認知 (コグニティブ) AI

認知 (コグニティブ) AIとは?

認知AIは、認知人工知能とも呼ばれ、人間の脳の動きを模倣して思考や学習を行おうとするソフトウェアのことです。より適した回答を提供するために、自然言語処理 (NLP) や機械学習 (ML) を使用し、クエリ (質問) の背後にある人間の意図を理解しようとします。こうした回答は、大量のデータを検索した結果であり、人間が使用する言語で提供されます。認知AIは、問題解決、意思決定、コミュニケーションを改善するためによく使われます。

認知AIは、生成AIと検索AIの両方の長所を兼ね備えた検索拡張生成 (RAG) AIとは異なります。また、ユーザーのプロンプトからより正確で文脈を理解した結果を生み出す生成AIとも異なります。

認知コンピューティングの概要とその仕組みとは?

認知コンピューティングにはさまざまな定義があるようですが、コンピューターサイエンスとコグニティブサイエンスの組み合わせであり、人間の脳の動きを模倣しようとする人工知能 (AI) のサブセットであるということには、ほとんどの情報ソースが同意しています。

認知コンピューティングの定義には幅があり、次のような定義が挙げられます:

• 機械の自己学習、人間とコンピューターの対話、自然言語処理、データマイニングなどを含む、人工知能や信号処理の背後にある科学原則に基づいたテクノロジーのこと (Technopia)
• 大規模に学習し、目的を持って推論し、人間との自然な対話を行うシステムのこと (IBM)

認知コンピューティングシステムは、さまざまな情報源のデータを総合して、クエリに回答することができます。こういったシステムは、人間がより多くの情報に基づいて判断できるよう、回答する際は相反する証拠や文脈を考慮に入れます。

認知コンピューティングと認知AI

認知コンピューティングと認知AIの境界はしばしば曖昧で、この2つの言葉が同じ意味で使われることもあります。どちらも、人間の思考を真似するために作られた機械という広いカテゴリーに分類されます。また、どちらもさまざまなAI技術を使用しています: これには、自然言語処理 (NLP)、機械学習 (ML)、ディープラーニング、データマイニング、パターン認識などが含まれます。しかし、この2つのテクノロジーの違いはそれぞれの最終目標にあります。

• 認知コンピューティングは、人間の意思決定を向上させるために設計されたシステムに見られる傾向にあります。その目標は、人間と機械の間にパートナーシップを築き、人間がよりスマートで素早い意思決定をできるようにすることです。
• しかし認知AIは、人間の思考を真似るだけでなく自律的に行動することもできます。その目標は、人間がほとんど関与することなく、自身で情報の分析、分析結果からの学習、意思決定、タスクの実行を行うことです。

認知AIが自身で意思決定できるのに対し、認知コンピューティングは、人々がより多くの情報に基づいた意思決定をするのを助けます。

AIと認知AIの違いとは?

AIは人工知能 (artificial intelligence) の略で、一般的には人間に帰属する知能を持ったシステムを指す総称です。これには、問題を解決したり、自然言語を使用したコミュニケーションをとったり、パターンを認識したり、経験や追加情報の取得によって学習をしたりするシステムが含まれます。AIの長期的な目標は、人間の知能を必要とするタスクや処理を実行できるシステムを設計することです。

認知AIはAIのサブカテゴリです。認知AIのシステムには人間のような知能があり、人間の脳の動きを模倣することができます。認知AIは、人間のようなやり方で、理解、学習、対話ができるよう設計されています。認知AIシステムはAIを使用していますが、すべてのAIシステムが認知AIを使用しているわけではありません。

認知AIは現在どのように使われているのか?

認知AIのユースケースは急速に進化しています。認知AIが現在どのように使用されているのか、いくつかの例をご紹介します:

• 自動運転車への活用 (自動車業界): 認知AIは自律走行車の基盤になっています。こういった車両は、人間が介在することなく、AIを使って環境を把握し、意思決定を行い、操縦を行います。また、人間を中心としたやり方でセンサーからのデータを処理し、他の車両、歩行者、交通標識の存在などの道路状況を把握します。認知AIによって、運転体験が根本的に変わる可能性があります。
• 自動取引 (金融サービス): 金融業界では、取引システムの自動化に認知AIが使われています。こういったシステムは人間の介在なしに独自に市場の傾向を分析し、予測を立て、取引を実行します。認知AIは人間よりも早く市場の変化に対応できるため、より優れた利益率の高い取引を実行できる可能性があります。
• コンテンツ作成: 認知AIは、記事、広告、製品関連資料、その他デジタルや紙の資産など、資料の自律生成にも使用されます。メディア企業は現在、スポーツイベントの結果や財務報告といったライブデータに基づいてニュース記事を書くために認知AIを使用しています。認知AIには、コンテンツ制作の効率化と加速を実現し、コストの最小化と利益の最大化に役立つ大きな可能性があります。
• スマートホームの制御: 現代化された住宅では、住宅所有者の好みに基づいて、照明、室温、セキュリティシステムを認知AIが制御できます。さらに、認知AIは住宅所有者の行動から学習し、快適さを向上させエネルギーを節約できるよう自動で調整することも可能です。認知AIによって、エネルギー消費量を削減し、やさしい地球環境に貢献できる可能性があります。

認知AIを正しく機能させるには人間による監視が必要になる場合も多くありますが、これらのシステムは基本的に、人間から独立して意思決定やアクションが実行できるように設計されています。

Cohesityと認知AI

データは、認知AIの持つ可能性の中心にあります。しかし、認知AIモデルの良し悪しは、認知AIに学習させたデータによって決まります。そのため、質の高いデータの収集、保存、分析に投資している組織は、AIの力を最大化して競争上の優位が得られます。

Cohesityは、認知検索に対応した最新のデータセキュリティとデータ管理プラットフォームで、認知AI導入のための基盤を提供しています。認知検索とは、人工知能 (AI)、自然言語処理 (NLP)、機械学習 (ML) を組み合わせ、ユーザーが行ったクエリの意図をくみ取り、従来の検索よりも関連性の高い結果を提供する新たなテクノロジーです。認知検索は時間と共に学習し改善されるため、従来の検索モデルに比べて大きな利点があります。Cohesity Data Cloudでは、オンプレミス、エッジ、クラウドを含むグローバルデータ全体で認知検索を利用し、より豊富な情報に基づいた迅速な意思決定を行うことができます。これによって、複雑な質問やビジネスの問題に対し、より迅速に回答を得ることができるようになります。

Cohesity Data Cloudのデータセキュリティとデータ管理ソリューションが持つ独自のアーキテクチャと分散ファイルシステムを使うと、以下のことが行えます:

• データ資産を保護し、データの管理とセキュリティを確保する新たな手段の提供
• 便利な検索や分析機能を利用した、重要なビジネス、ユーザー、アプリケーションデータに関する深いインサイトの獲得
• 災害復旧の効率化と事業継続性の向上
• データ隔離、脅威検知、データ分類機能を利用した、サイバーレジリエンスの強化

Cohesity Data Cloudで管理されているデータはAL/MLに対応しているため、AIや認知AI向けの新たなソリューションを使ってデータの力を真に引き出すことができます。