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を作成することに特化した人工知能（AI）の分野である。特定の狭いタスクのため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、適応的、対話的、文脈的なモデルを構築することを目指している。これらのシステムは、人間の専門家に取って代わるものではなく、専門家の知性を補強し、ナレッジグラフや非構造化文書などのソースから膨大な量の複雑なデータを分析することで、より良い意思決定を支援することを目的としている。

主な特徴

• 適応学習：認知システムは継続的に学習するように設計されている。新しい情報を処理し、ユーザーとの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る。これは、多くの機械学習プロジェクトで典型的な初期モデルのトレーニング段階を超えるものです。
• 文脈の理解：テキスト、画像、センサーデータなど、さまざまなタイプのデータからコンテキストを解釈し、合成することができる。そのためには、ニュアンスや意味を把握するための高度な自然言語処理（NLP）やコンピュータビジョン（CV）の能力が必要となる。
• インタラクティブで会話的：重要な目標は、人間と自然に対話することである。これには高度なチャットボットや バーチャルアシスタントが関与することが多く、クエリを理解し、根拠を示す回答を提供し、曖昧さを解消するために明確な質問をすることもできる。

コグニティブ・コンピューティングと他のAI概念その他のAIコンセプト

コグニティブ・コンピューティングを関連用語と区別することは重要である。

• 人工一般知能（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する一方で、特定の領域に焦点を絞った弱いAIの一形態である。人工知能（AGI）の目標である人間の意識の幅を完全に再現しようとするのではなく、人間の能力を補強するものである。有名なチューリング・テストは、機械知能の限界を探るものである。
• 統計的AI：認知システムは、深層学習と確率モデルを使用してパターンを見つける統計的AIの基礎の上に構築されています。しかし、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を記号的推論と統合して曖昧さを扱い、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あり、説明可能なAI（XAI）の重要な信条である。

実社会での応用

コグニティブ・コンピューティングは、専門家が構造化されていない膨大な量の情報をナビゲートして、重大な決断を下さなければならない領域で優れている。

• ヘルスケアにおけるAI：代表的な例は、腫瘍学アドバイザー・システムである。このようなプラットフォームは、患者の電子カルテやゲノムデータを取り込み、MRIの医療画像解析を行うことができる。同時に、PubMed Centralや臨床試験結果などの情報源から数百万もの医学雑誌を検索する。そして、個別化された治療選択肢のランク付けされたリストを、裏付けとなる証拠とともに腫瘍医に提示する。これにより、医師の専門知識が強化され、米国医師会などの組織で検討されているように、より多くの情報に基づいた意思決定が可能になる。
• 金融サービス：認知システムは、個別化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る。これらのシステムは顧客と対話し、財務目標やリスク許容度を理解することができる。その後、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、グローバルな財務レポートを分析し、投資ポートフォリオを推奨し、動的に調整する。これによって、以前は富裕層にしか提供されていなかったデータ主導型のアドバイスが可能になり、世界経済フォーラムのような機関投資家にとって重要な分野となる。

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る。IBM Watsonは、自然言語理解、コンピュータ・ビジョン、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、コグニティブ・コンピューティングの重要な実例としてしばしば挙げられている。その他の主要なテクノロジーには、Google Cloud AIなどのクラウドプラットフォームや、Azure Machine Learning Quickstartなどのガイドを通じて利用できるツール、TensorFlowや PyTorchなどのオープンソースのフレームワークがある。認知システム内の視覚認識などの特定のタスクには、Ultralytics YOLOのようなモデルが最先端の物体検出と 画像セグメンテーション機能を提供する。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、クラウドトレーニングオプションの利用など、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のための合理化されたワークフローを提供します。SAS Cognitive Computing Overviewのようなリソースで、さらなる洞察を得ることができます。アラン・チューリング研究所（Alan Turing Institute）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、ディープラーニングや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。