BI&BigData
  • Register
תנו לנו לייק וקבלו עדכונים ישירות לפיד

דירוג משתמשים: 0 / 5

Star inactiveStar inactiveStar inactiveStar inactiveStar inactive
 

מה זה בכלל מחשוב קוגנטיבי..?  מאת מיקי סלע

במהלך 2014, הציגה וירג'יניה רומטי, מנכ"ל IBM, חזון חדש לחברה. "אנו חברה של פתרונות קוגניטיביים חכמים על גבי תשתית ענן", כך הציגה את החברה, ובכך גם טבעה את המושג "עידן קוגנטיבי" (Cognitive Era).

עם ובלי קשר למושג הספציפי הזה, נדמה שהנושא מקיף אותנו היום ממספר כיוונים, ורבות החברות שלוטשות עיניים ומציגות פתרונות תחת הכותרת 'מחשוב קוגניטיבי'.. או בשמו הנרדף (והפופלארי לא פחות) 'אינטלגינציה מלאכותית', או כמו ש'הגויים' קוראים לזה - Artificial Intelligence (או AI בקיצור).

מה זה אומר 'מחשוב קוגניטיבי / AI' .. ?

נדמה שאין תמימות דעים לגמרי לגבי ההגדרות של AI. כך למשל, האם יכולת ממוחשבת לתרגם דיבור לטקסט, או לזהות פנים בתוך תמונה - נחשבת AI ? הדעות נחלקות ואין תשובה אחידה.

לראייתי, בהגדרה הפשוטה - מחשוב קוגניטיבי / AI עושה שימוש בטכניקות מחשוב מתקדמות כגון: Natural Language Processing, ו- Machine Learning לטובת מימוש יכולות אנושיות בסיסיות, טבעיות לכולנו, כגון הבנה, לימוד, ניתוח מידע והנמקה.

אני רוצה להציע את רשימת ה'מבחנים הקוגנטיביים' הבאה, על מנת להגדיר טוב יותר את סט הדרישות בתכנון או הקמה של 'יישום קוגנטיבי':

1. הבנה - האם היישום מאפשר תיקשור (ממשק) בשפה אנושית טבעית.

ללא ספק, אחת הציפיות הבסיסיות מיישום קוגנטיבי, הנה היכולת לתקשר מולו בשפה טבעית ופשוטה, אם בדיבור או בכתב. Siri של אפל היא דוגמה טובה ליכולת ממשק , בה ממשק העבודה מול היישום הנו בשפה אנושית וטבעית, כאילו הדיבור הנו מול אדם אחר. כדאי לתת את הדעת, כי יכולת 'תרגום' של דיבור-לטקסט (Voice-to-Text) אינו תמיד עונה על ההגדרה של 'הבנה'. לדוגמה: נסו לחפש בגוגל (בכתב או תוך שימוש ביישום דיבור-לטקסט) "תמונות שאין בהם פיל". נכון לכתיבת שורות אלו, מרבית הסיכויים שתקבלו מגוון עצום של תמונות שבכולם מככבים פילים בגדלים ובצבעים שונים. לפיכך, היכולת להבין את המשמעות או הכוונה בדברים, היא יכולת קוגניטיבית ראשונה והכרחית ליישומים קוגנטיבים.

2. ניתוח - היכולת לעבד ולנתח מידע מגוון מסוגים שונים, פורמטים שונים - מובנה ובלתי-מובנה

ניקח לדוגמה את השאלה: "איזה ציוד כדאי לקחת לטרק בגרנד קניון"? מטבע הדברים, עבור אדם אחר (בהנחה שהיה שם) זוהי שאלה שהתשובה עליה פשוטה. אולם על מנת שמחשב או יישום קוגניטיבי יוכל לענות לשאלה כזו, יש צורך בניתוח והצלבת מידע ממספר מאגרי-מידע, המגיעים ממספר מקורות רחב ומגוון: כתבות והמלצות שונות על טרקים (מידע בלתי-מובנה), מידע נקודתי על ה'גרנד קניון', נתוני מזג אויר בעונות השנה (מובנה למחצה) וסטטיסטיקות שונות (מובנה). זו לא תמיד דרישה פשוטה, אולם זוהי יכולת מתבקשת מיישום קוגנטיבי.

3. לימוד - היכולת ללמוד ולאסוף תובנות חדשות מתוך אינטראקציה עם המשתמשים (בני אדם), משגיאות וממידע חדש שנאסף

כבני אדם, אנו לומדים מהיום הראשון שאנו מגיחים לעולם. ראשית אנו רוכשים שפה והרגלים, ועם הזמן אוספים מידע, חוויות שונות המתגבשות בהמשך למחשבות, תפיסה ועמדות. באופן דומה, הציפייה היא שגם היכולת המחשובית תאפשר לימוד והסקת מסקנות ותובנות חדשות ממידע חדש שעובד - גם (ובעיקר) אם הדברים לא נאמרו מפורשות.

דוגמה מצוינת לכך, מצויה באפליקציה Waze, בה עם הזמן - היישום לומד את הרגלי הנסיעה שלך, ובשעות הייעודיות בהן אתם יוצאים לעבודה (או מהעבודה הביתה) - הוא 'מנחש לבד' את הדרך ומציע לחיצה אחת לאישור. יתרה מזאת, לאחרונה הושקה בשקט יכולת 'קוגנטיבית' נוספת. כשהיישום מזהה עומס חריג בדרך הרגילה - בשעה הרגילה, הוא מתריע עוד מבעוד מועד על 'הפקק הצפוי בדרך' . לא יודע אם נתקלתם בזה, לפחות לי היכולת הזו חסכה ממני עמידה בכמה פקקים מרגיזים.

אין ספק, שזו יכולת מורכבת ואולי הקשה ביותר ליישום. היא דורשת ניתוח מידע מורכב, ופיתוח מתקדם של יכולות לימוד-מכונה (Machine-Learning), אולם ככל שאנו מתקדמים במרוץ לייצר חדשנות ומובילות טכנולוגית, הדרישה ללימוד -עצמי של המכונה הופך מרכזי וחשוב מתמיד.

4. יכולת הנמקה (Reasoning) - היכולת לתמוך את המסקנות בעובדות ומידע

כבר בכיתות היסודי - כנשאלנו שאלה, נדרשנו "להסביר ולנמק". זוהי דרישה אנושית בסיסית שמטרתה לבחון את תהליך הסקת המסקנות וההגעה לתשובה.

קל וחומר כשזה נוגע למחשב. מכירים את זה ש-Waze נותן לכם המלצה שלא ניראת לכם ? ואם חשוב לנו לקבל הנמקה (או הסבר) כיצד Waze הגיע להמלצה שהגיע (והיום האופציה הזו אכן קיימת - בבחירת מסלולים)... כיצד יהיו הדברים כשההמלצה נוגעת לפעולה בכסף שלנו, לבחירת מסלול לימודים או הליך רפואי כלשהו.. ?

לסיכום:

ניתן להמשיך ולדון בהגדרות מהי אינטליגנציה מלאכותית ומחשוב קוגניטיבי, אולם די ברור שהם כבר כאן. הם גם צפויים להקיף אותנו בהדרגה יותר ויותר, ומכל כיוון. בתכנון והגדרת יישומים קוגנטיבים, מומלץ להתייחס לפרמרטים מעלה ולחשוב באיזו מידה הם עונים על היכולת להבין אותנו, לנתח בצורה יעילה את הבקשה, ללמוד ולהסיק תובנות חדשות ולנמק את התשובה.

פינת המפרסם הקטנה:

החזון שהוצג על ידי וירג'יניה רומטי, מנכל IBM ב-2014, ללא ספק קורם עור וגידים. מומלץ לכל מי שחושב על יישומים קוגנטיבים ומעוניין ללמוד ולהתנסות בכך, ליצור חשבון ב- IBM Bluemix, ולקבל גישה מידיית וחינמית לעשרות שירותים חכמים לאיסוף מידע מסוגים שונים, ניתוח ויכולות Machine Learnin שונות, שירותים קוגנטיבים מגוונים מהעולם של Watson - כגון ניתוח טקסט, אופטימיזציה והחלטות. השירותים אינטגרטיביים בינהם (איסוף הנתונים, ניהול, ניתוח וכד') - מה שמאשר זמן הקמה מהיר ביותר מרגע התכנון ועד להגעה ליישום. בקיצור: IBM Bluemix.. מומלץ

את הפרופיל שלי אתם יכולים לראות, כך שלא ארחיב בו רבות, רק אציין שאני עוסק שנים רבות בתחום של פלטפורמות ופתרונות אנליטיים - ובשנים האחרונות ב-IBM. המובא כאן, הנו שלי ועל דעתי בלבד, ואינו משקף בהכרח את דעת חברת IBM עצמה..

Sap

Oracle

Informatica

SAS

Microstrategy

IBM

Microsoft

Qlikview

Teradata

Webfocus

קליק אחד ואתם מחוברים. מהיר .קל .מאובטח.

מעניין? שתפו דף זה באמצעות הטלפון הנייד

מה זה בכלל מחשוב קוגנטיבי..? - QR Code Friendly
Powered by QR Code Friendly

אירועים קרובים

מאמרים

מגמות של ביג דאטה בעולם הביטוח
CA Technologies
SSIS - Buffer Size Optimization
קטגוריה ראשית
בדיקות BI ו-DWH לעומת הבדיקות בתחומים אחרים
קטגוריה ראשית
איסוף דרישות לפרויקטי BI
קטגוריה ראשית
כח המידע במיקוד
קטגוריה ראשית
0

הדף שלנו בפייסבוק

התחברות

חדש בישראל

כניסות למאמרים
6656149