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コグニティブ コンピューティングについて 5 分以内で解説


このデジタル時代では、ほぼ毎日新しい流行語や用語が登場します。そのような用語の 1 つがコグニティブ コンピューティングであり、個人や組織の間で非常に人気が高まっています。

認知システムは人間の行動と推論を大規模に学習し、人間と自然に対話します。簡単に言うと、人間と同じように学習、推論、理解できるインテリジェントなマシンを作成することを目的としたコンピューター サイエンスの分野です。

統計によれば、2021 年に 256 億ドルと評価されるコグニティブ コンピューティング市場は、CAGR 29.7 で2030 年までに 2,694 億ドルに達すると予測されています。

コグニティブ コンピューティング プラットフォームは、機械学習 (ML)、自然言語処理 (NLP)、推論、人間とコンピューターの対話、音声認識と視覚認識、およびより堅牢なテクノロジを組み合わせて、人間の思考と対話をシミュレートし、意思決定を向上させます。

このブログでは、コグニティブ コンピューティングについてさらに深く理解していきます。その仕組み、メリット、リスクなどを見ていきましょう。

したがって、この急速に成長しているテクノロジーについて学ぶために読み進めてください。

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コグニティブ コンピューティングとは何ですか?

コグニティブ コンピューティングは、人間の知能を促進するために特定のタスクを実行する個別のテクノロジのセットです。

簡単に言うと、コグニティブ コンピューティングは、大量のデータを理解して解釈し、それらを使用して意思決定を行い、問題を解決し、ビジネス成果を向上させるシステムです。

画像、テキスト、ビデオなどの膨大な量の非構造化データを処理して、貴重で重要な洞察を抽出し、この情報をより適切に分析します。コグニティブ コンピューティングの最も優れた点は、経験から学習して適応し、時間の経過とともに機能とパフォーマンスが向上することです。

したがって、コグニティブ コンピューティングは、人間がより適切な意思決定を行うのに役立ちます。コグニティブ コンピューティングの重要なアプリケーションには次のようなものがあります。

  • 不正行為検出システム
  • 音声認識
  • 顔検出
  • 仮想アシスタント
  • 感情分析
  • リスクアセスメント
  • レコメンデーションエンジン

したがって、組織は、コグニティブ コンピューティングを通じて生成されたインテリジェントな洞察と推奨事項を活用することで、より適切な情報に基づいたビジネス上の意思決定を行うことができます。

コグニティブ コンピューティングはどのように機能するのでしょうか?

コグニティブ コンピューティングは、認知科学とコンピューター科学を組み合わせて、自然言語と推論を理解して学習し、人間のような意思決定を行うコンピューター システムを作成します。

このプロセスでは、コグニティブ コンピューティングは、NLP、ML、データ マイニング、パターン認識、コンピューター ビジョンなどのさまざまな高度なテクノロジを使用して、人間のような認知プロセスを模倣します。

コグニティブ コンピューティングの長期的な目的は、人間の介入なしに問題を解決できる自動化された IT モデルの作成を容易にすることです。

コグニティブ コンピューティングがどのように機能するかについて詳しく説明します。

  • データの取り込み:コグニティブ コンピューティング システム プロセスのステップは、センサー、データベース、ソーシャル メディア、Web などの複数のソースからの膨大な量の非構造化データと構造化データの収集と取り込みです。
  • 自然言語処理 (NLP):コグニティブ コンピューティング システムは、データを取り込むと、NLP アルゴリズムを使用してデータのコンテキストと意味を抽出し、構文、語用論、セマンティクスを含む人間の言語を理解します。
  • 機械学習 (ML):コグニティブ コンピューティング システムは、ML アルゴリズムを使用して、抽出されたデータから学習し、問題領域のモデルを設計します。これには、大量のデータでシステムをトレーニングし、そのパフォーマンスを分析し、フィードバックに基づいてモデルを継続的に改善することが含まれます。
  • 推論アルゴリズム:コグニティブ コンピューティングがモデルを構築すると、推論アルゴリズムを使用してデータ分析を行い、モデルの知識に基づいて意思決定を行います。このプロセスには、構築されたモデルを使用して新しいデータと情報を推論し、パターンを特定し、意思決定を行うことが含まれます。
  • 予測分析:コグニティブ コンピューティング システムは、予測の精度を評価し、アルゴリズムとモデルを調整して、新しいデータやユーザーからのフィードバックに基づいて継続的に学習し、パフォーマンスを向上させます。
  • ユーザー インタラクション:コグニティブ コンピューティング システムは、ユーザーが NLP を使用してシステムと対話し、システムの分析と推論に基づいた推奨事項や洞察を受け取りやすくするユーザー インターフェイスを提供します。

したがって、コグニティブ コンピューティングは、すべての高度なテクノロジーを組み合わせて、人間と直感的かつより自然に対話するシステムを作成し、データの深い理解に基づいて複雑な意思決定を促進します。

コグニティブ コンピューティングの主な機能

コグニティブ コンピューティングは、非構造化情報を理解し、人間の複雑な意思決定を容易にするために、これらの重要な属性と機能を提供します。

  • 適応学習:コグニティブ コンピューティング システムは適応性があり、進化する要件と目標に応じて変化する情報を迅速に学習できる必要があります。曖昧で動的なデータをリアルタイムで処理し、周囲のデータのニーズに対応します。
  • インタラクティブ: HCI またはヒューマン コンピューター インタラクションは、コグニティブ マシンの重要なコンポーネントです。ユーザーはコグニティブ コンピューティング マシンと対話し、変化するニーズを定義する必要があります。さらに、コグニティブ コンピューティングは、他のデバイス、プロセス、クラウド プラットフォームとも対話する必要があります。
  • ステートフルで反復的:コグニティブ コンピューティング システムは、追加データを取得し、クエリが不完全または曖昧である場合に質問することで問題を特定する必要があります。 CC システムは、以前に発生した同様の状況に関するデータと情報を維持することでこれを実現します。
  • コンテキスト:コグニティブ コンピューティング システムは、時間、ドメイン、場所、要件、ユーザーのプロファイル、目標、タスクなどのコンテキスト情報を簡単に識別、理解、抽出できる必要があります。彼らは、構造化情報と非構造化情報、および感覚、視覚、聴覚データのいくつかのソースから情報を引き出します。

コグニティブ コンピューティングの利点

ビジネスにとってのコグニティブ コンピューティングの重要な利点は次のとおりです。

#1.データ収集と解釈の改善

データの収集と解釈
データの収集と解釈

コグニティブ コンピューティングの最大の利点の 1 つは、膨大なデータ パターンを分析し、学習と推論、構造化データと非構造化データの解釈などの人間の行動を模倣することです。

この分析は、内部プロセスの可視性を向上させるために使用され、顧客の好みや忠誠心、そして製品やサービスがどのように受け入れられるかを高めます。

#2.エラーの検出とトラブルシューティング

エラー検出とトラブルシューティング
エラー検出とトラブルシューティング

コグニティブ コンピューティングの概念を技術環境に適用すると、ビジネス プロセスにおける問題や不正行為を正確かつ迅速に検出し、ビジネス ソリューションや機会を発見することが容易になります。

#3.情報に基づいた意思決定

コグニティブ コンピューティングのデータ収集と分析機能により、より戦略的で情報に基づいた意思決定が可能になり、その結果、より賢明な財務上の意思決定、より効率的なビジネス プロセス、効率の向上、コスト削減が実現します。

#4.顧客維持

顧客維持
顧客維持

コグニティブ コンピューティングは、より多くの情報に基づいた有益な顧客対テクノロジー エクスペリエンスを提供し、顧客との対話と満足度を高め、顧客維持率を向上させます。

#5.サイバーセキュリティの向上

コグニティブ コンピューティングは、企業や企業が高度な分析ツールとテクノロジーを活用して、サイバー犯罪活動やオンラインの脅威をリアルタイムで特定し、対応できるようにすることができます。

コグニティブ コンピューティングは、次の方法でビジネス サイバーセキュリティを向上させます。

  • 高度な脅威インテリジェンス
  • リアルタイムの脅威検出
  • 予測分析
  • 行動分析
  • 自動化されたインシデント対応

したがって、コグニティブ コンピューティング機能は、企業がサイバー犯罪行為を積極的に防止し、潜在的なセキュリティ脅威とビジネスへの損害を軽減するのに役立ちます。

#6.従業員のコラボレーションの強化

コグニティブ コンピューティングは、洞察と情報を提供することで企業や企業が従業員のコラボレーションを改善し、チームがより効率的に作業できるようにするのに役立ちます。

コグニティブ コンピューティングはどのようにして人間の専門知識を強化できるのでしょうか?

特定の分野では、人間は、人間にはそれほど明らかではない膨大な量のデータや問題の分析に失敗する可能性があります。

ここで、コグニティブ コンピューティングは、より優れたビジネス成果をもたらす高度な分析テクノロジを提供することで人間の専門知識を強化するという、より重要な役割を果たします。

コグニティブ コンピューティングが人間の知性と専門知識をどのように強化、加速、拡張できるかは次のとおりです。

  • 感覚データを通じて人間の自然言語を理解し、人間と自然に対話し、問題に対して正確かつ偏りのないアドバイスを提供します。
  • データに基づいた洞察と分析を利用して潜在的なリスクを迅速に特定し、人間が証拠と事実に基づいてより適切な意思決定を行えるようにします。
  • これは、人間が複雑な問題に対処し、適切な解決策を開発しながら根本原因を解決するのに役立ちます
  • 人間とビジネスに進歩的なサポートを提供することで、業務効率の向上に役立ちます。
  • コグニティブ コンピューティングは、日常的で反復的なタスクを自動化し、人的リソースを解放し、人間の専門知識と独自のスキルを必要とするより複雑なタスクに集中できるようにします。
  • 人間の行動パターンや好みを分析して、非常にパーソナライズされた推奨事項や提案を提供することで、人間のエクスペリエンスをパーソナライズするのに役立ちます。

さて、多くの人は、人工知能や AI テクノロジーでさえ、繰り返しのプロセスを自動化し、パーソナライゼーションを改善し、人間の生活をはるかに楽にするのに役立つと主張しています。では、コグニティブ コンピューティングは人工知能と正確にどのように違うのでしょうか?確認してみましょう。

コグニティブ コンピューティング vs.人工知能

人工知能とコグニティブ コンピューティングの背後にあるテクノロジーは似ていますが、概念、焦点、機能が異なります。

コグニティブ コンピューティングと人工知能の基本的な違いは次のとおりです。

人工知能コグニティブコンピューティング
AI の基本的な使用例は、複雑な問題を解決するために最適なアルゴリズムを実装し、人間の思考を強化することです。一方、コグニティブ コンピューティングは、人間の行動、知能、推論を模倣して複雑な問題を解決することに重点を置いています。
AI システムはデータから学習してパターンを見つけ、予測を行い、隠された情報を明らかにし、解決策を見つけるために行動を起こします。コグニティブ コンピューティング システムは、大量のデータを分析し、人間の自然な言語と推論を理解およびシミュレートして、問題の解決策を見つけます。
AI システムは、音声認識、視覚認識、自然言語処理、意思決定など、人間の知能を必要とするタスクを実行します。コグニティブ コンピューティング システムは、ディープ ラーニングやニューラル ネットワークなど、人間の脳の働きにヒントを得たモデルとアルゴリズムを使用します。
AI システムは自ら判断を下し、人間の介入と役割を最小限に抑えます。コグニティブ コンピューティングは、人間の意思決定と問題解決を促進するためにデータと情報を補完します。
AI は主に金融、銀行、ヘルスケア、セキュリティ、製造、小売の分野で使用されています。コグニティブ コンピューティングは、主に顧客サービス、産業、医療分野で使用されています。

したがって、コグニティブ コンピューティングは、人間のような推論と対話を重視した、人工知能へのより具体的なアプローチです。

コグニティブ コンピューティングは、証拠に基づいた情報を使用してコンテキストをより状況に応じて利用するため、この新時代のテクノロジーは、インテリジェント リビングの世界で次の大きなものになると期待されています。

この画像は、世界のコグニティブ コンピューティング市場が 2025 年までに 493 億 6,000 万ドルになることを示唆しています。

ただし、すべてのコインには 2 つの側面があるため、以下で説明するように、コグニティブ コンピューティングには独自のリスクと欠点があります。

コグニティブ コンピューティングのリスクとデメリット

ここでは、企業が直面するコグニティブ コンピューティングの課題をいくつか紹介します。

#1.データのプライバシーとセキュリティ

データのプライバシー-
データのプライバシー-

コグニティブ コンピューティング システムは大量のデータを処理し、それに依存するため、高いデータ セキュリティを維持することが困難になり、データ侵害のリスクやプライバシー侵害が増大します。

コグニティブ コンピューティング システムは大量の機密データを処理する必要があるため、組織はデータ侵害とセキュリティの問題を考慮して対処し、完全に保護されたデータ セキュリティ計画を構築する必要があります。

#2.可決

新しいテクノロジには採用が問題となります。

したがって、組織はテクノロジー開発者、組織、個人、政府などの関係者と協力して、コグニティブ コンピューティングの成功を確実にするために導入プロセスを合理化します。

#3.綿密なトレーニングプロセス

ユーザーは、コグニティブ コンピューティングのプロセスとシステムを完全に理解するために、広範なデータ トレーニングを受ける必要があります。したがって、導入が遅い主な理由の 1 つは、トレーニング プロセスが遅いことです。

各従業員がコグニティブ コンピューティング システムをレビューする必要があるため、そのプロセスは非常に複雑でコストがかかります。

#4.透明性の欠如

コグニティブ コンピューティング プロセスの複雑さと理解の難しさにより透明性が欠如し、システムが特定の予測や決定にどのように到達したかを理解することが困難になります。

#5.バイアス

コグニティブ コンピューティング システムは偏ったデータから学習し、偏った結果と結果をもたらします。その結果、差別的で不公平な意思決定が行われ、現実生活に影響を及ぼす可能性があります。

したがって、これらのシステムを偏りのない情報でトレーニングし、その意思決定能力を評価することが不可欠です。

#6.人的交流

人的交流
人的交流

コグニティブ コンピューティング システムは人間と対話して人間の行動や推論を理解しますが、依然として課題に直面しています。

人間には幅広いコミュニケーション スタイル、方言、言語があり、それらを使って推論しようとすると、誤解や間違い、不完全な情報が生じることがよくあります。

#7。変更管理

変更管理の克服は、コグニティブ コンピューティングのもう 1 つの一般的な課題です。

人間の自然な行動として、人間は通常、変化や新しい環境に対して抵抗力があります。残念なことに、コグニティブ コンピューティングはこの人間の能力を学習するため、これらのシステムが変化に対処することが困難になり、やがて機械が人間に取って代わるという不安が増大します。

#8.データ品質の依存性

コグニティブ コンピューティング システムが使用するデータの品質は、その効率と精度にとって非常に重要です。

偏ったデータ、不完全なデータ、または不正確なデータは、これらのシステムのパフォーマンスと有効性に大きな影響を与えます。

#9.長期にわたる開発サイクル

コグニティブ コンピューティング システムは、シナリオベースのアプリケーションの開発に多くの時間を要します。複数の業界セグメントにわたってコグニティブ コンピューティング ソリューションを実装することは、十分な時間と適切な開発チームがなければ困難です。

開発サイクルが長いため、小規模な組織や企業が独自のコグニティブ システムを開発することが困難になります。

#10。料金

コグニティブ コンピューティング システムには、多大な資本投資、専門知識、インフラストラクチャが必要です。

したがって、組織は適切なシステムに投資する前に、コグニティブ コンピューティングのすべての利点とコストを比較検討する必要があります。

学習リソース

#1.コグニティブ コンピューティング: ゲームチェンジャーのための簡単なガイド

Peter Fingar が発行したコグニティブ コンピューティングに関するこの簡潔なレポートおよびガイドには、コグニティブ コンピューティング テクノロジと新たなアプリケーションの台頭、およびそれらが世界中の業界やビジネスに与える影響が含まれています。

著者は、コグニティブ コンピューティングの時代に関与する主要なイベント、リソース、プレーヤーと、ペースの速い魅力的な旅を共有します。したがって、この本は、コグニティブ コンピューティング インテリジェンスと、それが世界的に生活をどのように変えるかについて深い洞察を必要とする人にとって必読の書です。

#2.コグニティブ コンピューティング: 理論と応用 (第 35 巻)

このコグニティブ コンピューティングに関する最高評価の包括的なガイドは、その理論と応用に焦点を当てています。この本は、Vijay V Raghavan、Venu Govindaraju、Venkat N. Gudivada、CR Rao などの国際的に著名な専門家によって執筆されています。

これには、再生可能エネルギー、機械学習モデルとアルゴリズム、生体認証、データ駆動型音声アルゴリズム、グラフ分析、サイバーセキュリティを管理するためのコグニティブ コンピューティング システムの使用が含まれます。

#3.コグニティブ コンピューティングとビッグデータ分析

この本は、組織や技術者が、NLP アルゴリズムから知識表現技術に至るまで、基礎となるコグニティブ コンピューティングの概念とテクノロジを理解するのに役立ちます。

この本には、クアルコム、グーグル、アマゾン、日立の新興プロジェクトの実際の実装も含まれています。

#4.コグニティブ コンピューティングのレシピ

これは、ディープ ラーニングを理解し、実際のコード サンプルを使用して AI と ML の問題を解決したいと考えているエンタープライズ アーキテクトやソフトウェア エンジニアにとって理想的な本の 1 つです。

Adnan Massod と Adnan Hashmi が発行したこの本では、Microsoft Cognitive Services API を利用して本番環境に対応したソリューションを構築し、NLP とコンピューター ビジョンで企業の問題を​​解決し、Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) と TensorFlow を使用して深層学習を適用する方法を学習できます。 。

#5.人工知能とコグニティブ・コンピューティングのための IBM Watson

このUdemyコースは、IBM Watsonを使用してスマートAI、ML、コグニティブ・コンピューティング・システムとアプリケーションを構築する方法を学びたい場合に最適です。

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最適な機能の選択、顧客ケースのチャットボットの構築、テキストからのメタデータの抽出など、さまざまな驚くべき機能を実現する IBM Watson API の機能を探ります。

最後の言葉

コグニティブ コンピューティングはまだその可能性を最大限に発揮していませんが、将来の実装には多くの可能性があります。たとえば、人間がより適切な意思決定を行い、冗長なタスクを自動化し、認知負荷を軽減するのに役立ちます。

このブログは、コグニティブ コンピューティングの概念、その仕組み、利点、さらには組織におけるその範囲と応用について理解するのに役立ちます。

次に、クラウド コンピューティングの面接の質問と回答を確認してください。

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