AI（人工知能）とコグニティブコンピューティング（コグニティブコンピューティング）の違い

データ処理ソフトウェアからロボット、自動運転車、あるいは未来の工場に至るまで、AI はモノのインターネット (IoT)時代の象徴となりつつあります。

コグニティブ コンピューティングは、人工知能と同じ意味でよく使用される用語です。ただし、これら 2 つの概念には違いがあります。AI で実行される IoT システムとコグニティブ コンピューティングで実行される IoT システムの違いを理解し、各システムに何が期待できるかを理解することが重要です。

コグニティブ コンピューティングとは何ですか?

コグニティブ コンピューティング (コグニティブ コンピューティング) は、コグニティブ コンピューティングとも呼ばれ、コンピューターが人間の脳の活動を模倣し、より適切な意思決定を支援するスーパー コンピューティングの新時代を指します。人間に代わって意思決定を行うことが、コグニティブ コンピューティングを AI と区別する重要なポイントです。

上記の定義は、コグニティブ コンピューティングの真の範囲は IoT を超えていることを強調しています。IoT は重要ですが、コグニティブ コンピューティングは、量子物理学、暗号解析、空気力学、その他多くの学術分野でより広範な応用が可能です。

コグニティブ コンピューティングを使用しても、最終的な決定は人間が責任を負います。IBM、インテル、マイクロソフトなどの電子チップの製造を専門とする大企業や有望な新興企業は、コグニティブ コンピューティングの新しいソリューションを研究しています。

インテルは、ロイヒと呼ばれる世界初の人間の脳シミュレーション チップを開発しました。これは環境からのフィードバックを使用して、コンピューターがあらゆる状況への対応を学習できるようにします。

コグニティブ コンピューティングは、コンピューターをもはや思考力のない機械ではなく、より本物の人間の脳に近づけるため、コンピューティングの世界全体にとって大きな変化であることは明らかです。

IoT活用事例

大量のデータを分析するために、コグニティブ コンピューターはAI、ディープ ラーニング、機械学習、テキスト マイニング (テキスト内の情報の抽出と処理)、音声アシスタント、または神経科学 - 言語プログラミング (NLP - 神経言語プログラミング) を使用できます。これにより、科学者や研究者は問題を迅速に解決し、新しい仮説を適用し、モデルを拡張することができます。

より賢い AI アシスタントは、同じ高精度ツールを多数使用する可能性がありますが、その最終目標は超高速の自己コンピューティングに限定されません。これらはスマート デバイスの操作に明らかに応用できます。

高度なトラフィック管理システムの例を使用して、これを検証してみましょう。コグニティブ コンピューティングを使用すると、コントロール センターは市内のすべての車両と信号機から入力データを受信します。ビッグデータ、クラウドコンピューティング、道路の交通規制について考えてみましょう。

交通の鎮静化、歩行者の誘導、衝突防止、駐車スペースの割り当てなどのタスクには、AI の助けが必要になります。AI は交通管理センターだけでなく車両にも導入する必要があります。

別の例として、病院での患者ケアの管理における AI とコグニティブ コンピューティングの 2 つのテクノロジーの役割を考えてみましょう。コグニティブ コンピューティングは多忙な管理者が利用可能な病床、従業員の離職率、タイムシートなどを追跡するのに役立ちますが、AI ロボットは現実世界の患者ケアにも役立ちます。

この記事では、AI (人工知能) とコグニティブ コンピューティング (コグニティブ コンピューティング) の定義の違いについて説明します。

しかし、現在進行中の業界の傾向は、IoT 企業がこれらの違いをあまり気にしていないことを示しています。

人工知能がスーパーコンピューティングにおける次の大きな飛躍であることは事実ですが、多くの人はこの用語が多かれ少なかれマーケティングのからくりであると感じています（この概念を最初に導入したのは米国の大手多国籍コンピューター技術企業である IBM であるため）。現在、両方の用語を同じ意味で使用する企業が増えています。そして将来的には、AI がこれらすべての概念を包括する用語になる可能性があります。