Когнитивные вычисления

Как работают когнитивные вычисления

Когнитивные системы функционируют благодаря сочетанию возможностей, призванных имитировать человеческое познание:

1. Контекстное понимание: Они выходят за рамки ключевых слов, чтобы понять смысл, нюансы, время, местоположение и синтаксис данных, подобно тому, как люди понимают контекст в разговоре. Для этого используются продвинутые техники NLP и понимание взаимосвязей внутри данных, о которых рассказывается в таких ресурсах, как статьи Towards Data Science о контексте.
2. Генерирование и оценка гипотез: Сталкиваясь с неоднозначностью или сложными проблемами, когнитивные системы могут формировать потенциальные ответы или решения (гипотезы), взвешивать подтверждающие доказательства и оценивать уровень уверенности, что очень похоже на критическое мышление человека. При этом часто используется поиск данных и распознавание образов.
3. Динамическое обучение: Эти системы адаптируются и учатся на основе обратной связи и новых данных, улучшая свои знания и принимая решения с течением времени без явного перепрограммирования под каждый новый сценарий. Для этого используются базовые модели ML, часто включающие такие техники, как обучение с подкреплением.

Актуальность для искусственного интеллекта и машинного обучения

Хотя когнитивные вычисления построены на фундаменте ИИ и МЛ, они представляют собой интеграцию более высокого уровня, нацеленную на более интуитивное и адаптивное взаимодействие. Стандартный ML фокусируется на изучении паттернов из данных, чтобы делать предсказания или классификации(контролируемое обучение, неконтролируемое обучение). Когнитивные вычисления используют эти возможности ML как компоненты в рамках более крупной архитектуры, которая также включает в себя символические рассуждения, представление знаний(графы знаний) и дизайн взаимодействия, вдохновленный когнитивной наукой. Она делает акцент на понимании, рассуждениях и обучении таким образом, чтобы улучшить взаимодействие человека и компьютера(ACM SIGCHI).

Отличие от родственных терминов

• Искусственный интеллект (ИИ): ИИ - это широкая область создания интеллектуальных машин. Когнитивные вычисления - это подмножество, сфокусированное именно на моделировании человекоподобных когнитивных процессов (мышление, рассуждения, обучение).
• Машинное обучение (ML): ML предоставляет алгоритмы, которые позволяют системам обучаться на основе данных. Когнитивные системы используют ML в качестве основного компонента, но интегрируют его с другими технологиями для более широкого когнитивного моделирования.
• Искусственный узкий интеллект (ИУИ): под ИУИ понимается ИИ, созданный для решения конкретных задач (например, распознавание изображений, перевод). Хотя современные когнитивные системы во многом опираются на сложные компоненты ANI, их целью является интеграция этих узких возможностей для достижения более гибкого, похожего на человеческий, решения проблем в различных областях.

Применение в реальном мире

Когнитивные вычисления находят применение в различных отраслях, улучшая процесс принятия решений и автоматизируя сложные задачи. Вот два примера:

1. ИИ в здравоохранении: Когнитивные системы помогают врачам, анализируя огромные массивы данных о пациентах, медицинскую литературу и данные медицинской визуализации, чтобы предложить потенциальные диагнозы или варианты лечения. Например, системы могут анализировать снимки на предмет аномалий, потенциально используя модели вроде YOLO11 для обнаружения опухолей в медицинской визуализации, сопоставлять полученные данные с историей болезни и научными работами(примеры исследований arXiv) и представлять синтезированную информацию врачам. Такие учреждения, как клиника Майо, используют ИИ для повышения точности диагностики и улучшения качества обслуживания пациентов, демонстрируя решения в области здравоохранения, основанные на ИИ.
2. Улучшенное обслуживание клиентов: Когнитивные системы обеспечивают работу сложных чат-ботов и виртуальных помощников, которые могут обрабатывать сложные запросы клиентов, понимать контекст и настроение(анализ настроения), а также предоставлять персонализированную поддержку, получая доступ к различным источникам информации и интерпретируя их. Такие примеры, как Google Duplex, нацелены на то, чтобы сделать взаимодействие максимально естественным. В финансовой сфере когнитивные системы помогают анализировать поведение клиентов и предоставлять индивидуальные советы, о чем рассказывают блоги AI in Finance и компании вроде JPMorgan Chase, исследующие ИИ.

Инструменты и технологии

Разработка когнитивных систем опирается на мощные платформы и инструменты. IBM Watson - это известная коммерческая платформа, предлагающая API для понимания естественного языка, компьютерного зрения и принятия решений, которую часто приводят в качестве ключевого примера когнитивных вычислений в действии. Другие ключевые технологии включают облачные платформы, такие как Google Cloud AI, и инструменты, доступные в руководствах вроде 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, используются такие модели, как Ultralytics YOLO обеспечивают самые современные возможности обнаружения объектов и сегментации изображений. Платформы вроде 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 ты можешь найти в таких ресурсах, как SAS Cognitive Computing Overview. Такие исследовательские институты, как Институт Алана Тьюринга, и организации вроде Ассоциации содействия развитию искусственного интеллекта (AAAI) вносят значительный вклад в базовые исследования в области глубокого обучения и когнитивных архитектур.