Điện toán nhận thức

Điện toán nhận thức (Cognitive Computing) đại diện cho một lĩnh vực của Trí tuệ nhân tạo (AI) chuyên tạo ra các hệ thống mô phỏng quá trình tư duy của con người để giải quyết các vấn đề phức tạp và mơ hồ. Không giống như các hệ thống được thiết kế cho các tác vụ cụ thể, hẹp, điện toán nhận thức hướng đến xây dựng các mô hình thích ứng, tương tác và theo ngữ cảnh có thể học hỏi từ kinh nghiệm và tương tác với con người bằng ngôn ngữ tự nhiên. Các hệ thống này không nhằm mục đích thay thế các chuyên gia mà là để tăng cường trí thông minh của họ, giúp họ đưa ra quyết định tốt hơn bằng cách phân tích số lượng lớn dữ liệu phức tạp từ các nguồn như biểu đồ tri thức và tài liệu phi cấu trúc.

Các đặc điểm chính

• Học tập thích ứng: Các hệ thống nhận thức được thiết kế để học tập liên tục. Chúng cải thiện hiệu suất của mình theo thời gian bằng cách xử lý thông tin mới và học hỏi từ các tương tác của người dùng, tương tự như cách con người có được chuyên môn. Điều này vượt ra ngoài giai đoạn đào tạo mô hình ban đầu điển hình trong nhiều dự án học máy.
• Hiểu theo Ngữ cảnh: Chúng có thể diễn giải và tổng hợp ngữ cảnh từ nhiều loại dữ liệu khác nhau, bao gồm văn bản, hình ảnh và dữ liệu cảm biến. Điều này đòi hỏi Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) và Thị giác Máy tính (CV) phức tạp để nắm bắt sắc thái và ý nghĩa.
• Tương tác và đàm thoại: Một mục tiêu quan trọng là tương tác với con người một cách tự nhiên. Điều này thường liên quan đến chatbot hoặc trợ lý ảo nâng cao có thể hiểu các truy vấn và cung cấp phản hồi với bằng chứng hỗ trợ, thậm chí đặt câu hỏi làm rõ để giải quyết sự mơ hồ.

So sánh Điện toán nhận thức với các khái niệm AI khác

Điều quan trọng là phải phân biệt điện toán nhận thức (cognitive computing) với các thuật ngữ liên quan.

• Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI): Trong khi điện toán nhận thức tìm cách bắt chước tư duy của con người, thì nó là một hình thức của Trí tuệ nhân tạo yếu (Weak AI) tập trung vào các lĩnh vực cụ thể. Nó tăng cường khả năng của con người thay vì cố gắng sao chép toàn bộ bề rộng ý thức của con người, đó là mục tiêu của Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI). Bài kiểm tra Turing nổi tiếng khám phá các ranh giới của trí thông minh máy móc.
• AI Thống kê: Các hệ thống nhận thức được xây dựng dựa trên nền tảng của AI Thống kê, sử dụng học sâu và các mô hình xác suất để tìm các mẫu. Tuy nhiên, điện toán nhận thức là một phương pháp tiếp cận cấp hệ thống tích hợp các mô hình thống kê này với lý luận tượng trưng để xử lý sự mơ hồ và cung cấp những hiểu biết có thể giải thích được—một nguyên tắc quan trọng của AI Có Thể Giải Thích (XAI).

Các ứng dụng trong Thế giới Thực

Điện toán nhận thức vượt trội trong các lĩnh vực mà các chuyên gia phải điều hướng lượng lớn thông tin phi cấu trúc để đưa ra các quyết định quan trọng.

• AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe: Một ví dụ điển hình là hệ thống tư vấn ung thư. Một nền tảng như vậy có thể thu thập hồ sơ sức khỏe điện tử, dữ liệu gen của bệnh nhân và thực hiện phân tích hình ảnh y tế trên MRI. Đồng thời, nó tìm kiếm hàng triệu tạp chí y khoa từ các nguồn như PubMed Central và kết quả thử nghiệm lâm sàng. Sau đó, nó trình bày một danh sách xếp hạng các lựa chọn điều trị được cá nhân hóa cho bác sĩ ung thư, hoàn chỉnh với bằng chứng hỗ trợ. Điều này tăng cường chuyên môn của bác sĩ, cho phép đưa ra các quyết định sáng suốt hơn như được khám phá bởi các tổ chức như Hiệp hội Y khoa Hoa Kỳ.
• Dịch vụ tài chính: Các hệ thống nhận thức được sử dụng để tạo ra các cố vấn quản lý tài sản cá nhân hóa. Các hệ thống này có thể tương tác với khách hàng để hiểu các mục tiêu tài chính và khả năng chấp nhận rủi ro của họ. Sau đó, hệ thống phân tích dữ liệu thị trường theo thời gian thực, tin tức kinh tế để phân tích tình cảm và các báo cáo tài chính toàn cầu để đề xuất và điều chỉnh động các danh mục đầu tư. Điều này cung cấp một mức độ tư vấn dựa trên dữ liệu mà trước đây chỉ dành cho những cá nhân có giá trị tài sản ròng cao, một lĩnh vực trọng tâm của các tổ chức như Diễn đàn Kinh tế Thế giới.

Công Cụ và Công nghệ

Phát triển các hệ thống nhận thức dựa trên các nền tảng và công cụ mạnh mẽ. IBM Watson là một nền tảng thương mại nổi bật cung cấp API cho hiểu ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và ra quyết định, thường được trích dẫn như một ví dụ điển hình về điện toán nhận thức trong thực tế. Các công nghệ quan trọng khác bao gồm các nền tảng đám mây như Google Cloud AI và các công cụ có sẵn thông qua các hướng dẫn như Azure Machine Learning Quickstart, cùng với các framework mã nguồn mở như TensorFlow và PyTorch. Đối với các tác vụ cụ thể như nhận dạng trực quan trong các hệ thống nhận thức, các mô hình như Ultralytics YOLO cung cấp các khả năng phát hiện đối tượng và phân đoạn hình ảnh hiện đại. Các nền tảng như Ultralytics HUB cung cấp quy trình làm việc hợp lý để huấn luyện các mô hình tùy chỉnh, quản lý các bộ dữ liệu và triển khai các thành phần thị giác cần thiết cho nhiều ứng dụng nhận thức, bao gồm cả việc sử dụng các tùy chọn huấn luyện trên đám mây. Bạn có thể tìm thêm thông tin chi tiết trong các tài nguyên như Tổng quan về Điện toán Nhận thức của SAS. Các viện nghiên cứu như Viện Alan Turing và các tổ chức như Hiệp hội vì sự Phát triển của Trí tuệ Nhân tạo (AAAI) đóng góp đáng kể vào nghiên cứu cơ bản về học sâu và kiến trúc nhận thức.