Аналитика содержания

Каковы особенности решения для когнитивных вычислений?

При нынешнем состоянии вычислений когнитивных функций базовое решение может сыграть превосходную роль помощника или виртуального консультанта. Сири, помощник Google, Кортана и Алекса являются хорошими примерами личных помощников. Виртуальный советник, такой как Dr. AI от HealthTap, является когнитивным решением. Он опирается на медицинские профили отдельных пациентов и знания, полученные от 105 000 врачей. Он составляет приоритетный список симптомов и при необходимости подключается к врачу. Сейчас специалисты работают над внедрением когнитивных решений в корпоративные системы. Некоторые случаи использования - обнаружение мошенничества с использованием машинного обучения, прогнозирующего аналитического решения, прогнозирования разливов нефти в цикле добычи нефти и газа и т.д.

Целью когнитивных вычислений является создание вычислительных структур, которые могут решать сложные проблемы без постоянного вмешательства человека. Чтобы реализовать вычисления когнитивных функций в коммерческих и широко распространенных приложениях, консорциум Cognitive Computing рекомендовал следующие функции для вычислительных систем:

1. Адаптивность

Это первый шаг в создании когнитивной системы на основе машинного обучения. Решения должны имитировать способность человеческого мозга учиться и адаптироваться к окружающей среде. Системы не могут быть запрограммированы для изолированной задачи. Он должен быть динамичным в сборе данных, понимании целей и требований.

2. Интерактивность

Подобно мозгу, когнитивное решение должно взаимодействовать со всеми элементами в системе - процессором, устройствами, облачными сервисами и пользователем. Некоторые умные чат-роботы, такие как Mitsuku, уже достигли этой функции.

3. Итеративность с сохранением состояния

Система должна «помнить» предыдущие взаимодействия в процессе и возвращать информацию, подходящую для конкретного приложения в данный момент времени. Она должна быть в состоянии определить проблему, задавая вопросы или находя дополнительный источник. Эта функция требует тщательного применения методологий проверки качества и качества данных, чтобы гарантировать, что система всегда снабжена достаточным количеством информации и что источники данных, на которых она работает, обеспечивают надежный и современный ввод данных.

4. Контекстность

Они должны понимать, идентифицировать и извлекать контекстуальные элементы, такие как значение, синтаксис, время, местоположение, соответствующий домен, правила, профиль пользователя, процесс, задача и цель. Они могут опираться на несколько источников информации, включая как структурированную, так и неструктурированную цифровую информацию, а также сенсорные входные данные (визуальные, жестовые, слуховые или сенсорные).

Какова область применения когнитивных вычислений?

Когнитивные технологии могут реагировать на сложные ситуации, характеризующиеся неоднозначностью и иметь далеко идущие последствия для нашей частной жизни, здравоохранения, бизнеса и т.д.

Согласно исследованию, проведенному IBM Institute for Business Value «Ваше познавательное будущее», сфера когнитивных вычислений состоит из участия, принятия решений и открытия. Эти 3 способности связаны с тем, как люди думают и демонстрируют свои когнитивные способности в повседневной жизни.

1. Включение

Когнитивные системы имеют обширные хранилища структурированных и неструктурированных данных. У них есть способность развить глубокое понимание предметной области и предоставить экспертную помощь. Модели, создаваемые этими системами, включают контекстные отношения между различными объектами в мире системы, которые позволяют ей формировать гипотезы и аргументы. Они могут согласовать неоднозначные и даже противоречивые данные. Таким образом, эти системы способны вести глубокий диалог с людьми. Технология чатбота является хорошим примером модели взаимодействия. Многие из чат-ботов AI предварительно обучены знанию предметной области для быстрого внедрения в различные бизнес-приложения.

2. Решение

На шаг впереди систем взаимодействия, у них есть возможности для принятия решений. Эти системы моделируются с использованием обучения с подкреплением. Решения, принимаемые когнитивными системами, постоянно развиваются на основе новой информации, результатов и действий. Автономное принятие решений зависит от способности отследить, почему было принято конкретное решение, и изменить показатель достоверности ответа системы. Популярный пример использования этой модели - использование IBM Watson в здравоохранении. Система может сопоставлять и анализировать данные пациента, включая его историю и диагноз. Решение основано на рекомендациях относительно его способности интерпретировать значение и анализировать запросы в контексте сложных медицинских данных и естественного языка, включая заметки врачей, истории болезни пациентов, медицинские аннотации и клинические отзывы. Как решение узнает, оно становится все более точным. Предоставление возможностей поддержки принятия решений и сокращение объема документации позволяет врачам проводить больше времени с пациентами.

3. Открытие

Открытие - самая продвинутая область когнитивных вычислений. Открытие включает в себя поиск идей, понимание огромного количества информации и развитие навыков. Эти модели построены на глубоком обучении и машинном обучении без присмотра. С постоянно растущими объемами данных существует явная потребность в системах, которые помогают использовать информацию более эффективно, чем люди могут самостоятельно. Пока еще на ранних стадиях, некоторые возможности обнаружения уже появились, и ценность предложений для будущих приложений неотразима. Оболочка Cognitive Information Management (CIM) в Университете штата Луизиана (LSU) является одним из когнитивных решений. Распределенные интеллектуальные агенты в модели собирают потоковые данные, такие как текст и видео, для создания интерактивной системы зондирования, проверки и визуализации, которая обеспечивает мониторинг и анализ в реальном времени. Оболочка CIM не только отправляет оповещение, но и перенастраивает на лету, чтобы изолировать критическое событие и исправить ошибку.