Машинное обучение и Искусственный Интеллект - стр. 6

Когнитивные вычисления основаны на самообучающихся системах, которые используют методы машинного обучения для интеллектуального выполнения специфических задач, похожих на человеческие.

Узкий искусственный интеллект не пытается имитировать мыслительные процессы человека.

Вместо этого, узкая система ИИ – это сложные алгоритмы для решения конкретной задачи – в случае беспилотной машины, она просто избегает столкновений, держа курс.

И узкий ИИ не пытается обрабатывать те же данные так же, как человеческий мозг.

Но, с другой стороны, когнитивные вычисления не принимают решения за людей, а скорее дополняют наши собственные решения.

Хотя цель когнитивных вычислений – это понять и воспроизвести суть человеческого интеллекта.

Система когнитивных вычислений имеет способность адаптироваться (как мозг) к любому окружению.

Она является динамичной в сборе данных и понимании целей и требований.

И когнитивная система обладает возможностью легко взаимодействовать с пользователями, чтобы пользователи могли легко определять свои потребности.

Аналогично, она также взаимодействует с другими устройствами и облачными сервисами.

Система когнитивных вычислений обладает способностью понимать, идентифицировать и извлекать контекст, такой как синтаксис, время, местоположение, правила, профили, процессы, задачи и цели.

Она опирается на несколько источников информации, включая как структурированную, так и неструктурированную цифровую информацию.

И мы можем найти множество примеров успешных систем когнитивных вычислений.

Например, точность технологии распознавания голоса Google выросла с 84 процентов в 2012 году до 98 процентов менее чем за два года.

Технология DeepFace Facebook теперь может распознавать лица с точностью до 97 процентов.

В настоящее время в сфере когнитивных вычислений доминируют такие крупные игроки, как IBM, Microsoft и Google.

IBM, являясь пионером этой технологии, инвестировала 26 миллиардов долларов в большие данные и аналитику и сейчас тратит около трети своего бюджета на исследования и разработки в области когнитивных вычислений.

IBM Watson – это суперкомпьютер и платформа когнитивных вычислений IBM.

Основная задача Уотсона – понимать вопросы, сформулированные на естественном языке, и находить на них ответы с помощью ИИ.

IBM Watson использует глубокий анализ контента и обоснование на основе фактических данных.

В сочетании с вероятностными методами обработки, Watson может улучшить процесс принятия решений, сократить расходы и оптимизировать результаты.

Microsoft Cognitive Services – это набор API, SDK и когнитивных сервисов, которые разработчики могут использовать для повышения интеллектуальности своих приложений.