Cognitive Computing wyjaśnione w 5 minut lub mniej

W dobie cyfrowej nieustannie pojawiają się nowe, modne pojęcia. Jednym z nich, zyskującym na popularności zarówno wśród indywidualnych użytkowników, jak i organizacji, jest termin „przetwarzanie kognitywne”.

Systemy kognitywne, ucząc się ludzkich zachowań i sposobu myślenia na szeroką skalę, mają w naturalny sposób wchodzić z nami w interakcję. Mówiąc prościej, jest to obszar informatyki dążący do stworzenia inteligentnych maszyn, które potrafią się uczyć, rozumować i pojmować świat na podobieństwo człowieka.

Z danych statystycznych wynika, że rynek przetwarzania kognitywnego, szacowany w 2021 roku na 25,6 mld USD, do roku 2030 osiągnie wartość 269,4 mld USD, przy rocznym wzroście (CAGR) na poziomie 29,7%.

Platformy kognitywne łączą w sobie elementy uczenia maszynowego (ML), przetwarzania języka naturalnego (NLP), wnioskowania, interakcji człowiek-komputer, rozpoznawania mowy i obrazu, a także inne zaawansowane technologie, aby symulować ludzkie myślenie, ułatwiać interakcje i usprawniać proces podejmowania decyzji.

W tym artykule szczegółowo przyjrzymy się zagadnieniu przetwarzania kognitywnego. Zbadamy jego mechanizmy działania, korzyści, potencjalne zagrożenia i inne aspekty.

Zachęcamy do dalszej lektury, aby dowiedzieć się więcej o tej dynamicznie rozwijającej się dziedzinie technologii.

Czym jest przetwarzanie kognitywne?

Przetwarzanie kognitywne to zbiór różnorodnych technologii, których celem jest wspomaganie ludzkiej inteligencji poprzez realizację konkretnych zadań.

W ujęciu bardziej przystępnym, przetwarzanie kognitywne to system zdolny do rozumienia i interpretowania ogromnych ilości danych, wykorzystując je do podejmowania decyzji, rozwiązywania problemów i optymalizacji wyników biznesowych.

Systemy te przetwarzają różnorodne, nieustrukturyzowane dane, takie jak obrazy, teksty i materiały wideo, w celu wygenerowania wartościowych i istotnych wniosków, umożliwiających dokładniejszą analizę informacji. Co kluczowe, przetwarzanie kognitywne uczy się i dostosowuje na podstawie zdobytych doświadczeń, stale doskonaląc swoje umiejętności i efektywność.

W efekcie, przetwarzanie kognitywne wspiera ludzi w podejmowaniu bardziej trafnych decyzji. Do najważniejszych zastosowań obliczeń kognitywnych należą:

• Systemy detekcji oszustw
• Rozpoznawanie mowy
• Identyfikacja twarzy
• Wirtualni asystenci
• Analiza nastrojów
• Ocena ryzyka
• Mechanizmy rekomendacji

Dzięki inteligentnym analizom i rekomendacjom generowanym przez systemy kognitywne, organizacje mogą podejmować bardziej przemyślane decyzje biznesowe.

Jak działa przetwarzanie kognitywne?

Przetwarzanie kognitywne łączy nauki kognitywne z informatyką, tworząc systemy komputerowe, które rozumieją i uczą się na bazie języka naturalnego oraz ludzkiego rozumowania, a następnie podejmują decyzje zbliżone do tych, które podjęliby ludzie.

W tym procesie, przetwarzanie kognitywne korzysta z rozmaitych zaawansowanych technologii, takich jak NLP, ML, eksploracja danych, rozpoznawanie wzorców i wizja komputerowa, aby naśladować ludzkie procesy poznawcze.

źródło: researchgate.net

Długoterminowym celem przetwarzania kognitywnego jest stworzenie zautomatyzowanych modeli informatycznych, które będą w stanie rozwiązywać problemy bez udziału człowieka.

Poniżej znajduje się szczegółowe wyjaśnienie mechanizmu działania przetwarzania kognitywnego:

• Pozyskiwanie danych: Pierwszym etapem działania systemu kognitywnego jest zbieranie i pozyskiwanie ogromnych ilości danych, zarówno ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych, z różnorodnych źródeł – sensorów, baz danych, mediów społecznościowych czy internetu.
• Przetwarzanie języka naturalnego (NLP): Po przetworzeniu danych, systemy kognitywne wykorzystują algorytmy NLP, aby wydobyć kontekst i znaczenie informacji oraz zrozumieć ludzki język – jego składnię, pragmatykę i semantykę.
• Uczenie maszynowe (ML): Systemy kognitywne korzystają z algorytmów ML, aby uczyć się na podstawie uzyskanych danych i budować modele dla określonego problemu. Proces ten obejmuje trenowanie systemu na dużych zbiorach danych, analizę jego efektywności oraz ciągłe udoskonalanie modelu w oparciu o informacje zwrotne.
• Algorytmy wnioskowania: Po stworzeniu modelu, systemy kognitywne wykorzystują algorytmy wnioskowania, aby analizować dane i podejmować decyzje na bazie wiedzy zawartej w modelu. Proces ten obejmuje wykorzystanie zbudowanego modelu do wyciągania wniosków na temat nowych danych i informacji, identyfikacji wzorców oraz podejmowania decyzji.
• Analiza predykcyjna: Systemy kognitywne oceniają trafność swoich przewidywań i dostosowują swoje algorytmy oraz modele w taki sposób, aby stale uczyć się i poprawiać swoją skuteczność na podstawie nowych danych i informacji zwrotnych od użytkowników.
• Interakcja z użytkownikiem: Systemy kognitywne posiadają interfejsy użytkownika, które umożliwiają użytkownikom interakcję z systemem za pośrednictwem NLP, otrzymywanie rekomendacji i wniosków na podstawie analiz i rozumowania systemu.

W ten sposób, przetwarzanie kognitywne łączy zaawansowane technologie, tworząc systemy, które mogą wchodzić z ludźmi w interakcję w sposób intuicyjny i naturalny, ułatwiając podejmowanie złożonych decyzji dzięki dogłębnemu zrozumieniu danych.

Kluczowe cechy przetwarzania kognitywnego

Przetwarzanie kognitywne charakteryzuje się szeregiem cech, które pozwalają na nadawanie sensu nieustrukturyzowanym informacjom i pomagają ludziom w podejmowaniu złożonych decyzji.

• Adaptacyjne uczenie się: Systemy kognitywne muszą być zdolne do szybkiego uczenia się na podstawie zmieniających się informacji, a także na zmieniające się wymagania i cele. Powinny w czasie rzeczywistym przetwarzać niejednoznaczne i dynamiczne dane, by dostosowywać się do potrzeb otoczenia.
• Interaktywność: Interakcja człowiek-komputer (HCI) jest kluczowym elementem maszyn kognitywnych. Użytkownicy muszą wchodzić w interakcję z systemami, definiując swoje zmieniające się potrzeby. Przetwarzanie kognitywne musi również wchodzić w interakcję z innymi urządzeniami, procesami i platformami chmurowymi.
• Stanowe i iteracyjne: Systemy kognitywne powinny być w stanie identyfikować problemy, pobierając dodatkowe dane i zadając pytania, jeżeli zapytanie jest niepełne lub niejasne. Osiągają to poprzez przechowywanie danych i informacji na temat podobnych, wcześniejszych sytuacji.
• Kontekstowe: Systemy kognitywne powinny bez trudu rozpoznawać, rozumieć i wydobywać informacje kontekstowe, takie jak czas, domena, lokalizacja, wymagania lub profil, cele czy zadania użytkownika. Wykorzystują do tego dane pochodzące z wielu źródeł – zarówno ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych, jak i sensorycznych, wizualnych i dźwiękowych.

Korzyści z przetwarzania kognitywnego

Poniżej przedstawione zostały główne korzyści, jakie przetwarzanie kognitywne niesie dla firm.

#1. Ulepszone gromadzenie i interpretacja danych

Jedną z największych zalet przetwarzania kognitywnego jest zdolność do analizowania ogromnych zbiorów danych i naśladowania ludzkich zachowań, takich jak uczenie się, dedukcja i interpretacja danych – zarówno ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych.

Wygenerowane analizy mogą być wykorzystane do poprawy widoczności procesów wewnętrznych, zwiększenia satysfakcji i lojalności klientów oraz do udoskonalenia postrzegania oferowanych produktów i usług.

#2. Wykrywanie błędów i rozwiązywanie problemów

W zastosowaniu w środowisku technologicznym, koncepcje przetwarzania kognitywnego pomagają w precyzyjnym i szybkim wykrywaniu problemów i oszukańczych działań w procesach biznesowych, a także w odkrywaniu rozwiązań i potencjalnych możliwości rozwoju.

#3. Świadome podejmowanie decyzji

Dzięki zdolnościom gromadzenia i analizowania danych, przetwarzanie kognitywne pozwala na podejmowanie bardziej strategicznych i świadomych decyzji, co przekłada się na mądrzejsze decyzje finansowe, efektywniejsze procesy biznesowe, lepszą wydajność i oszczędności kosztów.

#4. Utrzymanie klienta

Przetwarzanie kognitywne pozwala na zapewnienie znacznie bardziej świadomego i pomocnego doświadczenia klienta w technologii, co prowadzi do zwiększenia interakcji i zadowolenia klienta, a w konsekwencji – do lepszego utrzymania klienta.

#5. Ulepszone cyberbezpieczeństwo

Przetwarzanie kognitywne może wspomóc firmy w identyfikacji cyberprzestępczych działań i zagrożeń online, umożliwiając reagowanie na nie w czasie rzeczywistym za pomocą zaawansowanych narzędzi analitycznych.

Systemy kognitywne zwiększają cyberbezpieczeństwo biznesowe poprzez:

• Zaawansowaną analizę zagrożeń
• Wykrywanie zagrożeń w czasie rzeczywistym
• Analizę predykcyjną
• Analizę zachowań
• Automatyczną reakcję na incydenty

Dzięki tym możliwościom, firmy mogą proaktywnie zapobiegać działaniom cyberprzestępczym, zmniejszać ryzyko potencjalnych zagrożeń bezpieczeństwa i ograniczać straty wynikające z naruszeń bezpieczeństwa.

#6. Ulepszona współpraca pracowników

Przetwarzanie kognitywne pomaga firmom usprawnić współpracę między pracownikami, udostępniając im wnioski i informacje, które umożliwiają zespołom efektywniejszą pracę.

W jaki sposób przetwarzanie kognitywne może wzmocnić ludzką wiedzę?

W niektórych dziedzinach ludzie mogą mieć trudności z analizą olbrzymich ilości danych lub problemów, które mogą nie być dla nich oczywiste.

W takich przypadkach, przetwarzanie kognitywne odgrywa istotną rolę w zwiększaniu wiedzy fachowej ludzi, dostarczając zaawansowane technologie analityczne, które prowadzą do uzyskania lepszych wyników biznesowych.

Poniżej przedstawiono sposoby, w jakie przetwarzanie kognitywne może usprawnić, przyspieszyć i rozszerzyć ludzką inteligencję i wiedzę:

• Rozumie naturalny ludzki język, analizując dane sensoryczne, i wchodzi z ludźmi w naturalne interakcje, dostarczając precyzyjnych i obiektywnych porad dotyczących problemów.
• Szybko identyfikuje potencjalne zagrożenia, generując wnioski i analizy oparte na danych, dzięki czemu ludzie mogą podejmować lepsze decyzje na podstawie faktów.
• Wspiera ludzi w rozwiązywaniu złożonych problemów, identyfikowaniu ich przyczyn i opracowywaniu odpowiednich rozwiązań.
• Ułatwia poprawę efektywności operacyjnej, oferując stopniowe wsparcie ludziom i firmom.
• Automatyzuje przyziemne i powtarzalne zadania, uwalniając ludzkie zasoby, by skupić się na bardziej złożonych zadaniach, wymagających ludzkiej wiedzy i unikalnych umiejętności.
• Wspomaga personalizację ludzkich doświadczeń, analizując ludzkie wzorce zachowań i preferencje, aby dostarczać wysoce spersonalizowanych rekomendacji i sugestii.

Technologie oparte na sztucznej inteligencji (AI) również pomagają w automatyzacji powtarzalnych procesów, poprawiają personalizację i ułatwiają codzienne życie. W takim razie, czym różni się przetwarzanie kognitywne od AI? Sprawdźmy.

Przetwarzanie kognitywne a sztuczna inteligencja

Chociaż technologie stojące za AI i przetwarzaniem kognitywnym są zbliżone, różnią się pod względem koncepcji, zakresu i możliwości.

Oto podstawowe różnice między tymi dwoma podejściami:

Sztuczna inteligencja Przetwarzanie kognitywne
Głównym celem AI jest wdrożenie najlepszych algorytmów i wspieranie ludzkiego myślenia w rozwiązywaniu skomplikowanych problemów. Z drugiej strony, przetwarzanie kognitywne skupia się na naśladowaniu ludzkich zachowań, inteligencji i rozumowania w celu rozwiązywania złożonych problemów.
Systemy AI uczą się na bazie danych, aby znajdować wzorce, przewidywać zdarzenia, ujawniać ukryte informacje i podejmować działania w celu znalezienia rozwiązania. Systemy kognitywne analizują duże zbiory danych, rozumieją i symulują ludzki język naturalny i rozumowanie, aby znaleźć rozwiązania problemów.
Systemy AI realizują zadania wymagające ludzkiej inteligencji, takie jak rozpoznawanie mowy, percepcja wzrokowa, przetwarzanie języka naturalnego i podejmowanie decyzji. Systemy kognitywne wykorzystują modele i algorytmy inspirowane działaniem ludzkiego mózgu, w tym głębokie uczenie i sieci neuronowe.
Systemy AI podejmują decyzje samodzielnie, minimalizując interwencję i rolę człowieka. Przetwarzanie kognitywne dostarcza ludziom dane i informacje, ułatwiając im podejmowanie decyzji i rozwiązywanie problemów.
Sztuczna inteligencja jest najczęściej wykorzystywana w sektorach finansów, bankowości, ochrony zdrowia, bezpieczeństwa, produkcji i handlu detalicznego. Przetwarzanie kognitywne jest najczęściej wykorzystywane w obsłudze klienta, przemyśle i sektorze ochrony zdrowia.

Reasumując, przetwarzanie kognitywne jest bardziej szczegółowym podejściem do AI, kładącym nacisk na ludzkie rozumowanie i interakcję.

Ponieważ przetwarzanie kognitywne w szerszym kontekście wykorzystuje informacje oparte na dowodach, oczekuje się, że ta nowa technologia będzie następnym krokiem milowym w rozwoju inteligentnego i interaktywnego świata.

Źródło: dataversity.net

Powyższy obraz sugeruje, że globalny rynek komputerów kognitywnych osiągnie wartość 49,36 miliarda dolarów do roku 2025.

Warto jednak pamiętać, że jak każda technologia, również przetwarzanie kognitywne ma swoje wady i zagrożenia, które zostały omówione poniżej.

Zagrożenia i wady przetwarzania kognitywnego

Oto kilka wyzwań związanych z przetwarzaniem kognitywnym, z którymi muszą mierzyć się firmy.

#1. Prywatność i bezpieczeństwo danych

Systemy przetwarzania kognitywnego przetwarzają i opierają swoje działanie na dużych ilościach danych, co utrudnia zachowanie wysokiego poziomu bezpieczeństwa i zwiększa ryzyko naruszenia danych i prywatności.

Ponieważ systemy kognitywne muszą obsługiwać dużą ilość poufnych informacji, organizacje muszą brać pod uwagę potencjalne naruszenia danych i problemy bezpieczeństwa oraz opracować solidny plan bezpieczeństwa danych.

#2. Wdrażanie

Proces wdrażania jest wyzwaniem dla każdej nowej technologii.

W związku z tym, firmy powinny usprawniać proces wdrażania, aby zapewnić powodzenie przetwarzania kognitywnego, poprzez współpracę z zainteresowanymi stronami, takimi jak twórcy technologii, organizacje, osoby prywatne i przedstawiciele rząd.

#3. Skrupulatny proces szkolenia

Użytkownicy muszą przejść intensywne szkolenie w zakresie danych, aby móc w pełni zrozumieć działanie systemu przetwarzania kognitywnego. Powolny proces szkolenia jest jedną z głównych przyczyn jego powolnego wdrażania.

Każdy pracownik musi poznać system, co sprawia, że proces ten jest skomplikowany i kosztowny.

#4. Brak przejrzystości

Złożoność i trudność w zrozumieniu procesów przetwarzania kognitywnego powoduje brak przejrzystości, co utrudnia zrozumienie, w jaki sposób system osiągnął daną prognozę lub decyzję.

#5. Stronniczość

Systemy kognitywne uczą się na podstawie danych, które mogą być stronnicze, co prowadzi do tendencyjnych wyników. Może to prowadzić do dyskryminacji i niesprawiedliwego podejmowania decyzji, które mogą mieć realne konsekwencje.

Dlatego konieczne jest szkolenie tych systemów na podstawie obiektywnych informacji i ocena ich zdolności decyzyjnych.

#6. Interakcja międzyludzka

Chociaż systemy kognitywne wchodzą w interakcję z ludźmi, aby zrozumieć ich zachowanie i rozumowanie, nadal napotykają na pewne trudności.

Ludzie stosują wiele różnych stylów komunikacji, dialektów i języków, a próba ich ujednolicenia może prowadzić do nieporozumień, błędów i niepełnych informacji.

#7. Zarządzanie zmianami

Kolejnym powszechnym wyzwaniem związanym z przetwarzaniem kognitywnym jest opór przed zmianami.

Naturalnym ludzkim zachowaniem jest niechęć do zmian i nowych środowisk. Przetwarzanie kognitywne uczy się tej ludzkiej cechy, co utrudnia tym systemom radzenie sobie ze zmianami i wzmaga strach, że maszyny wkrótce zastąpią ludzi.

#8. Zależność od jakości danych

Jakość danych wykorzystywanych przez systemy przetwarzania kognitywnego ma kluczowe znaczenie dla ich wydajności i dokładności.

Stronnicze, niekompletne lub niedokładne dane mają znaczący wpływ na efektywność i skuteczność tych systemów.

#9. Długi cykl rozwojowy

Systemy przetwarzania kognitywnego potrzebują dużo czasu, aby opracować aplikacje oparte na konkretnych scenariuszach. Wdrażanie rozwiązań przetwarzania kognitywnego w wielu branżach jest trudne, jeżeli nie przeznaczy się na ten cel wystarczająco dużo czasu i odpowiednich zespołów programistycznych.

Długi cykl rozwojowy utrudnia mniejszym organizacjom i firmom rozwijanie własnych systemów kognitywnych.

#10. Koszt

Systemy kognitywne wymagają sporych nakładów finansowych, wiedzy specjalistycznej i odpowiedniej infrastruktury.

W związku z tym, organizacje muszą dokładnie przeanalizować wszystkie korzyści z przetwarzania kognitywnego w odniesieniu do kosztów, zanim zainwestują w odpowiednie systemy.

Zasoby edukacyjne

#1. Cognitive Computing: Krótki przewodnik dla innowatorów

Ten zwięzły raport i przewodnik po komputerach kognitywnych, opracowany przez Petera Fingara, porusza zagadnienia związane z rozwojem technologii kognitywnych, ich nowymi zastosowaniami oraz wpływem na branże i przedsiębiorstwa na całym świecie.

Autor dzieli się swoją dynamiczną i fascynującą podróżą, omawiając kluczowe wydarzenia, zasoby i podmioty, które przyczyniły się do powstania i rozwoju obliczeń kognitywnych. To obowiązkowa lektura dla osób, które chcą dogłębnie zrozumieć kognitywną inteligencję obliczeniową i jej wpływ na przyszłość naszego świata.

#2. Obliczenia kognitywne: teoria i zastosowania (tom 35)

Ten ceniony i obszerny przewodnik po komputerach kognitywnych skupia się na ich teorii i zastosowaniach. Został napisany przez światowej sławy ekspertów, takich jak Vijay V Raghavan, Venu Govindaraju, Venkat N. Gudivada i CR Rao.

Opisuje wykorzystanie systemów kognitywnych w zarządzaniu energią odnawialną, modelach i algorytmach uczenia maszynowego, danych biometrycznych, algorytmach mowy opartych na danych, analizach graficznych oraz cyberbezpieczeństwie.

#3. Obliczenia kognitywne i analiza dużych zbiorów danych

Ta książka pomaga organizacjom i specjalistom z branży technologicznej zrozumieć podstawowe koncepcje i technologie obliczeń kognitywnych, począwszy od algorytmów NLP, aż po techniki reprezentacji wiedzy.

Książka przedstawia również rzeczywiste przykłady wdrożeń w projektach firm Qualcomm, Google, Amazon i Hitachi.

#4. Przepisy na przetwarzanie kognitywne

To doskonała książka dla architektów korporacyjnych i inżynierów oprogramowania, którzy chcą zrozumieć głębokie uczenie się i rozwiązywać problemy związane ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym, posługując się rzeczywistymi przykładami kodu.

Ta książka, napisana przez Adnana Massoda i Adnana Hashmiego, uczy, jak tworzyć rozwiązania gotowe do wdrożenia, korzystając z interfejsów API Microsoft Cognitive Services, rozwiązywać problemy przedsiębiorstw w obszarach NLP i wizji komputerowej, a także wdrażać głębokie uczenie za pomocą Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) i TensorFlow.

#5. IBM Watson dla sztucznej inteligencji i przetwarzania kognitywnego

Ten kurs na platformie Udemy jest idealny dla osób, które chcą nauczyć się tworzyć inteligentne systemy i aplikacje wykorzystujące sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe oraz kognitywne systemy obliczeniowe i aplikacje za pomocą platformy IBM Watson.

Kurs omawia możliwości interfejsu API IBM Watson, przedstawiając najlepsze funkcje, sposoby budowy chatbotów obsługi klienta, wyodrębniania metadanych z tekstu i wiele innych ciekawych zastosowań.

Słowo na zakończenie

Chociaż przetwarzanie kognitywne nie osiągnęło jeszcze pełni swojego potencjału, jego przyszłe wdrożenie otwiera wiele możliwości. Może pomóc ludziom w podejmowaniu lepszych decyzji, automatyzacji zbędnych zadań i odciążaniu umysłu.

Ten artykuł pomógł wam zrozumieć koncepcję obliczeń kognitywnych, sposób ich działania, korzyści, a także ich zakres i zastosowanie w organizacjach.

Zachęcamy również do zapoznania się z artykułem na temat pytań i odpowiedzi dotyczących rozmów kwalifikacyjnych na temat przetwarzania w chmurze.