Предприятия полным ходом приступили к освоению решений на базе искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО), но это лишь вершина айсберга, которую подпирает куда более мощная технология — когнитивные вычисления (cognitive computing). Что они из себе представляют? И, что самое важное, как раскрыть их потенциал и какие преимущества они принесут бизнесу? На эти вопросы отвечает портал Techopedia.

В настоящее время наиболее известной когнитивной платформой является суперкомпьютер IBM Watson. Известность ему принесла победа в интеллектуальной викторине «Jeopardy», но его реальное применение куда шире — суперкомпьютер задействуется для обработки больших данных в здравоохранении, сфере финансов и высокотехнологичном производстве.

Когнитивные компьютеры: что это и почему они ошибаются

Пока что рано говорить о том, что когнитивный компьютинг прочно прописался на рынке. Скорее, это экспериментальная технология, которая к тому же грешит неточностями. Подобное случалось и с Watson — машину ставило в тупик огромное количество разнородных, порой конфликтующих между собой наборов данных, однако она, как и все интеллектуальные системы, обладает способностью учиться на ошибках и адаптироваться к изменяющимся условиям. Таким образом когнитивная платформа неуклонно улучшает свою производительность, не требуя ручного кодирования.

С точки зрения перспективы это значит, что высококвалифицированная работа (обычно по анализу и обработке информации всех типов) будет проводиться автономными, самообучающимися платформами. Однако между ними есть разница. По словам Джоэл Ханса из RTInsights, ключевое различие между обычным и когнитивным ИИ заключается в том, что последний обладает возможностями познания.

Здесь важно не путать когнитивный процесс (познание) с узнаванием — мультимедийные энциклопедии, возможно, дают некоторые знания, но знание и познание — вещи абсолютно разные (познание — процесс, знание — результат этого процесса). Когнитивность позволяет решать произвольное множество задач, не ограничивая интеллектуальные потребности пользователя возможностями, намертво «зашитыми» в тех или иных программных пакетах.

Типичный ИИ очень эффективен в выборе действий при наличии их фиксированного числа. Интеллектуальный помощник, например, может анализировать формулировку определенного запроса и выбрать ответ из данного подмножества. Тем временем когнитивное решение пытается подражать человеческой мысли, занимаясь контекстно-зависимым решением проблем. Когнитивный компьютер может давать советы и даже распознавать нюансы проблем, что выводит его на уровень выше программ, которые автоматизируют выполнение функций.

Важным примером, демонстрирующим разницу между ИИ и когнитивным компьютером, может быть модулирование их действий в операционной палате. Так, умений «обычной» ИИ-платформы достаточно для того, чтобы следить за сердечным ритмом и дыханием пациента, контролировать уровень анестезии или управляться со скальпелем во время проведения дистанционного хирургического вмешательства. В свою очередь когнитивный помощник сможет анализировать картину болезни пациента и назначать процедуры и курсы лечения, «перелопатив» для этого огромное количество медицинских журналов (лечащий врач просто физически не сможет этого сделать) и спроецировав эти знания на конкретную клиническую ситуацию.

Пока что это чисто теоретические рассуждения, но все же рано или поздно возникнет вопрос: так какую практическую пользу могут принести бизнесу когнитивные вычисления? Президент и главный исполнительный директор Aera Technology Фредерик Лалуи считает, что они пригодятся для «цифровизации исполнительных функций», но для этого их нужно научить делать выводы, анализируя разнородные данные, выбирать ответы из множества вариантов, руководствуясь не алгоритмами, а логикой, рациональностью, используя приемы причинно-следственного анализа и опыта.

В нейропсихологии исполнительные функции принято рассматривать как гипотетический набор высокоуровневых процессов, и они напрямую связаны с тем, каким образом человеческий мозг принимает решения. Если нейропсихологам удастся разгадать эту дилемму, они наверняка поделятся своими выводами со специалистами в области ИИ, а это значит, что когнитивные компьютеры смогут думать как люди.

Впрочем, некоторые познания о работе человеческого мозга уже имеются. Известно, что он развивается эволюционно: детский мозг не сразу может справиться с такими задачами, как завязывание шнурков на обуви, но по мере взросления он накапливает опыт и с каждой попыткой эта задача упрощается вплоть до того, что доводится до автоматизма. Со временем взрослому человеку приходится решать все более сложные задачи, но для того, чтобы это делать, ему приходится полагаться не только на накопленный опыт, но и черпать новые умения из сторонних источников (книги, энциклопедии, фильмы, Интернет). Задействуя внешние источники, мозг переключается в режим защиты, то есть он взвешивает серьезность конкретной ситуации, определяя, стоит ли доверять источнику ее решения, например, совету приятеля.

Чтобы достичь возможности принимать высокоуровневые решения (а не заложенные алгоритмы действий), интеллектуальной платформе придется пройти все этапы взросления человеческого мозга. Понимая это, большинство экспертов говорят, что для развития таких платформ, как Watson, потребуется немало времени. Они обладают огромными вычислительными ресурсами, но пока что не научились искать ответы без заложенных шаблонов.

ИИ становится умнее

Не стоит упускать из виду далекую перспективу когнитивных технологий для бизнеса. Роуз де Фремери из Mobile Business Insight считает, что ИИ-технологии превратят предприятия в «функциональные когнитивные единицы, которые будут обладать способностью к экспоненциальному обучению и непрерывной самонаправленной оптимизации». По ее мнению, эти возможности в комбинации с применением таких комплексных технологий, как блокчейн, Интернет вещей и ЗD-печать, поставят «когнитивные компании» в более выгодное положение.

Однако для успешной реализации этого перехода предприятию необходимо выработать четкий план. Руководствуясь им, одни организации будут использовать когнитивные технологии для укрепления позиций на существующих рынках, тогда как другие будут осуществлять поиск новых бизнес-моделей или заниматься цифровизацией своего бизнеса, чего от них требуют реалии современного подключенного мира.

Несомненно, говорить о пользе когнитивных вычислений в полную силу можно будет только тогда, когда они превратятся из эфемерности в практическую технологию. Вице-президент службы облачных вычислений, инфраструктуры и безопасности CSS Фаникишор Бурре приводит возможные примеры использования когнитивных функций:

  • предикативная поддержка: огромный набор поведенческих моделей оборудования, который может применяться для прогнозирования сбоев как в цифровых, так и в механических системах;
  • взаимозависимая аналитика: установка взаимосвязи между системными событиями для поиска как текущих, так и потенциальных проблем; динамический поиск путей для повышения производительности;
  • самовосстановление/автономное исправление ошибок: автоматическое восстановление критически важной инфраструктуры, приложений и программного обеспечения с использованием комбинации автоматизированного инструментария, аналитики на базе МО и комплексного восстановления;
  • управление самообучающимися системами: обеспечение данными в режиме реального времени; доступ к соответствующей информации, инструментам, шаблонам и другим ресурсам;
  • «умные» агенты: интеллектуальные виртуальные активы, которые могут обнаруживать и реагировать на внутренние и внешние угрозы и в случае необходимости перевести предприятие в автономное и контролируемое состояние.

Некоторые эксперты называют когнитивные компьютеры «мыслящими», но это не совсем точная формулировка. Пока что основные нейрохимические процессы, которые способствуют процедуре мышления, до конца не изучены, поэтому когнитивные системы вынуждены подражать человеческому интеллекту посредством высокоуровневых алгоритмов. В качестве преимущества такого подхода называется открытость — алгоритмы можно разобрать на код, проанализировать его и пересобрать заново, гарантируя, что когнитивные технологии — это не «черный ящик» и они «являются теми, за кого себя выдают».

Версия для печати (без изображений)