Чи настав час когнітивних обчислень
Ще з часів зародження комп'ютерів завдання інженерів, проектувальників та розробників полягало в тому, щоб наділити машини більш сучасним інтелектом і здатністю мислити як людина. Сьогодні значне зростання обчислювальної потужності та неймовірний прогрес у галузі штучного інтелекту (ІІ) переносять це поняття зі сторінок науково-фантастичної літератури до нашої домашньої та робочої обстановки.
«Складність обчислень та інформації, що зростає, а також необхідність у більш інтелектуальних методах автоматизації, відкривають шлях наступній хвилі трансформації, у тому числі когнітивним системам», — каже Пол Броді, керівник американського відділу стратегій у технологічному секторі консалтингової фірми EY.
Системи на кшталт Watson від компанії IBM та інтерфейси на кшталт Siri від Apple, Cortana від Microsoft та Google Voice здійснюють переворот у способах передачі користувачам даних та інформації. При цьому просунуті системи когнітивного та глибинного вивчення, покликані думати і діяти подібно до людини і в деяких випадках імітувати нейронні мережі мозку, здатні збирати та переробляти гігантські обсяги даних. Це сприяє отриманню нових знань і дозволяє цим системам самостійно навчатися та розвиватися.
Користь від цього просто величезна, вважає Ленні Коен, технічний директор консалтингової фірми Capgemini. Когнітивні інструменти «за своєю суттю надають системам і аналітичним засобам людське «обличчя», що допомагає [організаціям] краще оцінювати потреби кінцевих користувачів, незалежно від виду підприємства чи галузі».
Яким чином розвиваються когнітивні обчислення та які на сьогоднішній день їх можливості? Як машинне навчання може змістити акценти вбізнесі? І які галузі чи сектори економіки найбільше від цього виграють? Коен вважає, що ця галузь знань стрімко розвивається, тому керівництво компаній має налаштуватися такий розвиток чи ризикує зіштовхнутися з наслідками цифрової революції.
«Машинний інтелект та ІІ слід оцінити з авантюрної, стратегічної та функціональної точок зору, — пояснює він. — Їх слід розглядати як об'єкти впровадження у різні системи, бізнес-аналітику та бізнес-процеси, а не як ідею, яка існує окремо від бізнесу».
Початок шляху до ІІ
Когнітивні обчислення вирвалися першому плані після того, як корпорація IBM продемонструвала можливості платформи Watson під час ігрової телепередачі Jeopardy! у 2011 р. Тоді система ІІ сортувала гори даних та маневрувала у заплутаних лінгвістичних головоломках, генеруючи відповіді, які перевершували відповіді живих конкурсантів.
З того часу технології вдосконалилися, які впровадження прискорюється. За прогнозом аналітичної фірми Allied Market Research, цей ринок щорічно зростатиме приблизно на 33% і до 2020 року досягне обсягу 13,7 млрд. дол. Його привабливість очевидна.
«Банки зможуть надавати якісніші фінансові послуги клієнтам, ґрунтуючись на стереотипах їхньої поведінки; медичні установи зможуть підвищити відсоток лікування пацієнтів за допомогою виявлення закономірностей у терапії; а багато проблем попиту/пропозиції та логістичні труднощі можна буде вирішити через пошук потрібних даних та рекомендації оптимальних дій у відповідь», — говорить Коен.
Прогрес у когнітивних обчисленнях та системах глибинного навчання підстьобується грандіозним зростанням обсягів структурованих та неструктурованих даних. За прогнозом аналітичної компаніїGartner, сукупний обсяг світової інформації в період із 2014 по 2019 рр. збільшиться на 800%. Більше того, 80% цих даних зараз надходить із соцмереж, електронної пошти, текстових файлів та інших джерел неструктурованої інформації.
Просіювання всіх цих даних — уже сама по собі справа нелегка, а їх адекватне застосування в потрібному контексті і зовсім стає непосильним для звичних методів і інструментів завданням. Як наслідок, багато організацій зараз перебувають у пошуках більш відповідних систем та інтерфейсів — від «розумних агентів» (сервісів, що аналізують величезні потоки даних на предмет інформації, що цікавить клієнта) до ПЗ систем безпеки, яке динамічно підлаштовується під нові види загроз.
Інтеграція елементів когнітивних обчислень
Готельна компанія Leading Hotels of the World (LHW), що управляє понад 375 елітними готелями та курортними центрами в 75 країнах, є одним із тих представників бізнесу, які освоюють нові напрямки за допомогою когнітивних обчислень. Вона звернулася до системи Watson і уклала партнерську угоду із творцями платформи організації подорожей Wayblazer з метою інтегрувати елементи когнітивних обчислень у свій веб-сайт LHW.com, на якому клієнти обирають варіанти подорожей та бронюють житло.
При цьому дана система може стати в нагоді не тільки потенційним мешканцям, які мають справу із зовнішнім інтерфейсом компанії. Вона також виробляє докладні дані, які компанія може використовувати у аналітичних цілях.
«Однією з переваг цієї системи є те, що ми можемо бачити, які запити до неї надходять, і оцінювати у відсотковому співвідношенні ступінь впевненості системи в релевантності своїх результатів», — розповідає Косеровський. Це дає LWHможливість поступово оптимізувати результати, з'ясовуючи при цьому, що клієнти шукають чого вони хочуть і які зміни в готелі можуть допомогти задовольнити їхні інтереси.
Косеровський каже, що когнітивні та аналітичні інструменти допоможуть LHW розробити більш надійні «цифрові образи особистості» та дозволять автоматично підказати клієнтам місця, розваги, заходи та ресторани, до яких вони виявляють схильність. Працювати все це буде подібно до того, як Amazon та інші роздрібні інтернет-магазини індивідуально налаштовують свої сторінки, завдяки чому підвищиться ефективність маркетингових компаній.
Компанія на сьогоднішній день вбудувала в систему понад 26 тис. зображень, 35 тис. понять та 351 тис. залежностей.
«Ми прагнемо усунути вузькі місця і якомога більше спростити людям пошук інформації, що їх цікавить, — зазначає Косеровскі. — Якщо хтось замовляє лише номери-люкс, немає потреби показувати йому 30 видів номерів. Якщо людині подобається скуба-дайвінг, має сенс показати йому тематичні курорти та розваги».
Когнітивні системи з часом стануть кращими
Протягом наступних кількох років когнітивні обчислення та глибинне навчання розвиватимуться стрибкоподібно, продовжуючи змінювати способи взаємодії людини з комп'ютером та організацій з клієнтами. Підключаючи великі масиви даних і більш достовірно фільтруючи залежності між цими даними, ці технології дозволять робити все більше аналітичних висновків про поведінкові стереотипи, купівельні звички, фінансові та наукові моделі, медичні методики та багато інших аспектів суспільства.
Більше того, ці когнітивні системи з часом самовдосконалюватимуться, використовуючи машинне навчання. Є тільки одне "але", каже Коен, представникфірми Capgemini, — організації повинні будуть подбати про конфіденційність своїх клієнтів та співробітників та виробити методи запобігання злому та використанню особистих даних у зловмисних цілях.
Він вважає, що провідним комерційним та ІТ-компаніям потрібно експериментувати з технологією та впроваджувати її там, де в цьому є необхідність. Це може означати вбудовування елементів когнітивних обчислень у веб-сайти, мобільні програми та багато інших засобів і систем, включаючи ті, що використовують API, що їх надають партнери та спеціалізовані ділові мережі.
«На сьогоднішній день можна з упевненістю говорити про існування когнітивних plug-and-play-рішень – від інструментів кібербезпеки до систем підтримки користувачів, – каже Коен. — Лідери організацій мають звернути увагу на комерційну вигоду та позитивні зрушення, яких можна досягти шляхом застосування нових технічних засобів, здатних знизити операційні витрати, підвищити прибуток, покращити конкурентоспроможність та виробити нові, революційні бізнес-моделі».