認知コンピューティング：定義、動作、例など

Cognitive Computing Definition, Operation, Examples

イントロダクション

2011年、特別なロボットであるバクスターが工場のチームに加わりました。バクスターは身長6フィートで体重300ポンド、便利な2本のアームと表情豊かなデジタル目を持っていました。バクスターをユニークにしたのは、認知コンピューティングのおかげで人間と共働することができることです。このAIのアプローチは人間の思考と学習を模倣しています。人間はバクスターにより良いタスクの方法を教えました。これは生徒を導くメンターのようなものです。残念なことに、バクスターの製造元であるリシンクロボティクスは困難に直面しました。バクスターを購入した人はあまりいませんでしたし、2018年には会社が破産しました。ドイツの自動化企業であるハーングループが引き継ぎ、バクスターの後継機であるソーヤーの開発を始めました。

バクスターは長続きしませんでしたが、これは自動化の新しい時代の始まりを示すものでした。認知コンピューティングのおかげで、マシンは安全に人間と共働することができるようになりました。人間の思考を模倣することで、認知コンピューティングは人間とマシンの間により密接な絆を作り出し、より良い協働関係を築くことを目指しています。AIの専門家であるJTコストマンは、これはまだ始まりに過ぎないと考えています。この記事では、最近の世界における認知コンピューティングのさまざまな側面を探求していきます。

認知コンピューティングとは何ですか？

認知コンピューティングは、人間の思考プロセスと問題解決能力を模倣するコンピュータシステムを作成する人工知能（AI）のことです。これにより、マシンはより自然で直感的な方法で人間と理解し、学習し、相互作用することが可能になります。従来のプログラミングとは異なり、認知コンピューティングシステムは大量のデータを処理し、パターンを認識し、文脈に基づいた意思決定を行うことができます。

これらのシステムは、機械学習、自然言語処理、ニューラルネットワークを使用して人間の認知をシミュレートします。認知コンピューティングは、複雑なデータ分析、言語理解、意思決定を必要とするタスクに特に有用です。医療、金融、顧客サービスなど、さまざまな分野で応用されています。

• テキストから音楽を生成するAI：Stability Audio、GoogleのMusicLMなど
• 「インダストリー4.0 メタバースの解放：AR/VR、AI、および3Dテクノロジーが次世代産業革命を推進する方法」
• バードが強化された機能を発表：Gmail、Drive、および他のGoogle Appsとの統合

認知コンピューティングの主な目標の1つは、マシンが人間の能力を支援し強化する共生関係を確立することです。この技術は産業を革新し、知識に基づいたインテリジェントな洞察と解決策を提供することにより、私たちの日常生活を改善する可能性があります。

AIと認知コンピューティング

人工知能（AI）と認知コンピューティングは、テクノロジーの世界でのデジタルスーパーヒーローのような存在です。AIは、コンピュータが賢く、ほぼ人間のように物事を行うための知力です。データから学び、人間の言語で話し、意思決定を行い、さらには画像を見て理解することができます。まるでコンピュータに思考を教えるかのようです！

AIのクールな相棒である認知コンピューティングは、さらに一歩進んでいます。それはコンピュータを人間のように超スマートに行動させます。彼らは私たちの感情を理解し、さまざまな状況に適応し、私たちと素晴らしいチームプレイヤーのように働くことができます。あなたを本当によく理解してくれるコンピュータの仲間を想像してみてください。

AIはコンピュータがスマートになる大きな世界であり、認知コンピューティングはそれに特別な一部分であり、私たちと密接に協力して超スマートに働く場所です。これらの技術の素晴らしさは、医療、金融、顧客サービスなどの分野でゲームを変え、私たちの生活をより簡単でエキサイティングなものにしています。

認知コンピューティングはどのように機能するのですか？

認知コンピューティングは、私たちが物事を学ぶ方法に少し似ています。それはコンピュータに人間のように考え、意思決定するようにトレーニングすることです。簡単に言えば、次のような方法で機能します：

• データからの学習：コンピュータは特定のトピックに関する大量の情報（データ）を収集します。私たちが新しいことを学ぶときと同様に、読み、聞き、見ることがあります。
• パターンの発見：次に、彼らはデータ中のパターンを見つけます。例えば、天気が暑いと人々がアイスクリームをより多く買うことに気付くかもしれません。
• 意思決定：パターンを見つけたら、それらを利用して意思決定を行います。アイスクリームの例では、コンピュータは暑い時にもっとアイスクリームを作ることを提案するかもしれません。
• より賢くなる：彼らは収集し学んだデータが増えるほど、より賢くなります。それは私たちが練習することで上達するのと似ています。
• 人間を支援する：最後に、認知コンピュータは人間と協力して問題を解決し、生活をより簡単にします。質問に答えたり、提案をしたり、私たちの感情を理解したりすることができます。

認知システムの特徴

認知システムには、非常に賢い特徴がたくさん詰まっています。以下はいくつかの主な特徴です：

• 学習能力：彼らは経験から学び、時間とともにより賢くなることができます。
• 自然言語理解：彼らは私たちの言語で理解し、人間と話すことができ、コミュニケーションが容易です。
• 問題解決：認知システムは、データの分析と解決策の提案において複雑な問題を解決するのに優れています。
• 意思決定：彼らは事実とパターンに基づいて意思決定を行うことができ、私たちがより良い選択をするのを助けます。
• 感情理解：一部のシステムは、私たちが幸せ、悲しい、または混乱しているときなど、私たちの感情を理解することさえできます。
• 適応性：彼らは新しい状況に適応し、それから学ぶことができます。これは絶えず変化する世界で便利です。
• データ分析：彼らは大量のデータを迅速かつ正確に分析するのが得意です。
• 人間との協力：認知システムは私たちと一緒に働き、日常のタスクや意思決定をサポートします。

認知コンピューティングの応用

以下は、職場での認知コンピューティングの実世界の応用例です。

医療革命

認知コンピューティングは医療分野で注目されています。病院のケア管理システムは、ソーシャルメディアから疫病の流行を追跡するためのデータを使用しています。デング熱の流行などのイベントでは、病院はTwitterを監視して症状を特定します。ジオロケーションは地元のツイートを特定し、自然言語処理は関連する投稿を判断します。リアルタイムの分析により、健康保険提供者は流行を予測し、予防接種キャンペーンなどの積極的な対策を取ることができます。

銀行業の向上

認知ビジネスプロセス管理は銀行業界を変革しています。それはローンサービスの相互作用を分析することで、顧客満足度を最適化します。認知分析により、従業員のパフォーマンスを評価し、適切な質問をすることと効率的なサービスを提供することを確認します。このアプローチにより、顧客の体験が向上し、銀行と顧客の関係が改善されます。

顧客サービスの卓越性

認知技術は顧客サービスを向上させます。顧客のコミュニケーション（手紙やメールなど）を分析します。強い否定的な感情を表明する顧客に対しては、感情分析が最適な従業員への案内を行い、全体的な顧客満足度を向上させます。

採用の革命

認知コンピューティングは採用を革新しています。従来の採用プロセスは、数え切れないほどの応募書類を選別する手間のかかる作業です。認知システムは学位や職務経験などの基本的な基準を超えます。最新のデータ収集技術を活用して優れた候補者を特定し、採用をより効率的かつ正確に行います。

結論

認知コンピューティングとニューラルネットワーク、深層学習、その他のAI技術の融合は、膨大な潜在能力を秘めています。このシナジーは、コンピュータがイベントを理解し、結果を予測し、常識を示す方法において、変革的な転換を約束しています。これは、人間とテクノロジーの相互作用における画期的な瞬間です。

認知コンピューティングが描く未来は、テクノロジーが単なるツールではなく、信頼できる直感的なパートナーとなって私たちの生活を向上させるものです。

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