Kognitiv databehandling: Hva er det og hvordan gjør det verden smartere?

Share this post:

Aftenposten omtaler Watson som den «nye ekspertlegen». Anledningen er løsningen kalt Oncology Expert Advisor™ (OEA). Dette er en diagnoseløsning for leukemi utviklet av MD Anderson Cancer Center i samarbeid med IBM. OEA er en del av Moonshots programmet som jobber for å utradere alle typer kreft, der de benytter Watson sine kognitive kapasiteter.

Hva er egentlig kognitiv databehandling?

Så og si alle datasystemer som brukes i dag er basert på programmerbare datasystemer. Dette er dataprogrammer som er satt til å gjøre en bestemt ting og ikke noe mer. Kognitiv databehandling er annerledes fordi den lærer, forstår naturlig språk og har mulighet til å finne sammenhenger i enorme mengder ustrukturerte data. Ut i fra forhåndsbestemte sett med standard input og mulige godkjente resultater brukes programmet til å finne og behandle strukturer og sammenhenger i ustrukturerte data. Disse sammenhengene kan deretter brukes til å finne svar, og deretter gi en anbefaling basert på funnene.

Snakker vårt språk

Kjernen i Watson teknologien er dets evne til å forstå naturlig språk. Kognitive systemer som Watson er i stand til å lese naturlig språk i en ustrukturert tekst, gjenkjenne språket den er skrevet på og «prosessere» teksten. Prosesseringen av teksten er basert på en generell forståelse for språk, syntaks og oppbygningen av setninger. I tillegg til å kunne lese er den i stand til å forstå et naturlig språk og definere sammenheng mellom begreper utfra den forståelsen. Vi kaller det gjerne «Natural Language Understanding» i motsetning til «Natural Language Processing». For eksempel forstår den forskjellen mellom «school bus» og «integration bus» basert på den omkringliggende teksten som definerer konteksten.

Prosesserer ustrukturerte data

Kognitiv databehandling er i stand til å bruke ulike ustrukturerte data, for eksempel journaler, prosatekst, video eller bilder for så å identifisere og bryte ned dataene. Deretter defineres sammenhenger eller tillegges metadata som beskriver de ustrukturerte dataene slik at dataene kan brukes videre i behandlingen.

Har evne for læring

Kognitive systemer kan lære av erfaring på tilsvarende måte som oss mennesker. Dataene som leses blir brukt til å bygge opp sammenhenger mellom ulike begreper og blir lagret. Desto mer data som bekrefter de allerede definerte sammenhengene som blir lest, desto mer erfaring og innsikt tilføres de kognitive systemene. Dersom nye sammenhenger oppdages utvides forståelsen hos systemet. Denne læringen kan foregå autonomt, basert på menneskelig trening eller en blanding av disse to. Menneskelig tilbakemelding sørger for at sammenhenger som er feil blir rettet slik at systemet etter hvert lærer seg å se sammenhengene selv.

IBM mener at kognitiv databehandling er den neste generasjon databehandling etter mekaniske og programmerbare systemer. Kognitiv databehandling vil effektivisere beslutningsprosesser på lik linje som programmerbar databehandling har effektivisert produksjonsprosessene.