Когнитивные вычисления

Когнитивные вычисления представляют собой область искусственного интеллекта (ИИ), посвященную созданию систем, имитирующих мыслительные процессы человека для решения сложных и неоднозначных задач. В отличие от систем, предназначенных для решения конкретных, узких задач, когнитивные вычисления направлены на создание адаптивных, интерактивных и контекстных моделей, которые могут учиться на опыте и взаимодействовать с человеком на естественном языке. Эти системы призваны не заменить человека, а дополнить его интеллект, помогая принимать более эффективные решения путем анализа огромных объемов сложных данных из таких источников, как графы знаний и неструктурированные документы.

Основные характеристики

• Адаптивное обучение: Когнитивные системы предназначены для непрерывного обучения. Они улучшают свою производительность с течением времени, обрабатывая новую информацию и обучаясь на основе взаимодействия с пользователем, подобно тому, как человек приобретает опыт. Это выходит за рамки начального этапа обучения модели, характерного для многих проектов машинного обучения.
• Понимание контекста: Они могут интерпретировать и синтезировать контекст из различных типов данных, включая текст, изображения и данные датчиков. Для этого требуется сложная обработка естественного языка (NLP) и компьютерное зрение (CV), чтобы уловить нюансы и смысл.
• Интерактивный и разговорный: Ключевая цель - естественное взаимодействие с людьми. Для этого часто используются продвинутые чат-боты или виртуальные помощники, которые могут понимать запросы и предоставлять ответы, подкрепляя их доказательствами, и даже задавать уточняющие вопросы для устранения двусмысленности.

Когнитивные вычисления и другие концепции ИИ. Другие концепции искусственного интеллекта

Важно отличать когнитивные вычисления от смежных терминов.

• Искусственный интеллект общего назначения (ИИОН): Хотя когнитивные вычисления стремятся имитировать человеческое мышление, они являются разновидностью слабого ИИ, ориентированного на конкретные области. Они расширяют возможности человека, а не пытаются воспроизвести всю широту человеческого сознания, что является целью искусственного общего интеллекта (AGI). Знаменитый тест Тьюринга исследует границы машинного интеллекта.
• Статистический ИИ: когнитивные системы построены на фундаменте статистического ИИ, который использует глубокое обучение и вероятностные модели для поиска закономерностей. Однако когнитивные вычисления - это подход системного уровня, который объединяет эти статистические модели с символическими рассуждениями, чтобы справиться с двусмысленностью и предоставить объяснимые выводы - ключевой постулат объяснимого ИИ (XAI).

Применение в реальном мире

Когнитивные вычисления отлично подходят для областей, где эксперты должны ориентироваться в огромных объемах неструктурированной информации, чтобы принимать решения с высокой ставкой.

• ИИ в здравоохранении: Яркий пример - система консультаций по онкологии. Такая платформа может получать электронные медицинские карты пациента, геномные данные и проводить анализ медицинских изображений на МРТ. Одновременно она просматривает миллионы медицинских журналов из таких источников, как PubMed Central, и результаты клинических испытаний. Затем она представляет онкологу ранжированный список персонализированных вариантов лечения с подтверждающими доказательствами. Это дополняет опыт врача, позволяя принимать более обоснованные решения, как утверждают такие организации, как Американская медицинская ассоциация.
• Финансовые услуги: Когнитивные системы используются для создания персонализированных консультантов по управлению состоянием. Эти системы могут взаимодействовать с клиентами, чтобы понять их финансовые цели и допустимый уровень риска. Затем система анализирует рыночные данные в режиме реального времени, экономические новости для анализа настроений и глобальные финансовые отчеты, чтобы рекомендовать и динамически корректировать инвестиционные портфели. Это позволяет получить рекомендации, основанные на данных, которые ранее были доступны только состоятельным людям, что является одним из приоритетов таких организаций, как Всемирный экономический форум.

Инструменты и технологии

Разработка когнитивных систем опирается на мощные платформы и инструменты. IBM Watson - известная коммерческая платформа, предлагающая API для понимания естественного языка, компьютерного зрения и принятия решений, часто упоминается в качестве ключевого примера когнитивных вычислений в действии. Другие ключевые технологии включают облачные платформы, такие как Google Cloud AI, и инструменты, доступные в руководствах, таких как Azure Machine Learning Quickstart, а также фреймворки с открытым исходным кодом, такие как TensorFlow и PyTorch. Для специфических задач, таких как визуальное восприятие в когнитивных системах, такие модели, как Ultralytics YOLO, предоставляют самые современные возможности обнаружения объектов и сегментации изображений. Платформы, такие как Ultralytics HUB, предлагают оптимизированные рабочие процессы для обучения пользовательских моделей, управления наборами данных и развертывания компонентов зрения, необходимых для многих когнитивных приложений, включая использование облачных вариантов обучения. Более подробную информацию можно найти в таких ресурсах, как обзор когнитивных вычислений SAS. Такие исследовательские институты, как Институт Алана Тьюринга, и организации, подобные Ассоциации по развитию искусственного интеллекта (AAAI), вносят значительный вклад в базовые исследования в области глубокого обучения и когнитивных архитектур.