Концепция Intel 2020: эволюция когнитивных вычислений

В заключительной статье серии «Концепция 2020» мы узнаем, как самообучающиеся компьютерные системы, имитирующие работу человеческого мозга, помогают компаниям принимать более эффективные решения

В цифровую эпоху одна из самых серьезных задач для бизнеса во всех секторах — извлечь как можно больше выгоды из огромных объемов данных. Новые технологии, которые позволяют нам работать с большими объемами неструктурированных данных и делать «умозаключения» во много раз быстрее любого человека, становятся все более значимыми, и именно здесь используются когнитивные вычисления.

«Задача когнитивных вычислений — не заменить человека, а расширить его возможности»

Когнитивные вычисления относятся к самообучающимся компьютерным системам, которые имитируют когнитивные процессы человеческого мозга. Чтобы «думать», как человек, они сочетают в себе когнитивную науку с такими технологиями, как искусственный интеллект (ИИ), обработка естественного языка, распознавание зрительных образов, нейронные сети и глубинное обучение.

Ожидается, что когнитивные вычисления окажут значительное влияние на бизнес в ближайшем будущем, став поистине мощной движущей силой в новом мире, ориентированном на работу с данными. По результатам исследования аналитической компании IDC, глобальные расходы на когнитивные системы и ИИ в 2022 году достигнут 77,6 млрд долларов США.1

Задача когнитивных вычислений — не заменить человека, а расширить его возможности. В то время как искусственный интеллект зависит от людей, которые его обучают, и данных, когнитивные вычисления объединяют ИИ с другими технологиями, чтобы имитировать процесс человеческого мышления. ИИ предназначен для решения какой-либо очень специфической проблемы, а когнитивные вычисления изучают закономерности и дают рекомендации, основываясь на собственном понимании данных и контекста, без дополнительного участия человека. Чем больше данных может получить когнитивная система, тем более точными становятся ее выводы.

Когнитивные вычисления предоставляют компаниям несколько способов выделить бизнес на фоне конкурентов. Организации получают возможность повысить качество аналитической информации, помогая сотрудникам более эффективно выполнять свою работу. Все это позволяет предоставлять клиентам более качественные услуги в короткие сроки, а также выявлять перспективные возможности для бизнеса.

Когнитивные технологии кардинально изменят целые отрасли в ближайшие месяцы, и они уже начали завоевывать свое место в ряде областей. Например, чат-боты на базе ИИ помогают улучшить взаимодействие с клиентами в различных секторах, а в финансовой отрасли используются системы на базе ИИ для выявления мошенничества.

ИИ является неотъемлемой частью когнитивных вычислений. Он необходим, чтобы разобраться в постоянно увеличивающемся объеме производимых данных. И для его поддержки требуется аппаратное обеспечение нового поколения. Корпорация Intel недавно представила свои масштабируемые процессоры Intel® Xeon® 2-го поколения, которые оптимизированы для самых требовательных задач по обработке данных, в том числе для гибкого выполнения сложных рабочих нагрузок ИИ на том же аппаратном обеспечении, что и существующие рабочие нагрузки. В новых микросхемах реализована новая встроенная функция под названием Intel® Deep Learning Boost (Intel® DL Boost), ускоряющая процесс обработки логических выводов при глубинном обучении искусственного интеллекта (обработка выводов, связанная со способностью ИИ применять имеющиеся знания к новым данным).

Технология Intel DL Boost значительно ускоряет процесс формирования выводов для таких рабочих нагрузок глубинного обучения, как классификация изображений, распознавание речи, языковой перевод и обнаружение объектов. Технология DL Boost выводит производительность ИИ на новый уровень, обеспечивая в два раза большую скорость обработки выводов по сравнению с аппаратным обеспечением текущего поколения.

На выставке CES в январе этого года корпорация Intel представила новый нейронный процессор Intel® Nervana™ для обработки логических выводов (NNP-I) — новую версию своей микросхемы на базе ИИ. Ожидается, что новая микросхема NNP-I, разработанная при поддержке Facebook*, будет запущена в производство уже в этом году. Процессор NNP-I ориентирован на обработку выводов, а позже в этом году, как ожидается, будет доступен нейронный процессор для обучения под кодовым названием Spring Crest.

Также в разработке находится экспериментальная нейронная микросхема Intel под кодовым названием Loihi. Эта самообучающаяся микросхема включает в себя схемы, имитирующие основные операции человеческого мозга с целью повышения эффективности машинного обучения за счет объединения обучения и обработки логических выводов в одном процессоре. В будущем эту микросхему можно будет использовать в любой ситуации, когда необходимо обрабатывать данные в режиме реального времени, и, в конечном итоге, она может заложить основу для когнитивных вычислительных платформ будущего.

Компьютеры, которые умеют думать, как люди, пока еще далеки от реальности, но основы уже закладываются. Когнитивные вычисления могут помочь компаниям принимать более эффективные решения, и многие организации уже используют в своей деятельности подобные технологии, например ИИ. А вот те, кто не связывает свое будущее с когнитивными системами, рискуют оказаться за бортом.

Оставайтесь на связи

ИТ-центр Intel предоставит всю необходимую информацию о технологиях, тенденциях и идеях, которые формируют будущее рабочего места.

Отправляя эту форму, вы подтверждаете свое совершеннолетие и разрешаете Intel связываться с вами посредством маркетинговых сообщений по электронной почте или по телефону. Вы можете отказаться от рассылок в любое время. Содержимое веб-сайтов и сообщений Intel регулируется Политикой конфиденциальности и Условиями использования.

Отправляя эту форму, вы подтверждаете свое совершеннолетие и разрешаете Intel связываться с вами посредством маркетинговых сообщений по электронной почте или по телефону. Вы можете отказаться от рассылок в любое время. Содержимое веб-сайтов и сообщений Intel регулируется Политикой конфиденциальности и Условиями использования.

Другие статьи по этой теме

Демократизация ИИ: CognitionX* предоставляет всем равные возможности

Как государственные учреждения и компании технологической отрасли объединяют усилия для ускорения внедрения ИИ.

Подробнее

Как память Intel® Optane™ поможет создать более эффективную инфраструктуру для бизнеса

Эта передовая технология памяти позволяет организациям раскрыть весь потенциал данных.

Подробнее

Как врачи используют Intel® Optane ™ для ускорения сканирования МРТ

Инновационная технология памяти Intel также помогает повысить точность сканирования МРТ.

Подробнее