認知コンピューティングとは、広義には、人工知能と信号処理の科学的分野に基づく技術プラットフォームを指す。これらのプラットフォームは、機械学習、推論、自然言語処理、音声認識、視覚（物体認識）、人間とコンピュータの相互作用、対話および物語生成などの技術を包含する。この用語は、少なくとも2004年以降、人間の脳の機能を模倣し、脳と心が刺激を感知し、推論し、応答する仕組みのより正確なモデルを作成することを目的とした新しいハードウェアまたはソフトウェアを説明するために使用されてきた。
現時点では、認知コンピューティングの広く合意された定義は、学界にも産業界にも存在しない。一般に、認知コンピューティングアプリケーションは、データ分析と適応型ページ表示を結び付け、特定の種類の視聴者向けにコンテンツを調整し、設計上、より感情に訴えかけ、影響力を持つことを目指している。関連用語である「認知システム」は、認知プロセスを実行できる人工的な構成物を指し、認知プロセスは、DIKWピラミッドにおいてデータ、情報、知識、または知恵を新しいレベルに変換することと定義される。多くの認知システムはAI研究に由来する技術を採用しているが、それ自体が人工知能であるとは限らない。例えば、MRIスキャンでがんを認識するように訓練されたニューラルネットワークは、人間の医師よりも高い成功率を達成する可能性があるが、このシステムは認知システムでありながら人工知能ではない。
認知分析
認知コンピューティングを謳う技術プラットフォームは、通常、大規模で非構造化されたデータセットの処理と分析に特化している。これらのシステムは、構造化および非構造化デジタル情報、ならびに視覚、ジェスチャ、聴覚、またはセンサー提供データなどの感覚入力を含む複数の情報源から、リアルタイムまたはほぼリアルタイムで動的データを取り込むように設計される場合がある。分析機能は、複雑なデータストリームからパターンと洞察を抽出するために、深層学習および大規模言語モデルの技術を統合することが多い。
教育における応用
認知コンピューティングは、個々の学生一人ひとりに対するパーソナライズされたアシスタントとして機能し、教師が直面するストレスを軽減しながら、学生の学習体験を向上させることができる。教師はすべての学生に個別の注意を払うことができない場合があり、認知コンピュータがそのギャップを埋めることができる。特定の科目で追加の支援を必要とする学生もいるが、多くの場合、学生と教師の間の人間的な相互作用は不安や不快感を引き起こす可能性がある。認知コンピュータのチューターを使用することで、学生はそのような不安を回避し、教室で学習し、良い成績を収める自信を得ることができる。学生がパーソナライズされたアシスタントと作業している間、アシスタントは、学生のニーズに合わせて支援を調整するために、レッスンプランの作成などの技術を開発することができる。
医療における応用
多くのテクノロジー企業が、医療分野向けの認知コンピューティング技術を開発している。分類および識別の能力は、これらの認知デバイスの主な目標であり、発がん性物質の特定に役立つ可能性がある。そのような物質を検出できる認知システムは、検査官がその技術なしの場合よりも短時間で無数の文書を解釈するのを支援できる。また、患者情報を評価し、問題の原因となる可能性のある兆候を探して、すべての医療記録を詳細に検索することもできる。
商業および人間拡張における応用
商業において、認知コンピューティングはAIとともに、サプライヤーデータを収集、保存、整理、分析するための倉庫管理システムで使用され、効率の向上、迅速な意思決定の実現、在庫の監視、不正の検出を目的としている。人間が認知システムと協力して作業する状況（ヒューマン/コグ・アンサンブルと呼ばれる）では、結果は人間が単独で作業する場合に得られる結果よりも優れていることが多く、認知拡張につながる。アンサンブルが人間の専門家のレベルと同等以上の結果を達成した場合、それは合成専門知識を達成したことになる。その他の使用例には、音声認識、感情分析、顔検出、リスク評価、不正検出、行動レコメンデーションが含まれる。
産業および経済への影響
認知コンピューティングは、ビッグデータおよび顧客のニーズを理解するアルゴリズムと組み合わせることで、経済的意思決定において大きな利点となり得る。しかし、認知コンピューティングとAIの力は、人間が実行できるほぼすべてのタスクに影響を与える可能性を秘めており、雇用に悪影響を及ぼし、富の不平等を拡大させる可能性がある。認知コンピューティング業界の先頭に立つ人々は大幅に裕福になる一方で、継続的で信頼できる雇用のない労働者は貧しくなるだろう。より多くの産業が認知コンピューティングを採用するにつれて、人間が競争することが難しくなり、使用の増加はAI駆動のロボットや機械が実行できる作業を拡大するだろう。競争力のある個人と認知コンピューティングの組み合わせの影響は、人類の進路を変える可能性を秘めている。
関連項目
- 生成AI
- Transformerアーキテクチャ
- ニューロモルフィック工学（スラッグが利用可能な場合、それ以外は省略）
- 感情コンピューティング（スラッグが利用可能な場合、それ以外は省略）
- セマンティックWeb（スラッグが利用可能な場合、それ以外は省略）