Искусственный интеллект и когнитивные технологии

Все более широкое использование искусственного интеллекта и связанных с ним технологий требует четкого понимания методов обработки данных машинного обучения, используемых для ускоренного процесса выполнения задач, построения технологических цепочек и ведения бизнеса. Понимание искусственным интеллектом когнитивных способностей, поможет в реалистичном решении поставленных более сложных и неординарных задач.

Что такое искусственный интеллект?

Это способность машины выполнять задачу, которую выполняет человек, позволяя компьютерам делать определенную работу быстрее, чем люди. С помощью нейросетевой технологии ИИ может научиться действовать более эффективно, используя прошлый опыт.

ИИ можно назвать связующим звеном для различных технологий, таких как нейросетевые технологии, машинное обучение, глубокое обучение, обработка естественного языка и робототехника. ИИ обеспечивает машины расширенным анализом, который может превзойти человеческий интеллект не более чем выполнении некоторых задач с точки зрения точности, скорости, эффективности и т. д.

 А как же насчет творческих способностей? Не математических формул, создания, например, музыкального произведения. А чувственного восприятия мира, восприятия мира в человеческом понимании. Из такого опыта и состоит когнитивное мышление человека.

Что такое когнитивные вычисления?

Когнитивные вычисления — это комплекс дисциплин по анализу множественных данных, таких как: распознавание образов, обработка естественного языка (NLP), распознавание эмоций и т.д имитируя человеческое поведение в познание мира.

Что входит в когнитивистику

1. Когнитивная психология
2. Когнитивная лингвистика
3. Когнитивная этология
4. Математическая логика
5. Неврология
6. Нейробиология
7. Нейрофизиология
8. Философия сознания

Некоторые эксперты считают, что когнитивные вычисления – это компьютерные технологии, которые в большей степени ориентированы на рассуждения и понимание. Это способность, которая может превзойти когнитивные способности человека принимать решения в сложных ситуациях.

Но в тоже время когнитивные вычисления ИИ основываются только на вводных данных, и ни как на собственном опыте восприятия. Недостающий опыт влияет на ограниченность и не реалистичность выдаваемых результатов. 

Некоторые считают, что когнитивные вычисления могут работать с огромным количеством данных и с помощью аналитических инструментов эта технология упрощает процесс принятия сложных решений человека. Она облегчит искусственному интеллекту с когнитивными вычислительными возможностями принимать стратегически важные решения в сложных ситуациях.

Но пока еще не создана технология многозадачного масштабного искусственного интеллекта, который бы решал задачи принятия решений, исходя из многочисленных разно полярных источников данных.

Google только недавно объявила о начале разрабатываемой технологии, многозадачности и масштабности самообучения, нейросети Pathways. Которая приблизит нас к искусственному интеллекту с когнитивными способностями.

Комплексность когнитивных технологий.

Благодаря интеграции различных аналитических, прогнозирующих и предписывающих инструментов в когнитивных вычислениях, эта технология сможет реалистично понимать, изучать и анализировать данные, чтобы предложить пользователю совершенные идеи. Которые приблизят искусственный интеллект к человеческому мышлению.

Одной из основополагающих задач когнитивных вычислений на сегодняшний день является анализ чувств, чтобы понять контекст и нюансы вводимых пользователем данных и используемой им полной смысловой нагрузки.

Сегодня ИИ уже может распознавать основные эмоциональные проявления человека по биометрии, жестам, тональности голоса, поведению и что мешает машине научится также выражать эмоции в ответной реакции? Тут в ход уже идут такие научные дисциплины как: психология, социология, лингвистические навыки, применяемые непосредственно к искусственному интеллекту.

ИИ и когнитивные вычисления

ИИ и когнитивные вычисления используют алгоритмы машинного обучения, например, обработку естественного языка, чтобы расширить возможности для выполнения задач. Обособленно ИИ технологии основаны на способности машины характеристикам слабого ИИ, а с помощью когнитивных технологий ИИ уже приближается к характеристикам сильного ИИ – способность к рассуждениям, обладанию сознания, осознавая себя и не обязательно что это будет схожее сознание с человеческим.

Понимание разницы между этими двумя технологиями:

ИИ – это более широкое понятие, а когнитивные вычисления – это технология искусственного интеллекта. Там, где ИИ становится неотъемлемой частью внедрения других технологий, когнитивные вычисления играют важную роль в трансформации поведенческих - процессов.

Некоторые эксперты полагают, что и ИИ, и когнитивные вычисления будут использовать разные подходы для принятия решений, основанных на данных. ИИ полностью решит проблему, когда когнитивные вычисления выступают в качестве дополнения для принятия более обоснованных решений. Например, ИИ и когнитивные вычисления должны иметь дело с большими наборами данных. Затем, проанализировав все данные, ИИ предложит наилучшие меры, которые необходимо предпринять для решения проблемы, тогда как когнитивные вычисления будут извлекать ценную информацию для поддержки принятия решений.

Таким образом, можно сказать, что в тех случаях, когда ИИ мог принимать более правильные решения от имени человека, когнитивные вычисления помогают человеку принять окончательное решение.

Таким образом, можно сказать, что искусственный интеллект и когнитивные вычисления тесно связаны друг с другом. Несмотря на то, что они схожи по замыслу, обе технологии имеют разные значения и склонности к взаимодействию с человеком.

Реализация когнитивных технологий в бизнесе

Технологии когнитивных вычислений предоставляет гибкость, обучение, оценку, управление с более эффективными методами развития бизнеса.

Такие технологии как IBM Watson облачных сервисов, предлагает инструменты с применением когнитивных вычислений в разных областях бизнеса. Встраивая их в приложения и программы предприятий.

Некоторые из них:

Услуги call центров с реалистичным обслуживанием клиентов вопрос ответ, с помощью лингвистического распознавания и восприятия речи человека (NLP).

Маркетинга

Обрабатывая неструктурированные данные, выдавая прогнозы, графики и рекомендации по ведению бизнеса, повышая рентабельность бизнеса.

Например, обрабатывая поведение и предпочтения клиентов, могут выдаваться рекомендации внедрения эффективной маркетинговой политике предприятия.

Управление рисками

Для управления рисками нужны многочисленные методы расчетов и когнитивная технология может предоставить многополярные вычисления всех направлений развития бизнеса, дав оценку доходности компаний.