コグニティブコンピューティング

コグニティブコンピューティングは、複雑で曖昧な問題に取り組むために、人間の思考プロセスをシミュレートするシステムの構築に特化した人工知能（AI）の分野です。特定かつ限定的なタスク向けに設計されたシステムとは異なり、コグニティブコンピューティングは、経験から学習し、自然言語で人間と対話できる、適応性、インタラクティブ性、およびコンテキストに応じたモデルの構築を目指します。これらのシステムは、人間の専門家の代わりとなるものではなく、ナレッジグラフや非構造化ドキュメントなどのソースから得られる大量の複雑なデータを分析することにより、専門家の知能を拡張し、より良い意思決定を支援することを目的としています。

主な特徴

• 適応学習: 認知システムは、継続的な学習のために設計されています。人間が専門知識を獲得するのと同じように、新しい情報を処理し、ユーザーインタラクションから学習することで、時間の経過とともにパフォーマンスを向上させます。これは、多くの機械学習プロジェクトで一般的な初期のモデルトレーニングフェーズを超えています。
• コンテキストの理解： テキスト、画像、センサーデータなど、さまざまなデータタイプからコンテキストを解釈および合成できます。これには、ニュアンスと意味を把握するための高度な自然言語処理（NLP）およびコンピュータビジョン（CV）機能が必要です。
• インタラクティブで会話型：重要な目標は、人間と自然にやり取りすることです。これには、クエリを理解し、裏付けとなる証拠とともに応答を提供できる高度なチャットボットまたはバーチャルアシスタントが含まれることが多く、曖昧さを解消するために明確化の質問をすることさえあります。

コグニティブコンピューティングと他のAIコンセプトの比較

コグニティブコンピューティングを、関連する用語と区別することが重要です。

• 汎用人工知能（AGI）: コグニティブコンピューティングは人間の思考を模倣しようとしますが、特定のドメインに焦点を当てた弱いAIの一形態です。これは、汎用人工知能（AGI）の目標である、人間の意識の全範囲を再現しようとするのではなく、人間の能力を拡張します。有名なチューリングテストは、機械知能の境界を探求します。
• 統計的AI: コグニティブシステムは、統計的AIの基礎の上に構築されており、深層学習と確率モデルを使用してパターンを見つけます。ただし、コグニティブコンピューティングは、これらの統計モデルと記号推論を統合して曖昧さを処理し、説明可能な洞察を提供するシステムレベルのアプローチです。説明可能なAI（XAI）の重要な原則です。

実世界での応用

コグニティブコンピューティングは、専門家が大量の非構造化情報を分析し、重大な意思決定を行う必要のある分野でその能力を発揮します。

• ヘルスケアにおけるAI: 最も良い例は、腫瘍学アドバイザーシステムです。このようなプラットフォームは、患者の電子カルテ、ゲノムデータを取り込み、MRIで医用画像解析を実行できます。同時に、PubMed Centralなどのソースからの数百万件の医学雑誌や臨床試験の結果を精査します。次に、エビデンスを添えて、パーソナライズされた治療オプションのランク付けされたリストを腫瘍医に提示します。これにより、米国医師会などの組織によって調査されているように、医師の専門知識が強化され、より多くの情報に基づいた意思決定が可能になります。
• 金融サービス: 認知システムは、パーソナライズされた資産管理アドバイザーを作成するために使用されます。これらのシステムは、顧客と対話して、その финансовые 目標とリスク許容度を理解できます。次に、システムは、リアルタイムの市場データ、センチメント分析のための経済ニュース、およびグローバルな金融レポートを分析して、投資ポートフォリオを推奨し、動的に調整します。これにより、以前は富裕層のみが利用できたデータ主導型のアドバイスが提供されます。これは、世界経済フォーラムなどの機関が注力している分野です。

ツールとテクノロジー

コグニティブシステムの開発は、強力なプラットフォームとツールに依存しています。IBM Watsonは、自然言語理解、コンピュータビジョン、および意思決定のためのAPIを提供する著名な商用プラットフォームであり、アクションにおけるコグニティブコンピューティングの重要な例としてよく挙げられます。その他の主要なテクノロジーには、Google Cloud AIのようなクラウドプラットフォームや、Azure Machine Learningクイックスタートのようなガイドを通じて利用できるツール、TensorFlowやPyTorchのようなオープンソースフレームワークが含まれます。コグニティブシステム内の視覚認識のような特定のタスクでは、Ultralytics YOLOのようなモデルが、最先端の物体検出および画像セグメンテーション機能を提供します。Ultralytics HUBのようなプラットフォームは、カスタムモデルのトレーニング、データセットの管理、および多くのコグニティブアプリケーションに不可欠なビジョンコンポーネントの展開を効率化するワークフローを提供し、クラウドトレーニングオプションの利用を含みます。SASコグニティブコンピューティングの概要のようなリソースで、さらに洞察を見つけることができます。アラン・チューリング研究所のような研究機関や、人工知能振興協会（AAAI）のような組織は、深層学習およびコグニティブアーキテクチャの基礎研究に大きく貢献しています。