Caratteristiche, funzionamento e vantaggi del Cognitive computing

Cognitive computing

“Cognitive computing refers to systems that learn at scale, reason with purpose and interact with humans naturally. Rather than being explicitly programmed, they learn and reason from their interactions with us and from their experiences with their environment.”

Questo è il modo con cui IBM presenta il Cognitive computing. Si tratta di un nuovo approccio alla creazione di sistemi di supporto all’uomo di tipo cooperativo e interattivo. L’obiettivo, particolarmente ambizioso, consiste nel permettere di superare ostacoli umani dati dalla impossibilità di analizzare in tempi brevi una grande quantità di dati rappresentati nelle forme più disparate al fine di ottenere una conoscenza di sintesi utilizzabile. I sistemi che si rifanno a questo paradigma sono improntati all’utilizzo più pratico che alla creazione di intelligenze artificiali.

“The success of cognitive computing will not be measured by Turing tests or a computer’s ability to mimic humans. It will be measured in more practical ways, like return of investment, new market opportunities, diseases cured and lives saved.”
Come deducibile dall’obiettivo di massima, il Cognitive Computing non rappresenta una particolare tecnica ma bensì un approccio strutturato. Alla base vi è l’integrazione di un insieme di tecniche inerenti a diverse aree della computer science, compreso il Machine Learning, al fine ottenere l’effetto desiderato.

In seguito ai primi risultati ottenuti dal progetto Watson di IBM, diverse altre compagnie si sono affacciate a questo mondo proponendo i propri prodotti. Questi hanno in comune il fatto di essere resi disponibili sotto forma di “piattaforme cognitive”, ovvero piattaforme rese disponibili come servizio cloud e che possono essere sfruttate da applicativi di diversa natura. Nel valutare se il Cognitive Computing sia da considerarsi una tecnica adatta al contesto Trauma Tracker è stata svolta un’esplorazione dell’ambito e in particolar modo sono state individuate le applicazioni di queste tecniche in ambito medico.

Vantaggi e benefici

Da questa visione sul cognitive computing deriva che i sistemi in questione devono supportare l’uomo formando una collaborazione interattiva ovvero devono essere in grado di dare risposte e fornire supporto in maniera sensata anche in caso di domande e problematiche per cui il sistema non sia stato addestrato preventivamente.

L’obiettivo di questi sistemi non è quello di sostituire l’esperto umano nelle sue mansioni ma bensì supportarlo nel prendere decisioni che richiederebbero una conoscenza e una capacità di analisi dei dati al di fuori delle capacità umane. A tal fine i sistemi di Cognitive computing sono definiti come “probabilistici”, da intendere come la capacità di selezionare più di una soluzione e presentare queste con il relativo grado di confidenza in modo da permettere all’uomo di scegliere quella che ritiene migliore.

IBM ha individuato 5 “core capabilities” per i sistemi cognitivi:

1. Creano una profonda interazione con l’uomo.
   Questa facoltà riguarda il poter analizzare tutto ciò che riguarda una persona, come il suo stato d’animo, il posto in cui si trova, informazioni dai dispositivi wearable e la cronologia della navigazione, imparando ad agire nel migliore dei modi al fine per ottenere una interazione della miglior qualità possibile.
2. Scalano ed elevano l’expertise.
   Questi sistemi dovrebbero svolgere il ruolo di companion a supporto degli esperti che lavorano in settori in cui la conoscenza è in forte espansione. Questo porta all’ulteriore vantaggio di rendere disponibili a chiunque le best practices del settore. Ne deriva che questa classe di sistemi debba essere in grado di assimilare la letteratura scientifica, inclusa la comprensione dei termini tecnici tipici del dominio analizzato.
3. Infondono cognizione in prodotti e servizi.
   Secondo questa visione i sistemi cognitivi aprono la strada alla creazione di prodotti e servizi in grado di percepire, ragionare e imparare riguardo ai loro utenti e al mondo intorno ad essi.
4. Permettono processi e operazioni cognitive.
   Questa facoltà riguarda la maniera con cui può essere gestito il business di un’azienda. In particolare si tratta di utilizzare questi sistemi per incrementare l’efficienza analizzando l’ambiente, il contesto e il flusso di lavoro e supportando il processo decisionale analizzando una grande quantità di dati.
5. Intensificano esplorazione e scoperte.
   Alla base del Cognitive Computing vi è la promessa di poter analizzare una grande quantità di informazioni in modo da scoprire pattern e opportunità impossibili da rivelare utilizzando sistemi di ricerca tradizionale.

Al fine di coprire obiettivi così generalisti il sistema deve risultare particolarmente flessibile e adattabile ai possibili diversi contesti d’uso e settori.

Potenzialità

Al di là della effettiva fattibilità nel costruire nell’immediato futuro un sistema che copra tutti questi aspetti, le potenzialità del Cognitive Computing risultano immense.

La famiglia dei problemi risolvibili include tutte quelle situazioni in cui vi è la necessità di memorizzare e ragionare su dati in una quantità tale da risultare non gestibile dal singolo essere umano. Risulta fondamentale che i sistemi cognitivi siano in grado di eseguire inferenze su di una base di conoscenza costruita a partire dagli stessi dati generati e utilizzati nella comunicazione tra umani, cioè dati non strutturati. In prima battuta è possibile concentrarsi su informazioni veicolate dal testo in formato digitale, inclusa la letteratura scientifica. A questo sarebbe poi possibile affiancare l’estrazione di informazioni da immagini e audio, oltre che da Big Data di altra natura quali iterazioni sociali, posizione, eccetera.

Necessità

Al tal fine viene indicata la necessità di hardware e software dedicato. In particolare vi è la necessità di sistemi che rendano efficiente elaborare una grande quantità di dati in tempi brevi. Sempre secondo la vision, lo sviluppo di piattaforme per l’esecuzione, algoritmi e hardware per questi sistemi dovrebbe avvenire in concerto. Al momento vengono utilizzati sistemi usati anche in ambito Deep Learning, in particolar modo le schede video.

Dal punto di vista dell’interazione con l’utente gli strumenti abilitanti iniziano in questo periodo a diventare pervasivi nella vita di tutti i giorni sotto forma di smartphone, automobili, componenti per smart home, eccetera.

Dal punto di vista software vi è la necessità di orchestrare metodologie diverse da loro in modo da poter coprire i formati con cui gli umani memorizzano e scambiano tra loro la conoscenza al fine di ottenerne una versione unificata e potervi ragionare. I sistemi cognitivi dovrebbero prevedere tecniche per il Natural Language Processing, l’elaborazione di immagini e segnali audio, la gestione di dati strutturati e Big Data. A questi vanno aggiunti i più disparati algoritmi utilizzabili per estrarre e trattare la conoscenza, che costituirebbero il core del sistema.