Смогут ли компьютеры когда-нибудь снова нас удивить? Некоторый потенциал удивления может заключаться в когнитивных вычислениях - наборе навыков, который широко считается наиболее важным проявлением искусственного интеллекта.

Еще во время учебы в университете и позже, в начале моей профессиональной карьеры, я писал программное обеспечение. Первую зарплату я получил как программист. Я часто не ложился спать допоздна и даже всю ночь исправлял бесконечные ошибки кода. Были времена, когда код, который я написал, наконец начинал делать то, что я хотел, служа своему прямому назначению. Со временем такие моменты становились все более частыми. Я часто задавался вопросом, заменят ли когда-нибудь программистов. Но как и чем? Научно-фантастическая литература, которая мне нравилась, изобиловала рассказами о роботах, искусственном интеллекте и технологиях самообучения, которые вышли за свои границы и начали действовать вопреки правилам, процедурам и алгоритмам. Таким технологиям удалось учиться на своих ошибках и накапливать опыт. Тогда это все было научной фантастикой. Компьютерная программа, которая выполняла что-либо, кроме задач, поставленных перед ней ее программистом? Какое заблуждение. Но потом я наткнулся на другие концепции, такие как самообучающиеся машины и нейронные сети.

Оказывается, компьютерная программа может накапливать опыт и применять его для изменения своего поведения. По сути, машины учатся на опыте, который либо приобретается ими непосредственно, либо внедряется в их память. Я узнал об алгоритмах, имитирующих человеческий мозг. Они самостоятельно модифицируются в поисках оптимальных решений поставленных проблем. Я узнал о когнитивных вычислениях, и я хотел бы поделиться своими размышлениями на эту тему в этой статье.

Во время обработки чисел компьютер следит за моим лицом

Все существующие определения когнитивных вычислений имеют несколько общих черт. Вообще говоря, этот термин относится к набору технологий, которые в значительной степени являются результатом исследований функционирования человеческого мозга. Он описывает своего рода союз искусственного интеллекта и обработки сигналов. Оба являются ключом к развитию машинного сознания. Они воплощают в себе передовые инструменты, такие как самообучение и рассуждение с помощью машин, которые делают свои собственные выводы, обрабатывают естественный язык, воспроизводят речь, взаимодействуют с людьми и многое другое. Все это аспекты сотрудничества человека и машины. Вкратце, термин когнитивные вычисления относится к технологии, которая имитирует способ обработки информации человеческим мозгом и улучшает процесс принятия решений.

Когнитивные вычисления. Для чего это можно использовать?

Когнитивные вычисления имитируют человеческое мышление. Он дополняет устройства, которые его используют, одновременно расширяя возможности самих пользователей. Когнитивные машины могут активно понимать такой язык и реагировать на информацию, извлеченную из взаимодействий на естественном языке. Они также могут распознавать объекты, в том числе человеческие лица. Их изысканность не имеет себе равных ни в одном продукте, когда-либо созданном в истории человечества.

Время перекусить, Норберт

По сути, когнитивные вычисления - это набор функций и свойств, которые делают машины еще более интеллектуальными и, тем самым, более удобными для людей. Когнитивные вычисления можно рассматривать как технологический поворотный момент и новый тонкий способ связать людей и машины, которыми они управляют. Хотя эта связь не является ни эмоциональной, ни духовной, это определенно больше, чем просто отношения между субъектом и объектом.

Благодаря этому качеству компьютерные помощники, такие как Siri (от Apple), должны постепенно стать более похожими на людей. Усилия по разработке таких функций будут сосредоточены на решении самой большой проблемы, с которой сталкиваются разработчики компьютерных технологий. Это сделано для того, чтобы машины точно понимали людей, то есть понимали не только вопросы, которые люди задают, но также их основные намерения и значимые намеки, исходящие от пользователей, которые имеют дело с данными проблемами. Другими словами, машины должны учитывать концептуальный и социальный контекст человеческих действий. Пример? На простой вопрос о времени суток, заданный компьютерному ассистенту, вскоре может последовать практический ответ, за которым следует искреннее предложение: «Сейчас 13:30. Как насчет перерыва и перекуса? Что скажешь, Норберт?

Дорогая машина - посоветуйте, пожалуйста, мне

На этом я остановлюсь на мгновение и отсылаю читателя к моей предыдущей статье Машинное обучение. В нем я сказал, что машинные технологии позволяют компьютерам учиться и, следовательно, более эффективно анализировать данные. Машинное обучение увеличивает общий опыт компьютера, который он накапливает при выполнении задач. Например, IBM’s Watson, компьютер, о котором я упоминал много раз, понимает вопросы на естественном языке. Чтобы ответить на них, он просматривает огромные базы данных различного типа, будь то деловые, математические или медицинские. С каждым последующим вопросом (задачей) компьютер оттачивает свои навыки. Чем больше данных он поглощает и чем больше задач ему дается, тем выше становятся его аналитические и когнитивные способности.

Машинное обучение - это уже сложный, хотя и очень простой машинный навык, имеющий параллели с человеческим мозгом. Это позволяет самосовершенствоваться на основе опыта. Однако только когда когнитивные вычисления войдут в картину, пользователи смогут по-настоящему получать удовольствие от взаимодействия с технологией, которая является практически интеллектуальной. Машина не только обеспечивает доступ к структурированной информации, но и автономно пишет алгоритмы и предлагает решения проблем. Врач, например, может ожидать, что IBM Watson не только проанализирует миллиарды единиц информации (большие данные) и использует их для правильных выводов, но и предложит идеи для решения возникшей проблемы.

Здесь я хотел бы привести пример из повседневного опыта. Бортовая автомобильная навигационная система полагается на огромные объемы топографических данных, которые она анализирует для создания карты. Затем отображается карта с маршрутом от запрошенной точки A до точки B, с должным учетом предпочтений пользователя и предыдущих выбранных маршрутов. Это зависит от машинного обучения. Однако до тех пор, пока бортовая машина не предложит конкретный маршрут, избегающий интенсивного движения, и в то же время учитывающий наши привычки, он начинает приближаться к когнитивным вычислениям.

Обработка чисел - это еще не все

Все это нормально, но откуда сегодняшние инженеры взяли идею, что компьютеры должны делать больше, чем просто вычислять числа в быстром темпе? Глава исследовательского центра IBM в Альмадене Джеффри Велсер, который потратил около пяти десятилетий на разработку искусственного интеллекта, предложил такой простой ответ: «Человеческий разум не может хорошо обрабатывать числа, но он хорошо справляется с другими вещами, такими как игры, стратегии, понимание загадки и естественный язык, и распознавание лиц. Итак, мы посмотрели, как заставить компьютеры делать это ».

Попытки использовать алгоритмы и самообучение для разработки машины, которая помогала бы людям принимать решения, произвели впечатляющий эффект. Создавая Watson, IBM значительно подняла планку для мира технологий.

Как теперь его применить?

Изучение человеческого мозга, ставшего плацдармом для развития информационных технологий, без сомнения, будет иметь более широкое значение в нашей жизни, затрагивая сферу бизнеса, безопасности, защиты, маркетинга, науки, медицины и промышленности. «Видение» компьютеров, которые понимают естественный язык и распознают предметы, может помочь каждому, от школьных учителей до ученых, ищущих лекарство от рака. В мире бизнеса технология должна - со временем - помочь более эффективно использовать человеческие ресурсы, найти лучшие способы приобретения новых компетенций и, в конечном итоге, ослабить жесткие корпоративные правила, возникающие в результате соблюдения традиционных моделей управления. В медицине уже много написано о надеждах врачей, связанных с прекрасным аналитическим инструментом - IBM Watson. В сфере здравоохранения Watson мгновенно просматривает историю болезни пациента, помогает диагностировать состояние здоровья и позволяет врачам мгновенно получать доступ к информации, которую ранее невозможно было получить в требуемый период времени. Это может стать большим прорывом в диагностике и лечении болезней, которые еще нельзя вылечить.

Уотсон вызвал значительный интерес со стороны онкологического сообщества, члены которого возлагают большие надежды на способность компьютера быстро выполнять поиск в гигантских базах данных рака (что имеет решающее значение при лечении рака) и давать важные советы врачам.

В сочетании с квантовыми вычислениями это станет надежным инструментом для решения сложных технологических проблем. Даже сегодня маркетологи признают ценность систем когнитивных вычислений, которые играют все более важную роль в автоматизации, отношениях с клиентами и персонализации обслуживания. Каждая область человеческой деятельности, в которой важны обработка данных, стратегическое планирование и моделирование, в конечном итоге выиграет от этих технологических достижений.

Третья эра машин

Некоторые люди заходят так далеко, что утверждают, что с когнитивными вычислениями начнется третья эра ИТ. В начале 20 века компьютеры считались просто счетными машинами. Начиная с 1950-х годов они начали полагаться на огромные базы данных. В 21 веке компьютеры научились видеть, слышать и думать. Поскольку человеческое мышление - сложный процесс, результаты которого часто непредсказуемы, возможно, мы могли бы предположить, что когнитивный союз человека и машины вскоре приведет к развитию, которое сейчас трудно предвидеть.

Машины будущего должны изменить то, как люди приобретают и расширяют свои знания, чтобы достичь «когнитивного» ускорения. Однако, независимо от того, что может принести будущее, сегодняшний день с его все более эффективным мышлением компьютеров становится все более захватывающим.

Статьи по Теме:

- Только Бог может так быстро считать - мир квантовых вычислений

- "Машинное обучение. Компьютеры достигают совершеннолетия »

- По нашим компьютерам… Тебя не существует

Источник изображения: Shutterstock