Cognitive Computing

コグニティブコンピューティングとは、大量の非構造化データ（テキスト、音声、画像など）を取り込み、仮説を生成して評価し、根拠に基づく推奨事項を優先順位付きで提示することで人間の意思決定を支援する人工知能 (AI)システムを指す用語です。IBMは、2011年に自社のWatsonシステムがクイズ番組Jeopardy!で優勝した後、この用語を広めました。2010年代を通じて、主に自然言語処理 (NLP)、機械学習、ナレッジグラフ、チャットボットなどの対話型インターフェースを組み合わせたシステムを示す製品・マーケティング用語として使われました。この用語が表していたシステムは、現在では単にAIと呼ばれ、この用語を使っていたベンダーの大半はすでに使用をやめています。

起源と定義#

IBM Researchは、脳を模倣したチップの開発を目指して2008年に開始したDARPAプログラムSyNAPSEに対し、「コグニティブコンピューティング」という言葉を使いました。このプログラムから、100万個のスパイキングニューロンと2億5,600万個のシナプスを備えたTrueNorthチップ（2014年）が生まれました。Watsonの優勝後、この用語は文書を推論するソフトウェアを指すようになりました。IBM ResearchのディレクターJohn KellyとSteve Hammは、Watsonについての2013年の著書に「Smart Machines: IBM's Watson and the Era of Cognitive Computing」という題名を付けました。2014年には、Cognitive Computing Consortiumの共同創設者Sue FeldmanとアナリストのHadley Reynoldsが、ワーキンググループによるコグニティブシステムの定義を発表しました。すなわち、情報や目標の変化に応じて学習する適応性、ユーザーや他のシステムとやり取りする対話性、明確化の質問を行い以前のステップを記憶する反復性と状態保持、時間、場所、分野、ユーザープロファイル、タスクを活用する文脈性を備えたシステムです。

IBM Watsonの仕組み#

2011年2月、Watsonは番組の歴代最高成績者たちとJeopardy!の2試合に出場し、Ken Jenningsの24,000ドル、Brad Rutterの21,600ドルに対し、77,147ドルを獲得しました。David Ferrucciが主導したDeepQAソフトウェアを、2,880個のプロセッサコアを備えた90台のサーバーで実行し、対戦中はインターネットに接続していませんでした。DeepQAは保存済みの情報源から多数の回答候補を検索し、数百のアルゴリズムで各候補の根拠にスコアを付け、過去のゲームから学習した信頼度にスコアを統合しました。これらを約3秒で実行しました。

Watsonは信頼度がしきい値を超えた場合にのみ回答ボタンを押し、放送では上位3つの回答候補とその信頼度が表示されました。Watsonはオープンドメインの質問応答システムでした。IBMの後続製品も、根拠を添えて回答を順位付けする設計を引き継ぎました。これは説明可能性の一形態であり、専門家が推奨事項の根拠となる情報源を確認できました。

用途と課題#

IBMは、専門家が大量のドキュメントを読む医療腫瘍学、銀行、税務申告、カスタマーサービスなどの業界にWatsonを投入しました。各製品はそれぞれのドメインに合わせて学習された特化型人工知能でした。最も難しかったのは医療分野です。テキサス大学システムの2017年の監査によると、MD Anderson Cancer Centerは、IBMとPricewaterhouseCoopersを主とする外部企業に6,200万ドル以上を支払いましたが、Watsonを使った腫瘍学プロジェクトは臨床で使用できるシステムを実現できませんでした。IBMは2022年にWatson Healthのデータおよび分析資産をFrancisco Partnersに売却し、同社はMerativeとなりました。2023年、IBMは基盤モデルを中心とするプラットフォームwatsonxを開始し、MicrosoftはAzure Cognitive ServicesをAzure AI servicesに名称変更しました。UltralyticsのIBM watsonx統合ガイドでは、watsonx.aiノートブックでYOLO26検出器を学習し、yolo26n.ptをファインチューニングして、水中画像内のプラスチックごみ、生物由来の物質、遠隔操作車両を検出します。

コグニティブコンピューティングと関連用語の比較#

• 汎用人工知能 (AGI)：人間ができるあらゆる知的タスクを学習できると仮定されているシステムです。コグニティブコンピューティングシステムは、腫瘍学や税務申告など、それぞれ1つの分野に特化していました。
• 記号AI：手書きのルールと論理を使って推論します。DeepQAは、分類体系などの記号的な情報源と、統計的な根拠評価を組み合わせていました。
• コグニティブアーキテクチャ：SoarやACT-Rなど、人間の認知をモデル化した研究モデルです。記憶、注意、問題解決をシミュレートして、人間の思考を説明します。コグニティブコンピューティング製品は、専門家を支援するビジネスソフトウェアを指す言葉としてこの用語を使っていました。
• 感情コンピューティング：人間の感情を検出して応答します。IBMはWatson Tone Analyzerをコグニティブサービスとして提供していました。これは、テキストの感情やトーンをスコア化するAPIです。