, e entendendo as relações entre elas. Isto permite que os utilizadores pesquisem utilizando uma linguagem natural, como se estivessem a fazer uma pergunta a um perito conhecedor, em vez de precisarem de formular perguntas de palavras-chave precisas.

Respostas Mais Úteis

A diferença entre IU tradicional e cognitiva é semelhante a pedir a um bibliotecário para encontrar livros contendo palavras específicas em vez de pedir a um especialista para responder a sua pergunta diretamente. O especialista entende as nuances e o contexto da sua pergunta e pode dar uma resposta abrangente e esclarecedora, mesmo se você não usar as palavras "certas" exatas.

Isto é conseguido através de uma combinação de componentes-chave. O Processamento de Linguagem Natural (PLN) permite ao motor de busca compreender as subtilezas da comunicação humana, enquanto os algoritmos ML lhe permitem aprender padrões e melhorar a sua precisão ao longo do tempo. Os gráficos de conhecimento fornecem uma representação estruturada das informações, permitindo que o motor de busca compreenda as relações entre os conceitos, enquanto que a pesquisa semântica se concentra em compreender o significado e a intenção por trás de uma consulta.

Estas tecnologias trabalham em conjunto para fornecer respostas que não só estão relacionadas com o pedido, como também são esclarecedoras, fornecendo respostas, resumos e ligações entre informações aparentemente díspares.

A pesquisa cognitiva representa um passo na direção de simplesmente encontrar documentos para realmente entender os dados, capacitando as pessoas a fazerem perguntas complexas em linguagem natural e receberem respostas relevantes e esclarecedoras.

A pesquisa cognitiva oferece uma gama de benefícios atraentes que melhoram a recuperação da informação e a descoberta do conhecimento. A sua capacidade de compreender o contexto e a intenção leva a uma melhoria significativa das experiências e dos resultados de pesquisa.

Uma das principais vantagens é o aumento da pertinência e da precisão. Compreendendo o significado por detrás de uma consulta, a pesquisa cognitiva proporciona listagens que estão muito mais relacionadas com as necessidades reais do utilizador, reduzindo o tempo gasto a filtrar através de informações irrelevantes.

Isto traduz-se numa melhoria da produtividade, na medida em que as pessoas podem encontrar rapidamente a informação de que precisam para tomar decisões informadas e realizar tarefas de forma eficiente. Além disso, a IU cognitiva promove informações mais aprofundadas, ligando fragmentos de dados aparentemente díspares e revelando padrões ocultos.

Isto pode levar a novas descobertas, a uma melhor compreensão de tópicos complexos e a uma tomada de decisões mais informada.

Melhor Experiência de Utilizador Democracia Informações

Uma outra vantagem chave é a experiência de utilizador avançada. A pesquisa cognitiva suporta consultas naturais, permitindo que os usuários consultem usando uma linguagem conversacional, já que eles faziam uma pergunta a um especialista humano. Assim, a pesquisa é mais intuitiva e intuitiva, o que elimina a necessidade de formular pedidos de palavras-chave complexos.

Isto também contribui para a democratização da informação, tornando mais fácil para os utilizadores de todos os níveis técnicos o acesso e a compreensão de dados complexos.

A pesquisa cognitiva também pode oferecer experiências personalizadas, adaptadas a preferências individuais, ao histórico passado e a informações contextuais. Desta forma, as pessoas verão as informações essenciais para as suas necessidades específicas.

Além dos utilizadores individuais, este serviço oferece vantagens significativas às organizações. Pode descobrir conhecimento escondido dentro de grandes quantidades de dados, permitindo que as organizações para alavancar os seus ativos de informação mais eficazmente.

Isto pode conduzir a uma inovação melhorada, a um melhor serviço e a operações mais eficientes. A pesquisa cognitiva também facilita a partilha de conhecimentos e a colaboração, tornando mais fácil para os funcionários encontrar e aceder a informações através da organização.

Finalmente, pode melhorar a tomada de decisões ao fornecer acesso a informações completas e esclarecedoras, permitindo que os líderes façam escolhas mais informadas e estratégicas. Em suma, permite que indivíduos e organizações tirem o máximo de partido dos seus dados, transformando as informações em informações práticas.

Aplicações e casos de uso da pesquisa cognitiva em várias indústrias

A pesquisa cognitiva está a transformar a forma como as organizações em diferentes indústrias utilizam a informação. A sua capacidade de compreender o contexto e o propósito torna-o numa ferramenta potente para uma vasta gama de aplicações e casos de uso.

• Sector dos cuidados de saúde: a procura semelhante à de um ser humano pode ajudar os médicos a aceder rapidamente aos registos dos pacientes, à literatura médica e a encontrar ensaios clínicos pertinentes, conduzindo a diagnósticos e planos de tratamento mais informados. Também permite que os pacientes encontrem informação fiável sobre as suas condições e opções de tratamento.
   
• Finança: permite analisar as tendências do mercado, identificar as oportunidades de investimento e gerir os riscos. Pode também ajudar as instituições financeiras a cumprir regulamentações e detetar fraudes.
   
• Direito: para os profissionais do Direito, pode agilizar a pesquisa jurídica, ajudando os advogados a encontrar rapidamente a jurisprudência relevante, os estatutos, e outros documentos jurídicos. Isto pode melhorar significativamente a eficiência e reduzir o tempo dedicado à investigação manual.
   
• Fabrico: contribui para a eficiência operacional, otimiza as cadeias de abastecimento e melhora o desenvolvimento dos produtos. Pode ajudar os engenheiros a encontrar rapidamente documentação técnica, identificar potenciais problemas e colaborar em soluções. No sector do comércio eletrónico, a pesquisa cognitiva permite personalizar as recomendações dos produtos, melhorar a pertinência das pesquisas e melhorar a experiência do cliente. Também pode ser utilizado para analisar o comportamento dos clientes e identificar tendências.
   
• Agências governamentais: melhoram os serviços aos cidadãos, simplificam processos internos e melhoram a tomada de decisões. Pode ajudar os funcionários do governo a encontrar rapidamente a informação relevante, a responder a questões dos cidadãos e a analisar dados complexos.

Para além destes exemplos específicos, também está a ser aplicado em áreas como o apoio ao cliente, onde pode alimentar chatbots inteligentes e assistentes virtuais que possam compreender e responder a questões de clientes em palavras naturais.

Na educação, pode ajudar os alunos a encontrar materiais relevantes e tópicos de pesquisa de forma mais eficaz. E nos media e no entretenimento, pode ser usado para personalizar recomendações de conteúdo e melhorar a pesquisa dentro de vastas bibliotecas de conteúdo.

As potenciais aplicações da pesquisa cognitiva são vastas e continuam a expandir-se à medida que a tecnologia evolui. A sua capacidade de transformar dados não estruturados em informações práticas torna-os numa ferramenta valiosa para qualquer organização que se baseie em informações para orientar as suas operações e atingir os seus objetivos.