Одно из наиболее передовых направлений развития информационных технологий — когнитивная компьютеризация стремится создать компьютерные системы, способные воспроизводить и улучшать человеческие когнитивные функции, такие как мышление, память, внимание, обучение, речь и творчество.
Рассматриваемая технология основывается на использовании искусственного интеллекта (ИИ), машинного обучения (МО), нейронных сетей (НС), больших данных (БД) и других современных технологий для анализа, обработки и генерации разнообразной информации.
Как работает когнитивная компьютеризация?
Технология работает по следующему принципу:
- Сбор данных. Когнитивные компьютерные системы собирают данные из разных источников, таких как тексты, аудио, видео, изображения, сенсоры, интернет вещей (IoT) и т.д. Данные могут быть структурированными или неструктурированными, полными или неполными, точными или неточными.
- Обработка данных. Когнитивные компьютерные системы обрабатывают данные с помощью разных методов и техник ИИ, МО, НС и БД. Они могут применять такие процессы, как классификация, кластеризация, регрессия, анализ тональности, распознавание образов, синтез речи и т.д.
- Генерация данных. Когнитивные компьютерные системы генерируют данные в виде ответов, рекомендаций, предсказаний, сценариев, симуляций и т.д. Они могут использовать такие методы, как генеративные состязательные сети (GAN), нейронные машинные переводы (NMT), нейросимволическое рассуждение (NSR) и т.д.
Где применяется когнитивная компьютеризация?
Когнитивная компьютеризация может применяться в разных областях и сферах деятельности, где требуется анализ, обработка и генерация информации в сложных и динамичных условиях, например:
- В медицине. Когнитивная компьютеризация может использоваться для диагностики, лечения, профилактики и реабилитации разных заболеваний, а также для обучения и поддержки медицинского персонала. Примеры таких систем: IBM Watson Health, Google DeepMind Health, Microsoft Healthcare Bot и т.д.
- В образовании. Когнитивная компьютеризация может использоваться для адаптивного обучения, оценки знаний, развития навыков и компетенций, а также для создания и подбора образовательных материалов. Примеры таких систем: Knewton, CogBooks, Content Technologies и т.д.
- В бизнесе. Когнитивная компьютеризация может использоваться для анализа рынка, потребителей, конкурентов, трендов, рисков и возможностей, а также для оптимизации процессов, продуктов и услуг. Примеры таких систем: IBM Watson Analytics, Salesforce Einstein, Google Cloud AI и т.д.
Какие есть недостатки и преимущества у технологии когнитивной компьютеризации?
В первую очередь, стоит упомянуть ряд очевидных преимуществ перед классической компьютеризацией:
- Гибкость. Когнитивные компьютерные системы способны адаптироваться к различным условиям, задачам и потребностям, используя обратную связь, опыт и знания. Они также способны самообучаться и самоулучшаться на основе новых данных и алгоритмов.
- Естественность. Когнитивные компьютерные системы способны взаимодействовать с людьми и другими системами на естественном языке, используя голос, текст, изображения, жесты и другие средства коммуникации. Они также способны понимать эмоции, намерения и контекст собеседников и адекватно реагировать на них.
- Инновационность. Когнитивные компьютерные системы способны генерировать новые идеи, концепции, продукты и решения, используя аналогии, ассоциации, комбинации и другие методы творческого мышления. Они также способны оценивать свою инновационную продукцию по разным критериям.
Как и любая технология, когнитивная компьютеризация имеет не только преимущества, но и недостатки:
- Этические проблемы. Когнитивная компьютеризация может вызывать этические вопросы, связанные с приватностью, безопасностью, ответственностью и правами человека. Например, как защитить личные данные от злоупотреблений и утечек? Кто несет ответственность за ошибки или вред, причиненный когнитивными компьютерными системами? Какие права и обязанности имеют когнитивные компьютерные системы и их пользователи? Как избежать дискриминации, манипуляции или замещения человека когнитивными компьютерными системами?
- Технические проблемы. Когнитивная компьютеризация может сталкиваться с техническими проблемами, связанными с надежностью, эффективностью, интероперабельностью и контролем когнитивных компьютерных систем. Например, как обеспечить точность, скорость и стабильность работы когнитивных компьютерных систем? Как сделать когнитивные компьютерные системы совместимыми с другими системами и стандартами? Как проверять, регулировать и корректировать поведение когнитивных компьютерных систем?
- Когнитивные проблемы. Когнитивная компьютеризация может влиять на когнитивные способности человека, такие как память, внимание, решение проблем и творчество. Например, как избежать перегрузки, зависимости или потери интереса к обучению у человека, который пользуется когнитивными компьютерными системами? Как поддержать баланс между доверием и критичностью к информации, которую предоставляют когнитивные компьютерные системы? Как стимулировать собственное мышление и творчество у человека, который работает с когнитивными компьютерными системами?
Каковы перспективы развития когнитивных технологий и их интеграции в нашу жизнь?
В ближайшем будущем системы, способные мыслить, станут мобильными, но пока они представляют собой корпоративные суперкомпьютеры, чьи функции доступны другим устройствам через облако. Благодаря специальной архитектуре когнитивные системы сочетают огромные вычислительные возможности с инновационными методами обработки данных, похожими на наши когнитивные процессы.
В дальнейшем от таких систем ожидают полноценного осознания любой информации, представленной в удобном для человека формате. Это, например, оральная и письменная речь, визуальные изображения, эмоции, чувства — все то, что помогает нам выражать мысли естественным способом.
Как и мы, когнитивные системы постоянно учатся и автоматически адаптируются к работе с новыми данными и задачами, а не слепо выполняют четкие команды программиста. У мыслящих машин есть и свои учителя — высококвалифицированные люди с экспертными знаниями в определенных областях. С помощью пар вопросов и ответов такие наставники обучают системы, учат правильно понимать новую информацию, исправляют их работу. Взаимодействие с новыми данными и пользователями также способствует улучшению когнитивных систем.