Informatica cognitiva

Come funziona il cognitive computing

I sistemi cognitivi funzionano grazie a una combinazione di capacità progettate per imitare la cognizione umana:

1. Comprensione contestuale: Vanno oltre le parole chiave per cogliere il significato, le sfumature, i tempi, la posizione e la sintassi dei dati, in modo simile a come gli esseri umani comprendono il contesto nelle conversazioni. Ciò implica tecniche avanzate di PNL e la comprensione delle relazioni all'interno dei dati, che vengono esplorate in risorse come gli articoli di Towards Data Science sul contesto.
2. Generazione e valutazione di ipotesi: Di fronte all'ambiguità o a problemi complessi, i sistemi cognitivi possono formulare potenziali risposte o soluzioni (ipotesi), soppesare le prove a sostegno e valutare i livelli di fiducia, proprio come il pensiero critico umano. Spesso si basano sull'estrazione di dati e sul riconoscimento di modelli.
3. Apprendimento dinamico: Questi sistemi si adattano e imparano dai feedback e dai nuovi dati in entrata, migliorando le loro conoscenze e le loro decisioni nel tempo senza doverle riprogrammare esplicitamente per ogni nuovo scenario. Questo sfrutta i modelli di ML sottostanti, spesso con tecniche come l'apprendimento per rinforzo.

Rilevanza per l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico

Pur basandosi sulle fondamenta dell'IA e del ML, il cognitive computing rappresenta un'integrazione di livello superiore che mira a un'interazione più intuitiva e adattiva. Il ML standard si concentra sull'apprendimento di modelli dai dati per fare previsioni o classificazioni(apprendimento supervisionato, apprendimento non supervisionato). L'informatica cognitiva utilizza queste capacità di ML come componenti all'interno di un'architettura più ampia che incorpora anche il ragionamento simbolico, la rappresentazione della conoscenza(grafi di conoscenza) e il design dell'interazione ispirato alle scienze cognitive. Enfatizza la comprensione, il ragionamento e l'apprendimento in modo da migliorare l'interazione uomo-computer(ACM SIGCHI).

Distinzione dai termini correlati

• Intelligenza Artificiale (AI): L'IA è l'ampio campo della creazione di macchine intelligenti. L'informatica cognitiva è un sottoinsieme che si concentra specificamente sulla simulazione di processi cognitivi simili a quelli umani (pensiero, ragionamento, apprendimento).
• Apprendimento automatico (ML): Il ML fornisce gli algoritmi che permettono ai sistemi di imparare dai dati. I sistemi cognitivi utilizzano il ML come componente principale, ma lo integrano con altre tecnologie per una simulazione cognitiva più ampia.
• Intelligenza Artificiale Ristretta (ANI): l' ANI si riferisce all'intelligenza artificiale progettata per compiti specifici (ad esempio, riconoscimento di immagini, traduzione). Sebbene gli attuali sistemi cognitivi si basino in gran parte su sofisticati componenti ANI, il loro obiettivo è quello di integrare queste capacità ristrette per ottenere una risoluzione dei problemi più flessibile e simile a quella umana in diversi ambiti.

Applicazioni del mondo reale

Il cognitive computing trova applicazione in diversi settori, migliorando il processo decisionale e automatizzando compiti complessi. Ecco due esempi:

1. L'intelligenza artificiale nell'assistenza sanitaria: I sistemi cognitivi assistono i medici analizzando grandi quantità di dati dei pazienti, letteratura medica e dati di imaging medico per suggerire potenziali diagnosi o opzioni di trattamento. Ad esempio, i sistemi possono analizzare le scansioni alla ricerca di anomalie, potenzialmente utilizzando modelli come YOLO11 per il rilevamento dei tumori nell'imaging medico, incrociare i risultati con l'anamnesi del paziente e i documenti di ricerca(esempi di ricerca arXiv) e presentare ai medici informazioni sintetizzate. Istituzioni come la Mayo Clinic sfruttano l'IA per migliorare l'accuratezza diagnostica e l'assistenza ai pazienti, mostrando soluzioni sanitarie guidate dall'IA.
2. Miglioramento del servizio clienti: I sistemi cognitivi alimentano chatbot e assistenti virtuali sofisticati in grado di gestire domande complesse dei clienti, comprendere il contesto e il sentimento(sentiment analysis) e fornire un'assistenza personalizzata accedendo e interpretando diverse fonti di informazioni. Esempi come Google Duplex mirano a rendere le interazioni estremamente naturali. Nel settore finanziario, i sistemi cognitivi aiutano ad analizzare il comportamento dei clienti e a fornire consigli su misura, come si evince dai blog sull'AI nella finanza e da aziende come JPMorgan Chase che stanno esplorando l'AI.

Strumenti e tecnologie

Lo sviluppo di sistemi cognitivi si basa su piattaforme e strumenti potenti. IBM Watson è un'importante piattaforma commerciale che offre API per la comprensione del linguaggio naturale, la computer vision e il processo decisionale, spesso citata come esempio chiave di cognitive computing in azione. Altre tecnologie chiave sono le piattaforme cloud come Google Cloud AI e gli strumenti disponibili attraverso guide come Azure Machine Learning Quickstart, oltre a framework open-source come TensorFlow e PyTorch. Per compiti specifici come la percezione visiva all'interno di sistemi cognitivi, modelli come Ultralytics YOLO offrono capacità di rilevamento degli oggetti e di segmentazione delle immagini all'avanguardia. Piattaforme come Ultralytics HUB offrono flussi di lavoro semplificati per l'addestramento di modelli personalizzati, la gestione dei set di dati e la distribuzione dei componenti di visione essenziali per molte applicazioni cognitive, compreso l'utilizzo di opzioni di addestramento nel cloud. Puoi trovare ulteriori approfondimenti in risorse come la SAS Cognitive Computing Overview. Istituti di ricerca come l'Alan Turing Institute e organizzazioni come l'Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI) contribuiscono in modo significativo alla ricerca di base sul deep learning e sulle architetture cognitive.