Как когнитивные компьютеры могут изменить наше будущее. Когнитивные технологии что это

Когнитивные технологии что это - Нейроморфный процессор Intel Когнитивистика. По дороге к искусственному интеллекту. Разум вместо программирования. Наступает эра компьютеров, способных к мышлению Когнитивные продукты и услуги Дальнейшее развитие

Сегодня и каждый день мы создаем удивительное количество информации: формулы, твиты, заметки, мнения, фотографии. Однако программируемые компьютеры прошлого не способны понять всю эту информацию. Когнитивные системы, такие как Watson Can от IBM.

2017: IBM: промышленность готова к внедрению когнитивных решений к 2020 году.

Согласно результатам исследования, проведенного IBM в сентябре 2017 года, почти две трети (64%) опрошенных руководителей отделов маркетинга и продаж считают, что отрасли, в которых они работают, готовы к внедрению когнитивных технологий в ближайшие три года. Тем не менее, только 24% респондентов имеют стратегию внедрения этих решений.

В целом, директора по маркетингу и продажам признают, что «удовлетворенность клиентов» является ключевым фактором в их решении внедрить когнитивные технологии. В то же время многие респонденты заявили, что их организации не готовы к успешному переходу на когнитивные системы.

По мнению опрошенных директоров по маркетингу, двумя основными преимуществами когнитивных технологий являются улучшение клиентского опыта и финансовые результаты, включая повышение прибыльности компании и возможность более точной оценки рентабельности маркетинговых кампаний. Директора по продажам, оснащенные когнитивными технологиями, стремятся получить полное представление о своих клиентах. Это позволяет им играть более значительную роль в улучшении прогнозирования и исследования клиентов, реализации стратегий предприятия и повышении качества обслуживания.

Доля руководителей ведущих компаний, опередивших своих конкурентов по таким показателям, как рост доходов и прибыльность за последние три года, составила 13% от общего числа респондентов. Директора по маркетингу и продажам таких компаний в подавляющем большинстве (93%) считают, что когнитивные технологии находятся на стадии зрелости и готовы к выходу на рынок, а 91% считают, что когнитивные вычисления выгодны для их организации. При этом почти четверть (24%) таких респондентов указывают, что когнитивные технологии уже используются в их компаниях. Только 3% компаний — лидеров рынка (87% респондентов) указывают на использование когнитивных технологий. Напротив, ведущие компании занимают лидирующие позиции в когнитивной эре: 73% из них уже собирают и обрабатывают внешние рыночные данные.

Исследование, проведенное IBM Institute for Business Value (IBV) при Oxford Economics, основано на глобальном опросе 525 директоров по маркетингу и 389 директоров по продажам в самых разных отраслях. Его основная цель — определить степень готовности специалистов по маркетингу и продажам к внедрению когнитивных технологий.

Рекомендации по переходу к когнитивным вычислениям

Чтобы раскрыть потенциал когнитивных вычислений для решения задач маркетинга и продаж, IBM IBV рекомендует директорам по маркетингу и продажам предпринять следующие шаги

Понимание того, как работает человеческий мозг, позволяет им научиться воспроизводить его полностью или частично. Это начало настоящего искусственного интеллекта, который можно изучать или создавать.

Как когнитивные компьютеры могут изменить наше будущее

Как когнитивные компьютеры могут изменить наше будущее

Возможно, накопленных человечеством знаний уже достаточно, чтобы открыть секрет бессмертия, ответить на вопрос о существовании внеземных цивилизаций или найти лекарство от многих неизлечимых болезней прошлого. Но сколько лет потребуется ученым, чтобы собрать, классифицировать и интерпретировать все соответствующие теории и факты, основываясь исключительно на собственных источниках? Даже если миллионы научных статей, таблиц, диаграмм, учебников, изображений, аудио- и видеоматериалов оцифровать и загрузить на самые мощные компьютеры, процесс все равно не пойдет намного быстрее. Машины не могут распознавать изображения или звуки или понимать ручной язык в том же смысле и на том же уровне, что и мы, Homo sapiens. Для компьютеров эта информация — всего лишь набор неструктурированных данных, которые не могут помочь им сделать необходимые открытия. Однако когнитивные технологии в корне меняют ситуацию. С их помощью машины учатся понимать человеческий язык так, как это естественно для нас, видеть, слышать, чувствовать и даже гипотетически пытаться думать об окружающем мире с помощью датчиков.

В условиях внедрения таких концепций, как Интернет вещей, и роста неструктурированной информации как грибного дождя, появление когнитивных систем важно как никогда. Строгая математическая логика, которой следуют обычные компьютеры, позволяет программистам решать только заранее поставленные задачи, используя только четко организованные данные, такие как числа или строки букв. Это лишь 20% всей информации, доступной на сегодняшний день. Таким образом, оставшиеся 80% данных (так называемые темные данные) не могут быть использованы на обычном компьютере и остаются неструктурированными. Трудно представить, скольких возможностей стоит нам это упущение. ‘Какова цена невежества?’ ‘Сколько стоит отказ от лечения рака?’ Эксперты говорят. На этом этапе необходимо выделить когнитивные технологии, или технологии мышления или обучения, которые некоторые уже называют следующей вехой в развитии информационных систем.

Что такое когнитивные технологии?

Когнитивные технологии — это программное и аппаратное обеспечение, имитирующее функции человеческого мозга.

В ближайшем будущем когнитивные системы будут иметь мобильную форму, но пока они представляют собой корпоративные суперкомпьютеры, функции которых доступны на других устройствах через облачные сервисы. Благодаря своей особой архитектуре когнитивные системы сочетают огромную вычислительную мощность с инновационными способами обработки данных, похожими на наши мыслительные процессы. Ожидается, что в будущем эти системы смогут полностью понимать информацию, представленную в привычном для человека виде. К ним относятся, например, устная и письменная речь, зрительные образы, чувства и эмоции, которые помогают нам выражать свои мысли естественным образом.

Как и мы, когнитивные системы не бездействуют, следуя явным указаниям программиста, а постоянно учатся и автоматически адаптируются к новым данным и задачам. Мыслящие машины также имеют своих учителей, которые являются людьми высокого уровня, обладающими знаниями в конкретных областях. С помощью пар «вопрос-ответ» наставники тренируют систему и учат их правильно интерпретировать новую информацию и модифицировать свою работу. Взаимодействие с новыми данными и пользователями также улучшает когнитивные системы.

Дочитав до этого места, неудивительно, что мы вспомнили недавние наблюдения гиганта SkyNet или HawkingandMusk о потенциальной угрозе, исходящей от искусственного интеллекта. Когнитивные эксперты поспешили заверить нас, что мыслящим компьютерам не хватает самосознания и личной мотивации в обычном смысле этого слова. По словам доктора Джона Келли из IBM, который непосредственно занимается когнитивными технологиями, у машин нет причин конкурировать с людьми. Келли и его коллеги называют своей целью объединение человека и машины. Последний является единственным элементом, который должен усиливать первый.

Как устроен когнитивный компьютер

Современные приложения

Когнитивные системы обучаются благодаря искусственным нейронным сетям. Это сложные математические модели, которые (пока только в общих чертах) имитируют принципы поведения естественной нервной системы и клеточной организации. Таким образом, искусственные нейронные сети состоят из аналогов нейронов, нервных клеток мозга, представленных в виде математических функций. Взаимодействие этих функций позволяет компьютерным системам анализировать изображения, аудио и другие данные, учиться на них, строить предположения и принимать решения так же, как человек может осуществлять подобные процессы посредством обмена сигналами между органическими нейронами. Это все волшебство.

Замечательное представление биологической нейронной сети

Ни самый яркий флагманский смартфон, ни самый мощный игровой компьютер не смогут эффективно смоделировать нейронную сеть. Парадоксально, но все устройства, которые так популярны сегодня, были разработаны в соответствии с принципами пауперизма 70 лет назад. Это называется архитектурой фон Неймана, по имени венгерского математика, описавшего эту идею в 1940-х годах. Неотъемлемой особенностью и основным недостатком является последовательный характер вычислений. Обычные компьютеры выполняют команды по очереди, только одну за раз или много за раз. Одного этого недостаточно для быстрого создания сложных нейронных сетей, так как клетки мозга имеют слишком много вычислений для параллельного выполнения.

Чтобы обойти ограничения фон Неймана, современные думающие машины строятся на суперкомпьютерах, основанных на массивно-параллельных архитектурах. Они ускоряют вычисления, распределяя их между несколькими чипами, работающими синхронно. Например, на момент своего появления в 2011 году когнитивное оборудование IBM Watson состояло из 90 серверов с четырьмя восьмиядерными процессорами POWER7 каждый. IBM выбрала Linux в качестве операционной системы Watson, с собственными программными решениями для реализации нейронных сетей и других когнитивных технологий. Трудно сказать, что сейчас находится под капотом Watson, но в 2014 году компания объявила, что уменьшила размер системы на 90% до размера трех коробок для пиццы и сделала ее в 24 раза быстрее. Впечатляет

Суперкомпьютер Watson, 2011 год. Фото: IBM.

По мнению аналитика компании Neuralytix Тома Петрочелли, когнитивные технологии являются отличным дополнением к традиционной экосистеме ИТ. Эксперты прогнозируют, что небольшое количество приложений будет полностью когнитивным, но некоторые из этих функций будут интегрированы во многие традиционные программы. IBM уже предоставляет ряд облачных сервисов на базе Watson и все инструменты, необходимые для их интеграции во внешние продукты. Используя предоставленные API, разработчики могут создавать собственные решения на базе платформы Watson на таких популярных языках, как Java и Node.js.

Когнитивные системы сосуществуют с традиционными системами и дополняют их, но не заменяют их полностью.

Важно признать, что когнитивные технологии все еще находятся в зачаточном состоянии. Впервые они привлекли внимание общественности четыре года назад. Затем этот же суперкомпьютер, Уотсон, обыграл живых игроков популярной интеллектуальной видеоигры Jeopardy (телешоу, известное зрителям как Jeopardy). IBM позиционирует ее как единственную на данный момент полноценную платформу для когнитивных технологий и искусственного интеллекта. Компания ищет новых деловых партнеров для внедрения разработок и уже имеет опыт в этой области.

ДМИТРИЙ РОМАНОВ: На российском рынке работает около 20 игроков разного размера и уровня деловой квалификации. Западные компании, такие как IBM и HP, очень активно продвигают технологии распознавания неструктурированной информации, но российских игроков, вероятно, больше половины.

Watson — это основа когнитивного бизнеса

Watson использует возможности 28 облачных API, число которых к концу 2016 года увеличится на 50%. Эти API соединяют новые приложения, продукты и процессы и закладывают основу для цифровых предприятий. Узнайте, как ведущие эксперты в различных областях работают с Watson.

Watson может собирать, понимать, анализировать и учиться на основе всех форм данных, включая неструктурированные данные. В некотором смысле, Ватсон может думать. Когда Ватсон думает вместе с вами, вы думаете наперед.

Как Ваш бизнес может стать когнитивным?

С IBM Watson вы можете начать прямо сейчас.

  1. Развивайте когнитивные стратегии. Изучите свои продукты, услуги, процессы и функции, чтобы определить, что делать и чего не делать.
  2. Расширьте когнитивные возможности с помощью подробных данных. Осознание данных — важная особенность когнитивной эпохи. Обеспечьте сбор и обработку нужных структурированных и неструктурированных данных.
  3. Движение когнитивных облаков. Убедитесь, что предприятия могут максимально использовать облачные сервисы, базы данных и когнитивные API.
  4. Создайте когнитивную инфраструктуру. Знающие предприятия нуждаются в ИТ-инфраструктуре, созданной для правильных рабочих нагрузок. Он должен быть способен обрабатывать данные и аналитику с помощью когнитивных сервисов.
  5. Используйте защиту для своего познавательного бизнеса. Когда все подключено, все становится более уязвимым. Убедитесь, что все, все данные, все операции защищены.

С кем общается Ватсон?

Каждый день, каждую минуту, каждую наносекунду Watson учится у экспертов. Посмотрите на его путь обучения.

Когда Ватсон думает вместе с нами, мы можем опередить свое время. Думайте наперед!

Оцените статью
club-cs.ru