コグニティブ・コンピューティングとは

人工知能（AI）と信号処理の幅広いコンピューティング・フレームワークの上に構築されたコグニティブ・コンピューティングは、さまざまな機械学習（ML）分野を人間とコンピューターの相互作用の原則、対話、ナラティブ生成技術と組み合わせて、学習し、推論し、人間のように理解できます。効果的なコグニティブ・コンピューティング・システムは、大量のデータを処理して、人間の能力を超えたパターンや関係を識別できます。

コンピューターが人間を上回る分野は数多くありますが、高度なAIシステムであっても、自然言語の理解や特定のオブジェクトの認識など、一部のタスクでは依然として苦労しています。コグニティブ・コンピューティングは、意思決定を向上させるために、人間の脳の認知システム（例：パターン認識、音声認識など）をエミュレートすることを目的としています。コグニティブ・コンピューティング・システムは、リアルタイムで動的なデータ・セットを使用し、視覚、ジェスチャー、聴覚、センサー提供データなどの感覚インプットを含む複数の情報ソースを組み合わせて使用するように設計することができます。

コグニティブ・コンピューティングの実際のユースケースとしては、感情分析、リスクアセスメント、顔や物体の検知などの画像認識などがあります。コグニティブ・コンピューティングは、ロボティクス、ヘルスケア、銀行、金融、小売の分野で特に価値があります。

コグニティブ・コンピューティングの包括的な目標は、通常は人間の認知を必要とする複雑で複数ステップの問題を解決できるシステムを開発することです。この種の問題には通常、高レベルの文脈依存のパターン認識が含まれます。言語や画像の解釈などに関しては、人間は正確な意思決定に役立つ文脈の手がかりを認識することに非常に優れています。この種のタスクは、ルールベースのコンピューター・システムでは非常に困難になる可能性があります。

コグニティブ・コンピューターは、従来のシステムとは異なり、より洗練されたパターン認識を通じて正確で価値ある洞察を生み出すという特定の目標を持って、さまざまなソースからの大量の非構造化データを分析するように開発されています。効果的なコグニティブ・コンピューティング・システムは、テキスト（標準および不規則なフォント）、画像、音声を解釈でき、異種のデータを接続することもできます。これらのタイプのシステムは、人間の学習方法を模倣して、時間の経過とともに改善することもできます。

コグニティブ・コンピューティング・モデルは、人間の脳の神経経路にヒントを得た、ノードの層、つまり人工ニューロンを使用するAIの一種である人工ニューラル・ネットワークをベースとするのが最も一般的です。このようなタイプのネットワークは、意思決定プロセスを改善するために、供給される各データから効果的に学習することで、時間の経過とともに改善することができます。

ニューラル・ネットワークは特定の種類のタスクには強力ですが、コグニティブ・システムには、さまざまなインプットとシグナルをよりよく理解・解釈するために、自然言語処理（NLP）や機械学習などの他のタイプのAI駆動型またはAI関連のテクノロジーも頻繁に組み込まれています。

コグニティブ・コンピューティング・システムは、さまざまな種類のソースから大量のデータを結合するように設計されています。異なる、場合によっては矛盾するインプットを分析・比較検討し、学習した文脈に基づいて情報に基づいた推論を行うために、コグニティブ・システムは人間の知能を模倣するように設計されたさまざまな自己学習テクノロジーを使用します。これらの手法には、意思決定プロセスを最適化するための予測分析、データ分析、ビッグデータマイニング、さまざまなパターン認識モデルが含まれています。

コグニティブ・システムで使用されるタイプの機械学習アルゴリズムのトレーニングには、構造化データと非構造化データの両方が大量に必要です。トレーニング中に、この種のシステムはパターンの識別を開始し、時間の経過とともにデータ処理技術を洗練させ、より高速で正確な接続を実現します。

例えば、さまざまな種類の花を識別するようにトレーニングされたAIシステムに、何十万もの異なる花の写真を保管するデータベースを入力できます。システムに提示されるデータが増えるほど、花の品種間の相違点や類似点を認識する能力が向上し、より正確でアジャイルになります。

しかし、花の写真のみに基づいて花を識別するようにトレーニングされたシステムは、画像では伝えられない特定の文脈上の手がかりを誤って解釈する可能性があります。人間の意思決定に近い認知機能を実現するために、コグニティブ・コンピューティング・システムはさまざまなテクノロジーをハイブリッド化し、特定の属性を備えている必要があります。つまり、コグニティブ・コンピューターと見なされるには、システムは次の属性を備えている必要があります。

コグニティブ・コンピューティング・システムは、さまざまなタイプのコンピューティング・モデルを接続して、人間の思考プロセスや知性をより適切に実現することで構築されます。これらのモデルには、次のようなさまざまな種類の人工知能およびAI周辺またはAI関連のモデルが含まれます。

• 狭いAI：既存のすべての形式のAI、狭い人工知能、または弱いAIを包含するのが、現在利用可能な唯一のタイプのAIです。より強力で、理論的なAIの形態が仮説化されていますが、狭いAIは単一のタスク、または狭いタスクを実行するようにしかトレーニングできません。狭いAIは範囲が限られていますが、通常、人間よりも特定のタスクを高速で実行することができ、完璧ではありませんが、精度が向上します。ただし、狭いAIは、プログラムされたタスク・セット以外では実行できません。狭いAIは、認知能力の特定のサブセットをターゲットにするように設計されています。AppleのSiri、AmazonのAlexa、ChatGPTといった一見高度なAIシステムでさえ、狭いAIとみなされています。

• 専門家システム：専門家システムは、高度な訓練を受けた対象分野の専門家向けの狭いAIの代替のように機能するように設計されています。事実に基づいた情報と明確なルールを含む包括的なデータ・セットでトレーニングされ、ルールを最も正確に適用するように調整された推論エンジンと組み合わせて使用されます。エキスパート・システムの目的は、人間の専門家と同じようにアドバイスや解決策を提供することです。これらのシステムは、傾向やパターンを明らかにするために使用でき、企業が将来の出来事を予測したり、過去の事象をより深く理解したりするために使用されます。

• 機械学習：機械学習（ML）は、コンピューター・システムが人間のやり方を学習できるようにすることに重点を置いたAIの一分野です。MLアルゴリズムは、コンピューター・システムが自律的にタスクを実行し、より多くのデータと肯定的および否定的なフィードバックが提示されるにつれて、時間の経過とともに性能と精度を向上させるのに役立ちます。
• ニューラル・ネットワーク：ニューラル・ネットワーク・モデルは、強化学習を使用して意思決定を行う機械学習モデルのサブセットです。この種のネットワークは、生物学的ニューロンが連携して選択肢を比較検討し、現象を識別する方法を模倣するために層を使用します。

• ディープラーニング：ディープラーニングは機械学習のサブセットでもあり、ディープネットワークと呼ばれる多層のニューラル・ネットワークを使用して、人間の心の複雑な意思決定能力を近似させます。ディープラーニング（深層学習）と機械学習の主な違いは、ネットワーク・アーキテクチャーの複雑さが増していることです。従来の機械学習モデルでは1つまたは2つの計算層の単純なニューラル・ネットワークを使用しますが、ディープラーニング・モデルではより多く（通常は数百～数千）の層を使用します。

• 自然言語処理（NLP）：自然言語処理は、言語に対するルールベースのモデリング・アプローチである計算言語学と、統計モデリング、機械学習、ディープラーニングを組み合わせて、コンピューターが自然な音声やテキストを理解して応答できるようにします。NLPは、自然言語理解（NLU）と自然言語生成（NGU）といった下位分野も取り込み、包括的なユーザー体験を提供します。

• 自動音声認識（ASR）：音声認識は、コンピューター音声認識またはSpeech to Textとも呼ばれ、コンピュータープログラムが人間の音声を文字形式に処理できるようにする技術を指します。音声認識（Voice Recognition）とは、コンピューターが個々のユーザーの声を識別し、他のユーザーの声と区別できるようにする技術です。

• オブジェクト検知：オブジェクト検知、コンピューター・ビジョンのコンポーネントであり、ニューラル・ネットワークを用いて画像内のオブジェクトを位置特定・分類します。オブジェクト検出は、自動運転自律走行車、ビジュアル検索、医療画像など、幅広い業種・業務やアプリケーションにとって有用なツールです。

• ロボティクス：コグニティブ・システムには、アプリケーションにロボティクスが組み込まれることがよくあります。コグニティブ・システムを搭載したロボットは、狭いAIを使用して、消費者向けの家庭用掃除機から医療レベルの外科アシスタントに至るまで、反復的で日常的なタスクを実行できます。農業では、コグニティブ・システムが自律的に剪定、移動、間引き、種まき、散布などの作業を行うのをロボティクスが支援します。

最近のAI技術の進歩は、ChatGPTやMidjourneyのような生成AIプログラムから自動運転車など、コグニティブ・コンピューティング・アプリケーションに大きな影響を与えています。コグニティブ・コンピューティングの一般的な実際のアプリケーションには、次のようないくつかの側面が含まれます。

Alexa、Siri、Google Assistantなどの人気の仮想AIアシスタントは、コグニティブ・コンピューティングを利用して、オートメーションと対話性を通じてユーティリティーを向上させます。このようなアシスタントは、機械学習システムを使用して自然言語を処理し、個々のユーザーのために成果を提供するように提案を調整します。

コグニティブ・コンピューティング・システムは、多くの銀行・金融アプリケーションにとって価値があることが証明されています。コグニティブ・システムは、サプライチェーンの変数や市場動向などの経済状況を監視し、将来の機会と潜在的な危機の両方を予測してモデル化するために使用されます。

コグニティブ・コンピューティング・システムは、詳細なデータ分析とパターン認識に長けていることが証明されています。これらの能力は、特にサイバーセキュリティーの分野で有効活用されてきました。ここで、専門家はコグニティブ・コンピューティングを使用して金融取引などのユーザーの行動を分析し、潜在的な詐欺やリスクのパターンにフラグを立てます。

コグニティブ・システムは小売アプリケーションで役立っています。AmazonやNetflixなどのテクノロジーを活用した小売業者は、コグニティブ・コンピューティングを使用してユーザーの購買履歴をより深く洞察し、個人の個人的な関心に合わせたより適切な製品推奨を提供しています。

コグニティブ・システムは、業種・業務でのカスタマー・サービスにも役立っており、高度なチャットボットをバーチャル・アシスタントとして機能させています。これらのエージェントは、これまで以上に迅速かつ大規模に、詳細で情報に基づいたサポートを提供します。

確かに最も有名で注目度の高いコグニティブ・システムの一つであるIBM Watsonは、人気のトリビアゲームショー『ジェパディ』に出場して注目を集めました。一方、Watsonの前身であるDeep Blueは、世界チェスチャンピオンを破った初のコンピューター・システムとして世界を驚かせました。

今日のイテレーション（IBM watsonx）とアプリケーションはさらに素晴らしいです。注目すべきユースケースの1つはヘルスケア業界で、watsonxは医療診断の改善で医療提供者を支援しています。watsonxは、最新の研究や複雑な患者の病歴を蓄積して理解することができ、患者ケアを強化するために提案される治療計画を推定することに成功しています。