Máy tính nhận thức

Điện toán Nhận thức là 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 nhiệm vụ cụ thể, hẹp, điện toán nhận thức hướng đến việc xây dựng các mô hình thích ứng, tương tác và theo ngữ cảnh, có khả năng học hỏi từ kinh nghiệm và tương tác với con người bằng ngôn ngữ tự nhiên. Những hệ thống này không nhằm mục đích thay thế các chuyên gia mà nhằm tăng cường trí thông minh của họ, giúp họ đưa ra quyết định tốt hơn bằng cách phân tích khối lượng lớn dữ liệu phức tạp từ các nguồn như biểu đồ kiến thức và tài liệu phi cấu trúc.

Đặc điểm chính

• Học tập thích ứng: Hệ thống nhận thức được thiết kế để học tập liên tục. Chúng cải thiện hiệu suất theo thời gian bằng cách xử lý thông tin mới và học hỏi từ tương tác của người dùng, tương tự như cách con người tích lũy chuyên môn. Điều này vượt xa giai đoạn đào tạo mô hình ban đầu thường thấy trong nhiều dự án học máy .
• Hiểu ngữ cảnh: Họ 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 khả năng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và Thị giác máy tính (CV) tinh vi để nắm bắt sắc thái và ý nghĩa.
• Tương tác và Đàm thoại: Mục tiêu chính là tương tác với con người một cách tự nhiên. Điều này thường liên quan đến các chatbot hoặc trợ lý ảo tiên tiến có khả năng hiểu các truy vấn và đưa ra phản hồi kèm theo bằng chứng hỗ trợ, thậm chí đặt ra những câu hỏi làm rõ để giải quyết sự mơ hồ.

Máy tính nhận thức so với các khái niệm AI khác

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

• Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát (AGI): Mặc dù điện toán nhận thức tìm cách mô phỏng suy nghĩ của con người, nhưng nó là một dạng AI yếu tập trung vào các lĩnh vực cụ thể. Nó tăng cường khả năng của con người thay vì cố gắng sao chép toàn bộ chiều rộng ý thức của con người, vốn là mục tiêu của Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát (AGI) . Phép thử Turing nổi tiếng khám phá ranh giới của trí tuệ máy móc.
• Trí tuệ nhân tạo thống kê: Hệ thống nhận thức được xây dựng dựa trên nền tảng của Trí tuệ nhân tạo thống kê , sử dụng học sâu và mô hình xác suất để tìm ra các mẫu. Tuy nhiên, điện toán nhận thức là một phương pháp tiếp cận ở cấp độ hệ thống, tích hợp các mô hình thống kê này với lập luận biểu tượng để xử lý sự mơ hồ và cung cấp những hiểu biết có thể giải thích được—một nguyên lý cốt lõi của Trí tuệ nhân tạo có thể giải thích được (XAI) .

Ứng dụng trong thế giới thực

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

• AI trong Chăm sóc Sức khỏe: Một ví dụ điển hình là hệ thống tư vấn ung thư. Nền tảng này có thể tiếp nhận hồ sơ sức khỏe điện tử, dữ liệu bộ gen của bệnh nhân và thực hiện phân tích hình ảnh y khoa trên phim chụp cộng hưởng từ (MRI). Đồng thời, nó cũng 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, kèm theo bằng chứng hỗ trợ. Điều này giúp tăng cường chuyên môn của bác sĩ, cho phép họ đưa ra quyết định sáng suốt hơn, như đã được các tổ chức như Hiệp hội Y khoa Hoa Kỳ nghiên cứu.
• Dịch vụ Tài chính: Hệ thống nhận thức được sử dụng để tạo ra các cố vấn quản lý tài sản được cá nhân hóa. Các hệ thống này có thể tương tác với khách hàng để hiểu 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 tâm lý , và các báo cáo tài chính toàn cầu để đề xuất và điều chỉnh danh mục đầu tư một cách linh hoạt. Điều này cung cấp 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 để hiểu ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và ra quyết định, thường được trích dẫn là một ví dụ chính về điện toán nhận thức trong hành động . Các công nghệ chính 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 khuôn khổ mã nguồn mở như TensorFlow và PyTorch . Đối với các tác vụ cụ thể như nhận thức trực quan trong các hệ thống nhận thức, các mô hình như Ultralytics YOLO cung cấp khả năng phát hiện đối tượng và phân đoạn hình ảnh tiên tiến. Các nền tảng như Ultralytics HUB cung cấp quy trình làm việc hợp lý để đào tạo các mô hình tùy chỉnh , quản lý tập 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 đào tạo đám mây . Bạn có thể tìm thấy thêm thông tin chi tiết trong các tài nguyên như Tổng quan về điện toán nhận thức SAS . Các tổ chức nghiên cứu như Viện Alan Turing và các tổ chức như Hiệp hội vì sự tiến bộ của trí tuệ nhân tạo (AAAI) đóng góp đáng kể vào nghiên cứu cơ bản về học sâu và kiến trúc nhận thức.