Վերացական

IBM Cognos Analytics-ը դաջվել է Watson անունով 11.2.1 տարբերակում: Նրա լրիվ անունն այժմ է IBM Cognos Analytics-ը Watson 11.2.1-ով, որը նախկինում հայտնի էր որպես IBM Cognos Analytics:  Բայց կոնկրետ որտեղ է այս Ուոթսոնը և ինչ է անում:    

Մի խոսքով, Watson-ը բերում է AI-ով ներթափանցված ինքնասպասարկման հնարավորություններ: Ձեր նոր «Clippy»-ը՝ իրականում AI օգնականը, առաջարկում է ուղեցույց տվյալների պատրաստման, վերլուծության և հաշվետվությունների ստեղծման հարցում: Watson Moments-ը հնչում է, երբ կարծում է, որ օգտակար բան ունի՝ նպաստելու տվյալների իր վերլուծությանը: Cognos Analytics-ը Watson-ի հետ առաջարկում է առաջնորդվող փորձ, որը մեկնաբանում է կազմակերպության մտադրությունը և աջակցում նրանց առաջարկվող ճանապարհով, ինչը հանգեցնում է որոշումների կայացման բարելավմանը:

Հանդիպեք նոր Ուոթսոնին

Բժիշկ Արթուր Կոնան Դոյլի հորինած հորինված բժիշկ Ուոթսոնը փայլաթիթեղով խաղաց դետեկտիվ Շերլոկ Հոլմսի հետ: Ուոթսոնը, ով կիրթ և խելացի էր, հաճախ նկատում էր ակնհայտը և հարցեր էր տալիս թվացյալ անհամապատասխանությունների մասին: Այնուամենայնիվ, նրա նվազեցման կարողությունները չէին համընկնում Հոլմսի հետ:

Դա այն Վաթսոնը չէ, որի մասին մենք խոսում ենք:  Watson Սա նաև IBM-ի AI (արհեստական ​​ինտելեկտ) նախագիծն է, որը կրում է իր հիմնադրի անունը: Ուոթսոնը աշխարհին ներկայացվել է 2011 թվականին՝ որպես Jeopardy-ի մասնակից: Այսպիսով, իր ակունքներում Watson-ը համակարգչային համակարգ է, որը կարելի է հարցնել և պատասխանել բնական լեզվով: Այդ ժամանակվանից ի վեր Watson պիտակը IBM-ի կողմից կիրառվել է մի շարք տարբեր նախաձեռնությունների համար, որոնք կապված են մեքենայական ուսուցման և այն, ինչ նա անվանում է AI:  

IBM-ը պնդում է. «IBM Watson-ը AI է բիզնեսի համար: Watson-ն օգնում է կազմակերպություններին կանխատեսել ապագա արդյունքները, ավտոմատացնել բարդ գործընթացները և օպտիմալացնել աշխատակիցների ժամանակը»: Խստորեն ասած՝ արհեստական ​​ինտելեկտը համակարգչային համակարգ է, որը կարող է ընդօրինակել մարդու մտածողությունը կամ ճանաչողությունը: Այսօրվա արհեստական ​​ինտելեկտի համար ընդունվածի մեծ մասն իրականում խնդիրների լուծումն է, բնական լեզվի մշակումը (NLP) կամ մեքենայական ուսուցումը (ML):    

IBM-ն ունի մի շարք տարբեր ծրագրեր դիմումները տոգորված է Watson-ի բնական լեզվի մշակման, որոնման և որոշումներ կայացնելու ունակությամբ: Սա Watson-ն է՝ որպես NLP օգտագործող չաթբոտ: Սա մի բնագավառ է, որտեղ Ուոթսոնը գերազանցում է: 

Այն, ինչ ժամանակին հայտնի էր որպես Cognos BI, այն է այժմ բրենդավորված IBM Cognos Analytics-ը Watson 11.2.1-ով, որը նախկինում հայտնի էր որպես IBM Cognos Analytics:    

https://www.ibm.com/common/ssi/ShowDoc.wss?docURL=/common/ssi/rep_ca/4/760/ENUSJP21-0434/index.html&lang=en&request_locale=en

Որպես ICAW11.2.1FKAICA անունով անզորության ամփոփում, 

Cognos Analytics-ը Watson-ի հետ բիզնես ինտելեկտի լուծում է, որը օգտատերերին հնարավորություն է տալիս AI-ով ներթափանցված ինքնասպասարկման հնարավորություններով: Այն արագացնում է տվյալների պատրաստումը, վերլուծությունը և հաշվետվությունների ստեղծումը: Cognos Analytics-ը Watson-ի հետ հեշտացնում է տվյալների վիզուալացումը և գործնական պատկերացումների փոխանակումը ձեր կազմակերպությունում՝ խթանելու ավելի շատ տվյալների վրա հիմնված որոշումներ: Դրա հնարավորությունները թույլ են տալիս օգտատերերին նվազեցնել կամ վերացնել ՏՏ միջամտությունը շատ նախկին առաջադրանքների համար՝ տրամադրելով ավելի շատ ինքնասպասարկման տարբերակներ, զարգացնելով ձեռնարկության վերլուծական փորձը և հնարավորություն տալով կազմակերպություններին ավելի արդյունավետ կերպով գրավել պատկերացումները:

Cognos Analytics-ը Watson-ի հետ առաջարկում է առաջնորդվող փորձ, որը մեկնաբանում է կազմակերպության մտադրությունը և աջակցում նրանց առաջարկվող ճանապարհով, ինչը հանգեցնում է որոշումների կայացման բարելավմանը: Բացի այդ, Cognos Analytics-ը Watson-ի հետ կարող է տեղակայվել տեղում, ամպի մեջ կամ երկուսն էլ:

Որտե՞ղ է Ուոթսոնը:

Որո՞նք են այս «AI-ով ներթափանցված ինքնասպասարկման հնարավորությունները»: Ո՞րն է Watson-ի մասը: Ուոթսոնի հատվածը «ուղղորդված փորձն» է, «[մեկնաբանելով] կազմակերպության մտադրությունը» և տրամադրելով «առաջարկվող ուղի»: Սա արհեստական ​​ինտելեկտի սկիզբն է՝ տվյալների սինթեզում և առաջարկություններ: 

Ի՞նչ է Ուոթսոնը և ինչը՝ ոչ: Որտե՞ղ է սկսվում Watson-ը և ավարտվում նախկինում IBM Cognos Analytics անունով արտադրանքը: Անկեղծ ասած, դժվար է ասել: Cognos Analytics-ը «թրծված է» Ուոթսոնով: Դա պտուտակ կամ նոր ընտրացանկի տարր չէ: Ուոթսոնի կոճակ չկա: IBM-ն ասում է, որ Cognos Analytics-ը, այժմ, երբ այն հայտնի է որպես Watson-ով աշխատող, օգուտ է քաղում դիզայնի փիլիսոփայությունից և կազմակերպչական ուսուցումից, որ IBM-ի մյուս բիզնես միավորները զարգանում են:

Ինչպես ասվում է, Watson Studio-ն՝ առանձին լիցենզավորված արտադրանք, ինտեգրված է, այնպես որ կազմաձևումից հետո դուք այժմ կարող եք տեղադրել Watson Studio-ի նոթատետրերը հաշվետվությունների և վահանակների մեջ: Սա թույլ է տալիս օգտագործել ML-ի, SPSS Modeler-ի և AutoAI-ի հզորությունը առաջադեմ վերլուծության և տվյալների գիտության համար:

Cognos Analytics-ում Watson-ի հետ դուք կգտնեք Ուոթսոնի ազդեցությունը AI օգնական որը թույլ է տալիս բնական լեզվով հարցեր տալ և բացահայտել մտքերը: AI օգնական օգտագործում է NLM նախադասությունները, ներառյալ քերականությունը, կետադրությունը և ուղղագրությունը վերլուծելու համար: Ես պարզեցի, որ, ինչպես Amazon-ի Alexa-ն և Apple-ի Siri-ն, անհրաժեշտ է կազմել կամ երբեմն վերափոխել ձեր հարցը՝ ներառելով համապատասխան համատեքստ: Որոշ գործողություններ, որոնցում Օգնականը կարող է օգնել ձեզ, ներառում են.

• Առաջարկեք հարցեր – տրամադրում է հարցերի ցանկ բնական լեզվի հարցման միջոցով, որը կարող եք տալ
• Դիտեք տվյալների աղբյուրները – ցույց է տալիս տվյալների աղբյուրները, որոնց մուտք ունեք
• Ցույց տալ տվյալների աղբյուրի (սյունակի) մանրամասները
• Ցույց տալ սյունակների ազդեցիկները – ցուցադրում է դաշտերը, որոնք ազդում են սկզբնական սյունակի արդյունքի վրա
• Ստեղծեք գծապատկեր կամ վիզուալիզացիա – խորհուրդ է տալիս համապատասխան գծապատկեր կամ վիզուալիզացիա լավագույնները ներկայացնում են երկու սյունակ, օրինակ
• Ստեղծեք վահանակ. հաշվի առնելով տվյալների աղբյուրը, արեք հենց դա
• Նշում է վահանակները բնական լեզվի ստեղծման միջոցով

Այո, դրա մի մասը հասանելի էր Cognos Analytics-ում 11.1.0, բայց այն ավելի առաջադեմ է 11.2.0.  

Watson-ը նաև օգտագործվում է «Ուսուցման ռեսուրսներ» կուլիսներում Cognos Analytics 11.2.1 գլխավոր էջում, որն օգնում է ակտիվների որոնմանը IBM-ում և բ.roader համայնք. 

11.2.0 թողարկումում «Watson Moments»-ը կատարեց իր դեբյուտը: Watson Moments-ը նոր բացահայտումներ են այն տվյալների մեջ, որոնք Ուոթսոնը «կարծում է», որ ձեզ կարող է հետաքրքրել: Այլ կերպ ասած, երբ դուք ստեղծեք վահանակ՝ օգտագործելով Օգնականը, այն կարող է հայտնաբերել, որ կա համապատասխան դաշտ, որի մասին դուք հարցրել եք: Այն կարող է առաջարկել համապատասխան վիզուալիզացիա՝ համեմատելով երկու դաշտերը: Սա, ըստ երևույթին, վաղաժամ իրականացում է, և թվում է, թե մոտ ապագայում այս ոլորտում ավելի շատ զարգացումներ են լինելու:

Մենք նաև տեսնում ենք Ուոթսոնին AI-ի օգնությամբ տվյալների մոդուլներում՝ տվյալների պատրաստման խելացի հատկանիշներով: Watson-ն օգնում է տվյալների մաքրման կարևոր առաջին քայլին: Ալգորիթմներն օգնում են ձեզ գտնել առնչվող աղյուսակներ և որոնց աղյուսակները կարող են ավտոմատ կերպով միանալ:  

IBM-ն ասում է որ պատճառն այն է, թե ինչու մենք տեսնում ենք Ուոթսոնին ծրագրաշարի վերնագրում, ինչպես նաև առանձնահատկություններում, այն է, որ «IBM Watson ապրանքանիշն օգնում է ռեզոնանսավորել, թե ինչպես է ինչ-որ կարևոր բան ավտոմատացվել AI-ի կողմից»:

Cognos Analytics-ը Watson-ի հետ փոխառություն է վերցնում հետազոտական ​​թիմերից և IBM Watson Services-ից՝ հասկացություններ, եթե ոչ կոդ: IBM-ը ներկայացնում է Watson ճանաչողական հաշվարկը 7 հատորով IBM Watson Services Redbooks-ի հետ ճանաչողական հավելվածների կառուցում:  Հատոր 1. Սկսել ապահովում է հիանալի ներածություն Watson-ի և ճանաչողական հաշվարկների մասին: Առաջին հատորը շատ ընթեռնելի ներածություն է տալիս ճանաչողական հաշվարկի պատմությանը, հիմնական հասկացություններին և բնութագրերին:

Ի՞նչ է Ուոթսոնը:

Հասկանալու համար, թե ինչ է իրենից ներկայացնում Ուոթսոնը, օգտակար է դիտարկել այն բնութագրերը, որոնք IBM-ը վերագրում է AI-ին և ճանաչողական համակարգերին:

1. Ընդլայնել մարդկային կարողությունները. Մարդիկ լավ են խորը մտածելու և բարդ խնդիրներ լուծելու մեջ. համակարգիչներն ավելի լավ են ընթերցում, սինթեզում և մշակում հսկայական քանակությամբ տվյալներ: 
2. Բնական փոխազդեցություն.  Այսպիսով, կենտրոնանալով բնական լեզվի ճանաչման և մշակման վրա,
3. Մեքենայի ուսուցում.  Լրացուցիչ տվյալներով՝ կանխատեսումները, որոշումները կամ առաջարկությունները կբարելավվեն։
4. Հարմարվել ժամանակի ընթացքում:  Ինչպես վերը նշված ML-ին, հարմարեցումը ներկայացնում է առաջարկների բարելավում, որը հիմնված է փոխազդեցությունների հետադարձ կապի հանգույցի վրա:

Արհեստական ​​ինտելեկտի մասին խոսելիս դժվար է տեխնոլոգիան չանթրոպոմորֆիզացնել: Դա մտադրություն է զարգացնել ճանաչողական համակարգեր, որոնք ունեն հասկանալու, տրամաբանելու, սովորելու և փոխազդելու կարողություն: Սա IBM-ի հայտարարած ուղղությունն է։ Սպասեք, որ IBM-ն այս հնարավորություններից ավելի շատ կբերի Cognos Analytics-ին, երբ այն կրում է Watson ապրանքանիշը:

Ոչ այնքան տարրական

Մենք սկսել ենք այս հոդվածը խոսել դեդուկտիվ պատճառաբանության մասին:  Դեդուկտիվ պատճառաբանելով «Եթե-սա-ապա-այն» տրամաբանությունն է, որը չունի անորոշություն: «Ինդուկտիվ դատողությունը, այնուամենայնիվ, թույլ է տալիս Շերլոկին [Հոլմսին] էքստրապոլյացիա անել դիտարկված տեղեկատվությունից, որպեսզի հանգի եզրակացությունների այն իրադարձությունների մասին, որոնք չեն դիտարկվել… Փաստերի նրա ընդարձակ կատալոգը, որը կօգնի նրան թռիչքներ կատարել իր ինդուկտիվ պատճառաբանությամբ, որ ուրիշները կարող են չնկատել: կարողանալ բեղմնավորել»:

Հաշվի առնելով IBM Watson-ի հմտությունը եզրակացություններ անելու և տեղեկատու նյութերի հարուստ քանակությունը, ես կարծում եմ, որ «Շերլոք» կարող էր ավելի հարմար անուն լինել: