Cognitive Computing – najpoważniejszy przejaw sztucznej inteligencji

Czy spowszedniały dla nasz wszystkich komputer może nas jeszcze czymś zaskoczyć? Taką szansę może stworzyć Cognitive Computing - zespół umiejętności traktowanych często, jako najpoważniejszy przejaw sztucznej inteligencji.

Podziel się

facebook twitter google+ linkedin email
Cognitive Computing Norbert Biedrzycki blog BrandsIT

Mój artykuł wBrandsIT z dnia 4 lipca 2018 roku.

 

Wszystkie funkcjonujące definicje Cognitive Computing zawierają w sobie kilka wspólnych, powtarzających się elementów. Najogólniej rzecz ujmując, termin ten oznacza zespół technologii, które w dużej mierze są efektem studiów nad działaniem ludzkiego mózgu. Jest to swoiste połączenie Sztucznej Inteligencjii Przetwarzania Sygnałów – dwóch elementów kluczowych dla rozwoju świadomości maszyn technologii. Łączą one w sobie zestaw nowoczesnych narzędzi: samo-uczenie się maszyn, rozumowanie i wnioskowanie, przetwarzanie języka naturalnego, mowę, interakcje komputer-człowiek i wiele innych. Wszystkie są aspektami współpracy między maszynami i człowiekiem. Krótko mówiąc, termin Cognitive Computing odnosi się do technologii, które naśladują sposób przetwarzania informacji w ludzkim mózgu oraz zwiększają jakość procesu podejmowania decyzji przez człowieka.

Cognitive Computing stanowi niejako komputerową symulację procesów myślowych człowieka. Konstrukcja taka generuje szereg nowych możliwości dla urządzeń, które ją wykorzystują oraz samego użytkownika. Maszyny zbudowane w oparciu o ideę Cognitive Computing są już w stanie aktywnie rozumieć języki naturalne i reagować na zdobywane w ten sposób informacje, potrafią też rozpoznawać obiekty, łącznie z ludzkimi twarzami. Stają się w ten sposób produktem ludzkiego umysłu, który nie ma sobie równych na przestrzeni całej historii.

Analizując Cognitive Computing mówimy w istocie o zespole cech i właściwości, które powodują, że maszyna staje się coraz bardziej inteligentna, a tym samym coraz bardziej nam przyjazna. Cognitive Computing można traktować jako nową technologiczną jakość, bowiem między człowiekiem i obsługiwaną przez niego maszyną, rodzi się nowe, subtelne połączenie. Jeszcze nie emocjonalne i duchowe, ale będące czymś więcej, niż tylko relacją podmiot – przedmiot.

To właśnie dzięki tej jakości, komputerowi asystenci tacy jak chociażby Siri, będą stopniowo nabierać ludzkich cech. Dążenie do rozwoju tych cech może wynikać z faktu, że dla ludzi zaangażowanych w tworzenie technik komputerowych największym wyzwaniem jest doprowadzenie do tego, by maszyna jak najdokładniej rozumiała użytkownika. Nie tylko jego pytania, ale i intencje. By potrafiła „odczytywać” znaczące, dodatkowe sygnały, które są jej wysyłane przez użytkownika w trakcie pracy nad danym zagadnieniem. Jeszcze inaczej: by uwzględniała pojęciowy i społeczny kontekst jego działań. Przykład? Na proste pytanie o godzinę, skierowane do komputerowego asystenta, być może otrzymam wkrótce konkretną odpowiedź, ale wzbogaconą o dodatkowe, pełne empatii sformułowanie: „13.30. Może czas na przerwę i przekąskę? Norbert, jak sądzisz?”

Tu chciałbym na chwilę się zatrzymać i odesłać czytelnika do mojego poprzedniego tekstu o Machine Learning. Pisałem w nim, że technologia ta pozwala komputerom uczyć się, a tym samym przeprowadzać analizy danych z coraz większą skutecznością, która ma związek z całym dotychczasowym „doświadczeniem” maszyny zdobywanym w trakcie wykonywania wcześniej podobnych operacji. Przykładowo: wielokrotnie już wspominany przeze mnie komputer IBM Watson rozumie pytania zadawane mu w języku naturalnym. Chcąc na nie odpowiedzieć, przeszukuje potężne zbiory danych o różnym charakterze – dotyczą one zagadnień biznesowych, matematycznych czy medycznych. Wraz z kolejnymi zadaniami (pytaniami), doskonali on swoje umiejętności. Im więcejdanych zaabsorbuje, im więcej zadań dostaje do rozwiązania, tym bardziej jego umiejętności analityczno-poznawcze rosną.

Zapraszam do lektury pełnego artykułu –link

 

Powiązane artykuły:

– Maszyno, kiedy staniesz się dla mnie bliska? 

– Maszyna cię nie przytuli, ale … wysłucha i coś doradzi

– Czy maszyny odróżniają dobro od zła?

– Co pomyśli maszyna, gdy spojrzy nam głęboko w oczy?

– Koniec życia jakie znamy, czyli witajcie w zdygitalizowanym świecie

– Praca przyszłości, czyli zaczniemy pracować od nowa

 

Skomentuj

6 comments

  1. MJarosz99

    Musk dość często zmienia kierunek rozwoju, często też jedno mówi a inne robi. Job początkowo był zachwycony możliwościami AI, później bardziej się tonował (polecam jego biografię Isaccsona). Natomiast odniosłem się przede wszystkim do jednej z ostatnich konferencji z Hawkingiem, gdzie w ciekawy sposób został poruszony temat zagrożeń że strony AI – i nie mówię tu o Terminatorze😉 Pozdrawiam.

  2. MJarosz99

    Zagrożenie ze strony AI wg mnie jest inne. Dzięki niej możesz bardzo szybko przetworzyć duże ilości danych i wyciągać wnioski, aby wymuszać pewne działania. Tak jakbyś miał super umysł, to jest większe zagrożenie. Problemem oczywiście jest dostępność danych. Zastanawiam się dlaczego wyciągnąłeś akurat Jobsa jako przykład osoby ostrzegającej przed AI, skoro nie żyje on od 7 lat, a dyskusja na temat potencjalnego zagrożenia zaczęła się stosunkowo niedawno. Zresztą, o zdaniu Muska o AI możesz poczytać w jednym! z tysiąca artykułów. Polecam również rzucić okiem na zeszłoroczny spór na linii Musk – Zuckenberg.

  3. Avicenna

    Takie komputery potrzebne do tego by lepiej kształtować materię. Dzięki temu znajdziemy lepsze stopy metali i atomy o nowych właściwościach. Ma to znaczenie w podboju kosmosu, jak również w nowych metodach trasportu. Przepisy na lepsze stopy, w tym na zimne szkło do budowy statkow kosmicznych, są dostępne w starych księgach indyjskich. W indiach stoi także, od kilku tysięcy lat, stalowy słup odlany w stranie nieważkości, który nie koroduje. Ale kogo to interesuje