Нови модни думи и термини се появяват почти ежедневно в тази дигитална ера. Един такъв термин е когнитивното изчисление, което набира огромна популярност сред хората и организациите.
Когнитивната система научава човешкото поведение и разсъждения в мащаб, за да взаимодейства естествено с тях. С прости думи, това е област на компютърните науки, която цели създаването на интелигентни машини, способни да учат, разсъждават и разбират като хората.
Статистиката сочи, че пазарът на когнитивни компютри, оценен на 25,6 милиарда долара през 2021 г., се очаква да достигне 269,4 милиарда долара до 2030 г. при CAGR от 29,7.
Когнитивните изчислителни платформи съчетават машинно обучение (ML), обработка на естествен език (NLP), разсъждения, взаимодействие човек-компютър, разпознаване на реч и зрение и по-стабилни технологии за симулиране на човешкото мислене и взаимодействие и подобряване на вземането на решения.
В този блог ще се потопим по-дълбоко в разбирането на когнитивните изчисления. Ще видим как работи, ползите, рисковете и много други.
Така че, прочетете, за да научите за тази бързо развиваща се технология.
Съдържание
Какво е когнитивно изчисление?
Когнитивното изчисление е набор от отделни технологии, които изпълняват определени задачи за улесняване на човешкия интелект.
С прости думи, когнитивното изчисление е система, която разбира и интерпретира големи обеми от данни и ги използва за вземане на решения, решаване на проблеми и подобряване на бизнес резултатите.
Той обработва огромно количество неструктурирани данни, като изображения, текст и видеоклипове, за да извлече ценни и критични прозрения и да анализира по-добре тази информация. Най-добрата част от когнитивното изчисление е, че то се учи и адаптира от опита – подобрява своите възможности и производителност с времето.
По този начин когнитивното изчисление помага при вземането на по-добри човешки решения. Няколко основни приложения на когнитивните компютри включват:
- Системи за откриване на измами
- Гласово разпознаване
- Разпознаване на лица
- Виртуални асистенти
- Анализ на настроението
- Оценка на риска
- Препоръчителни двигатели
По този начин организациите могат да вземат по-добре информирани бизнес решения чрез използване на интелигентни прозрения и препоръки, генерирани чрез когнитивно изчисление.
Как работи когнитивното изчисление?
Когнитивното изчисление съчетава когнитивни и компютърни науки и създава компютърни системи, които разбират и се учат от естествения език и разсъждения и вземат решения, подобни на човешките.
И за този процес когнитивното изчисление използва различни напреднали технологии, като NLP, ML, извличане на данни, разпознаване на образи и компютърно зрение, за да имитират човешки когнитивни процеси.
Източник: researchgate.net
Дългосрочната цел на когнитивното изчисление е да улесни създаването на автоматизирани ИТ модели, които могат да решават проблеми без човешка намеса.
Ето подробно обяснение как работят когнитивните изчисления:
- Поглъщане на данни: Стъпката от процеса на когнитивната изчислителна система е събирането и поглъщането на огромно количество неструктурирани и структурирани данни от няколко източника, като сензори, бази данни, социални медии и мрежата.
- Обработка на естествен език (NLP): След като погълне данните, когнитивните изчислителни системи използват NLP алгоритми, за да извлекат контекста и значението на данните и да разберат човешкия език, включително синтаксис, прагматика и семантика.
- Машинно обучение (ML): Когнитивните изчислителни системи използват ML алгоритми, за да се учат от извлечените данни и дизайнерски модели за проблемната област. Това включва обучение на системата върху масивни данни, анализиране на нейната ефективност и непрекъснато подобряване на модела въз основа на обратна връзка.
- Алгоритми за разсъждение: След като когнитивното изчисление изгради модела, то използва алгоритми за разсъждение за анализ на данни и вземане на решения въз основа на знанията на модела. Този процес включва използването на изградения модел за извеждане на нови данни и информация, идентифициране на модели и вземане на решения.
- Анализ на прогнози: Когнитивните изчислителни системи оценяват точността на своите прогнози и коригират своите алгоритми и модели, за да учат непрекъснато и да подобряват ефективността си въз основа на обратна връзка от нови данни и потребители.
- Взаимодействие с потребителя: Когнитивните компютърни системи предлагат потребителски интерфейс, който улеснява потребителите да взаимодействат със системите, използващи НЛП, и да получават препоръки и прозрения въз основа на анализа и разсъжденията на системата.
По този начин когнитивното изчисление съчетава всички напреднали технологии за създаване на системи, които взаимодействат с хората интуитивно и по-естествено, за да улеснят вземането на сложни решения въз основа на дълбокото разбиране на данните.
Основни характеристики на когнитивното изчисление
Когнитивното изчисление предоставя тези ключови атрибути и функции, за да осмисли неструктурираната информация и да улесни вземането на сложни решения от хората.
- Адаптивно обучение: Когнитивните компютърни системи трябва да бъдат адаптивни и способни да учат бързо променяща се информация с променящи се изисквания и цели. Той обработва двусмислени и динамични данни в реално време, за да отговори на нуждите на заобикалящите данни.
- Интерактивност: HCI или взаимодействието човек-компютър е основен компонент на когнитивните машини. Потребителите трябва да взаимодействат с когнитивните изчислителни машини и да определят своите променящи се нужди. Освен това, когнитивното изчисление трябва да взаимодейства и с други устройства, процеси и облачни платформи.
- Състояние и итерация: Когнитивните изчислителни системи трябва да идентифицират проблеми, като извличат допълнителни данни и задават въпроси, ако заявката е непълна или неясна. CC системите постигат това чрез поддържане на данни и информация за подобни предишни ситуации.
- Контекстуално: Когнитивните изчислителни системи трябва лесно да идентифицират, разбират и извличат контекстуална информация, като време, домейн, местоположение, изисквания или потребителски профил, цели или задачи. Те черпят информация от няколко източника на структурирана и неструктурирана информация и сетивни, визуални и слухови данни.
Ползи от когнитивното изчисление
Ето основните предимства на когнитивните компютри за бизнеса.
#1. Подобрено събиране и тълкуване на данни
Едно от най-големите предимства на когнитивното изчисление е, че анализира огромни модели на данни и имитира човешкото поведение, като учене и дедукция и интерпретиране на структурирани и неструктурирани данни.
След това този анализ се използва за подобряване на видимостта на вътрешния процес, повишаване на предпочитанията и лоялността на клиентите и начина, по който се получават продуктите и услугите.
#2. Откриване на грешки и отстраняване на неизправности
Когато се прилагат към технологичната среда, когнитивните изчислителни концепции улесняват точното и бързо откриване на проблеми и измамни дейности в бизнес процесите и разкриване на бизнес решения и възможности.
#3. Информирано вземане на решения
Възможностите за събиране на данни и анализ на Cognitive Computing му позволяват да взема по-стратегически и информирани решения, което води до по-интелигентни финансови решения, много по-ефективни бизнес процеси, подобрена ефективност и спестяване на разходи.
#4. Задържане на клиенти
Когнитивните компютри осигуряват много по-информирано и полезно изживяване от клиента към технологията, като повишават взаимодействието и удовлетворението на клиентите и подобряват задържането на клиентите.
#5. Подобрена киберсигурност
Когнитивното изчисление може да помогне на компаниите и бизнеса да идентифицират и реагират на киберпрестъпни дейности и онлайн заплахи в реално време с помощта на усъвършенствани инструменти и технологии за анализ.
Когнитивното изчисление подобрява киберсигурността на бизнеса по следните начини:
- Разширено разузнаване на заплахи
- Откриване на заплахи в реално време
- Прогностичен анализ
- Анализ на поведението
- Автоматизирана реакция при инцидент
По този начин когнитивните изчислителни възможности помагат на бизнеса проактивно да предотвратява киберпрестъпни дейности и намалява потенциалните заплахи за сигурността и техните щети за бизнеса.
#6. Подобрено сътрудничество на служителите
Когнитивните компютри помагат на бизнеса и компаниите да подобрят сътрудничеството на служителите, като предлагат прозрения и информация, което позволява на екипите да работят много по-ефективно.
Как когнитивното изчисление може да подобри човешкия опит?
В определени области хората може да не успеят да анализират огромни количества данни или проблеми, които може да не са толкова очевидни за хората.
Това е мястото, където когнитивното изчисление играе по-значима роля за подобряване на човешкия опит чрез предоставяне на усъвършенствани аналитични технологии за по-отлични бизнес резултати.
Ето как когнитивните компютри могат да подобрят, ускорят и мащабират човешкия интелект и опит:
- Той разбира естествения човешки език чрез сензорни данни и взаимодейства с хората по естествен начин, предоставяйки точни и непредубедени съвети за проблемите.
- Той бързо идентифицира потенциалните рискове с помощта на управлявани от данни прозрения и анализи, което позволява на хората да вземат по-добри решения въз основа на доказателства и факти.
- Той помага на хората да се справят със сложни проблеми и да разрешат техните първопричини, като същевременно разработват правилните решения.
- Помага за подобряване на оперативната ефективност, като предлага прогресивна поддръжка на хората и бизнеса.
- Когнитивното изчисление автоматизира ежедневни и повтарящи се задачи, освобождавайки човешките ресурси и им позволявайки да се съсредоточат върху по-сложни задачи, изискващи човешки опит и уникални умения.
- Той помага за персонализиране на човешкия опит чрез анализиране на човешки поведенчески модели и предпочитания, за да предостави свръхперсонализирани препоръки и предложения.
Е, мнозина твърдят, че дори технологиите за изкуствен интелект или изкуствен интелект помагат за автоматизиране на повтарящи се процеси, подобряват персонализирането и правят живота на хората много по-лесен – така че как когнитивното изчисление е точно различно от изкуствения интелект? Нека разберем.
Когнитивно изчисление Vs. Изкуствен интелект
Докато технологиите зад изкуствения интелект и когнитивните изчисления са сходни, те се различават по своите концепции, фокус и възможности.
Ето основните разлики между когнитивните компютри и изкуствения интелект.
Изкуствен интелект Когнитивното изчисление Основният случай на употреба на AI е прилагането на най-добрия алгоритъм и разширяване на човешкото мислене за решаване на сложни проблеми. От друга страна, когнитивното изчисление се фокусира върху имитирането на човешкото поведение, интелекта и разсъжденията за решаване на сложни проблеми. AI системите се учат от данни, за да намират модели, да правят прогнози, да разкриват скрита информация и да предприемат действия, за да намерят решение. Когнитивните изчислителни системи анализират голям обем от данни и разбират и симулират естествения човешки език и разсъждения, за да намерят решения на проблеми. AI системите изпълняват задачи, изискващи човешки интелект, като разпознаване на реч, визуално възприятие, обработка на естествен език и вземане на решения. Когнитивните изчислителни системи използват модели и алгоритми, вдъхновени от работата на човешкия мозък, включително дълбоко обучение и невронни мрежи. AI системите вземат решения сами, минимизирайки човешката намеса и роля. Когнитивните компютри допълват данните и информацията за хората, за да улеснят вземането на решения и разрешаването на проблеми. AI се използва най-вече в секторите на финансите, банкирането, здравеопазването, сигурността, производството и търговията на дребно. Когнитивните компютри се използват най-вече в секторите за обслужване на клиенти, индустриите и здравеопазването.
По този начин когнитивното изчисление е по-специфичен подход към изкуствения интелект, който набляга на човешките разсъждения и взаимодействие.
Тъй като когнитивното изчисление използва контекста по-контекстуално, използвайки информация, базирана на доказателства, тази технология от ново време се очаква да бъде следващото голямо нещо в света на интелигентния живот.
Източник: dataversity.net
Изображението предполага, че глобалният пазар на когнитивни компютри ще бъде 49,36 милиарда долара до 2025 г.
Въпреки това, тъй като всяка монета има две страни, когнитивното изчисление има своите рискове и недостатъци, както е обсъдено по-долу.
Когнитивни компютърни рискове и недостатъци
Ето няколко когнитивни изчислителни предизвикателства, с които се сблъскват фирмите.
#1. Поверителност и сигурност на данните
Когнитивните изчислителни системи обработват и разчитат на голям обем данни, което прави предизвикателство поддържането на висока степен на сигурност на данните и увеличава рисковете от нарушаване на данните и нарушения на поверителността.
Тъй като когнитивните изчислителни системи трябва да обработват много чувствителни данни, организациите трябва да обмислят и адресират нарушения на данните и проблеми със сигурността и да изградят напълно надежден план за сигурност на данните.
#2. Осиновяване
Приемането е проблем с всяка нова технология.
Следователно организациите рационализират процеса на приемане, за да осигурят успех на когнитивните компютри, като си сътрудничат със заинтересовани страни като разработчици на технологии, организации, лица и правителство.
#3. Внимателен процес на обучение
Потребителите трябва да преминат през обширно обучение за данни, за да разберат напълно когнитивния изчислителен процес и система. Следователно, една от основните причини за бавното му приемане е бавният процес на обучение.
Всеки служител трябва да прегледа когнитивната изчислителна система, което прави процеса изключително сложен и скъп.
#4. Липса на прозрачност
Сложността и трудността при разбирането на когнитивните изчислителни процеси създават липса на прозрачност, което затруднява разбирането как системата е достигнала до определена прогноза или решение.
#5. Пристрастие
Когнитивните компютърни системи се учат от пристрастни данни, което води до пристрастни резултати и резултати. Това води до дискриминационно и несправедливо вземане на решения, което може да има последици в реалния живот.
Следователно, обучението на тези системи с безпристрастна информация и оценката на техните способности за вземане на решения е от съществено значение.
#6. Човешко взаимодействие
Докато когнитивните изчислителни системи взаимодействат с хората, за да разберат човешкото поведение и разсъждения, те все още са изправени пред предизвикателства.
Хората имат широк спектър от стилове на общуване, диалекти и езици и опитът да се разсъждава с тях често може да доведе до недоразумения, грешки и непълна информация.
#7. Управление на промените
Преодоляването на управлението на промените е друго често срещано когнитивно изчислително предизвикателство.
Естественото човешко поведение е, че хората обикновено са устойчиви на промяна и нова среда. За съжаление, когнитивното изчисление научава тази човешка способност, което затруднява тези системи да се справят с промяната и увеличава страха, че машините скоро ще заменят хората.
#8. Зависимост от качеството на данните
Качеството на използването на данни от когнитивни изчислителни системи е от решаващо значение за тяхната ефективност и точност.
Пристрастните, непълните или неточните данни значително влияят на производителността и ефективността на тези системи.
#9. Дълъг цикъл на развитие
Когнитивните изчислителни системи отнемат много време за разработване на базирани на сценарии приложения. Внедряването на решения за когнитивни изчисления в множество индустриални сегменти е предизвикателство без значително време и правилните екипи за разработка.
Дългите цикли на развитие затрудняват по-малките организации и компании да развият свои собствени когнитивни системи.
#10. цена
Когнитивните компютърни системи изискват много капиталови инвестиции, опит и инфраструктура.
Следователно организациите трябва да претеглят всички ползи от когнитивните изчисления спрямо разходите, преди да инвестират в подходящи системи.
Ресурси за обучение
#1. Когнитивни компютри: Кратко ръководство за хора, които променят играта
Този кратък доклад и ръководство за когнитивни изчисления, публикувани от Питър Фингар, обхващат възхода на когнитивните изчислителни технологии и нововъзникващите приложения и тяхното въздействие върху индустриите и бизнеса по света.
Авторът споделя своето бързо развиващо се и увлекателно пътуване с ключовите събития, ресурси и играчи, участващи в ерата на когнитивните компютри. Следователно това е задължително четиво за онези, които се нуждаят от задълбочено вникване в когнитивната компютърна интелигентност и как тя ще промени живота в световен мащаб.
#2. Когнитивни компютри: теория и приложения (том 35)
Това високо оценено и изчерпателно ръководство за когнитивни компютри се фокусира върху тяхната теория и приложения. Написана е от международно признати експерти, включително Виджай V Рагхаван, Вену Говиндараджу, Венкат Н. Гудивада и Ч. Р. Рао.
Това включва използване на когнитивни компютърни системи за управление на възобновяема енергия, модели и алгоритми за машинно обучение, биометрия, управлявани от данни говорни алгоритми, анализ на графики и киберсигурност.
#3. Когнитивно изчисление и анализ на големи данни
Тази книга помага на организациите и технолозите да разберат основните когнитивни изчислителни концепции и технологии, от NLP алгоритми до техники за представяне на знания.
Тази книга също така включва реализации в реалния живот на нововъзникващи проекти на Qualcomm, Google, Amazon и Hitachi.
#4. Когнитивни компютърни рецепти
Това е една от идеалните книги за корпоративни архитекти и софтуерни инженери, които искат да разберат дълбокото обучение и да решат своите проблеми с изкуствения интелект и машинното обучение, като използват примери за кодове от реалния свят.
Публикувана от Adnan Massod и Adnan Hashmi, тази книга ви позволява да се научите да създавате готови за производство решения с помощта на API на Microsoft Cognitive Services, да решавате корпоративни проблеми в NLP и компютърно зрение и да прилагате дълбоко обучение с помощта на Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) и TensorFlow .
#5. IBM Watson за изкуствен интелект и когнитивни компютри
Този курс по Udemy е идеален, ако искате да се научите да създавате интелигентни AI, ML и когнитивни изчислителни системи и приложения с IBM Watson.
Той изследва възможностите на IBM Watson API за избор на най-добрите функции, изграждане на чатбот за клиентски случай, извличане на метаданни от текст и много други невероятни неща.
Заключителни думи
Докато когнитивното изчисление все още не е достигнало пълния си потенциал, бъдещото му внедряване има много възможности. Например, той помага на хората да вземат по-добри решения, да автоматизират излишни задачи и да разтоварят когнитивния си товар.
Този блог ви помага да разберете концепцията за когнитивното изчисление, как работи, ползите от него и дори неговия обхват и приложения за организациите.
След това вижте въпросите и отговорите за интервюта за облачни изчисления.