Nowe modne słowa i terminy pojawiają się niemal codziennie w epoce cyfrowej. Jednym z takich terminów jest Cognitive Computing, który zyskuje ogromną popularność wśród osób i organizacji.
System poznawczy uczy się ludzkich zachowań i rozumowania na dużą skalę, aby w naturalny sposób wchodzić z nimi w interakcje. Mówiąc prościej, jest to dziedzina informatyki, której celem jest tworzenie inteligentnych maszyn zdolnych do uczenia się, rozumowania i rozumienia jak ludzie.
Statystyki sugerują, że rynek przetwarzania kognitywnego, którego wartość w 2021 r. wyniosła 25,6 mld USD, ma osiągnąć wartość 269,4 mld USD do 2030 r. przy CAGR na poziomie 29,7.
Kognitywne platformy obliczeniowe łączą uczenie maszynowe (ML), przetwarzanie języka naturalnego (NLP), wnioskowanie, interakcję człowiek-komputer, rozpoznawanie mowy i wzroku oraz bardziej zaawansowane technologie do symulacji ludzkiego myślenia i interakcji oraz usprawnienia procesu decyzyjnego.
Na tym blogu zagłębimy się w zrozumienie przetwarzania kognitywnego. Zobaczymy, jak to działa, jakie są korzyści, zagrożenia i nie tylko.
Czytaj dalej, aby dowiedzieć się więcej o tej szybko rozwijającej się technologii.
Spis treści:
Co to jest przetwarzanie kognitywne?
Obliczenia kognitywne to zestaw pojedynczych technologii, które wykonują określone zadania w celu ułatwienia ludzkiej inteligencji.
Mówiąc prościej, obliczenia kognitywne to system, który rozumie i interpretuje duże ilości danych i wykorzystuje je do podejmowania decyzji, rozwiązywania problemów i poprawy wyników biznesowych.
Przetwarza ogromne ilości nieustrukturyzowanych danych, takich jak obrazy, tekst i filmy, w celu uzyskania cennych i krytycznych spostrzeżeń oraz lepszej analizy tych informacji. Najlepsze w kognitywnym przetwarzaniu danych jest to, że uczy się i adaptuje na podstawie doświadczenia, poprawiając z czasem swoje możliwości i wydajność.
W ten sposób przetwarzanie kognitywne pomaga w podejmowaniu lepszych decyzji przez ludzi. Kilka podstawowych zastosowań obliczeń kognitywnych to:
- Systemy wykrywania oszustw
- Rozpoznawanie mowy
- Wykrywanie twarzy
- Wirtualni asystenci
- Analiza nastrojów
- Ocena ryzyka
- Silniki rekomendacji
W ten sposób organizacje mogą podejmować bardziej świadome decyzje biznesowe, wykorzystując inteligentne spostrzeżenia i rekomendacje generowane przez obliczenia kognitywne.
Jak działa przetwarzanie kognitywne?
Obliczenia kognitywne łączą nauki kognitywne i informatykę i tworzą systemy komputerowe, które rozumieją i uczą się na podstawie języka naturalnego i rozumowania oraz podejmują decyzje podobne do ludzkich.
W tym procesie obliczenia kognitywne wykorzystują różne zaawansowane technologie, takie jak NLP, ML, eksploracja danych, rozpoznawanie wzorców i wizja komputerowa, aby naśladować procesy poznawcze podobne do ludzkich.
źródło: researchgate.net
Długoterminowym celem obliczeń kognitywnych jest ułatwienie tworzenia zautomatyzowanych modeli informatycznych, które mogą rozwiązywać problemy bez interwencji człowieka.
Oto szczegółowe wyjaśnienie, jak działają obliczenia kognitywne:
- Pozyskiwanie danych: Etapem procesu kognitywnego systemu komputerowego jest gromadzenie i pozyskiwanie ogromnej ilości nieustrukturyzowanych i ustrukturyzowanych danych z kilku źródeł, takich jak czujniki, bazy danych, media społecznościowe i sieć.
- Przetwarzanie języka naturalnego (NLP): Po przetworzeniu danych kognitywne systemy obliczeniowe wykorzystują algorytmy NLP do wyodrębnienia kontekstu i znaczenia danych oraz zrozumienia ludzkiego języka, w tym składni, pragmatyki i semantyki.
- Uczenie maszynowe (ML): Kognitywne systemy obliczeniowe wykorzystują algorytmy ML do uczenia się na podstawie wyodrębnionych danych i modeli projektowych dla dziedziny problemu. Polega na szkoleniu systemu na ogromnych danych, analizowaniu jego wydajności i ciągłym ulepszaniu modelu w oparciu o informacje zwrotne.
- Algorytmy wnioskowania: gdy obliczenia kognitywne zbudują model, wykorzystują algorytmy wnioskowania do analizy danych i podejmowania decyzji na podstawie wiedzy modelu. Ten proces obejmuje wykorzystanie zbudowanego modelu do wnioskowania o nowych danych i informacjach, identyfikowania wzorców i podejmowania decyzji.
- Analiza predykcji: kognitywne systemy obliczeniowe oceniają dokładność swoich przewidywań i dostosowują swoje algorytmy i modele, aby stale uczyć się i poprawiać swoją wydajność w oparciu o informacje zwrotne od nowych danych i użytkowników.
- Interakcja użytkownika: kognitywne systemy komputerowe oferują interfejs użytkownika, który ułatwia użytkownikom interakcję z systemami za pomocą NLP oraz otrzymywanie zaleceń i spostrzeżeń na podstawie analizy i rozumowania systemu.
W ten sposób obliczenia kognitywne łączą wszystkie zaawansowane technologie w celu stworzenia systemów, które wchodzą w interakcje z ludźmi w sposób intuicyjny i bardziej naturalny, aby ułatwić podejmowanie złożonych decyzji w oparciu o głębokie zrozumienie danych.
Kluczowe cechy przetwarzania kognitywnego
Obliczenia kognitywne zapewniają te kluczowe atrybuty i funkcje, aby nadać sens nieustrukturyzowanym informacjom i ułatwić ludziom podejmowanie złożonych decyzji.
- Adaptacyjne uczenie się: kognitywne systemy komputerowe muszą być adaptacyjne i zdolne do szybkiego uczenia się zmieniających się informacji wraz ze zmieniającymi się wymaganiami i celami. Przetwarza niejednoznaczne i dynamiczne dane w czasie rzeczywistym, aby zaspokoić potrzeby otaczających danych.
- Interaktywność: HCI lub interakcja człowiek-komputer jest istotnym elementem maszyn kognitywnych. Użytkownicy muszą wchodzić w interakcje z kognitywnymi maszynami obliczeniowymi i definiować swoje zmieniające się potrzeby. Co więcej, przetwarzanie kognitywne musi również wchodzić w interakcje z innymi urządzeniami, procesami i platformami chmurowymi.
- Stanowe i iteracyjne: kognitywne systemy komputerowe powinny identyfikować problemy, pobierając dodatkowe dane i zadając pytania, jeśli zapytanie jest niekompletne lub niejasne. Systemy CC osiągają to poprzez utrzymywanie danych i informacji o podobnych, wcześniej zaistniałych sytuacjach.
- Kontekstowe: kognitywne systemy komputerowe powinny łatwo identyfikować, rozumieć i wydobywać informacje kontekstowe, takie jak czas, domena, lokalizacja, wymagania lub profil, cele lub zadania użytkownika. Czerpią informacje z kilku źródeł ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych informacji oraz danych sensorycznych, wizualnych i słuchowych.
Korzyści z przetwarzania kognitywnego
Oto podstawowe korzyści płynące z przetwarzania kognitywnego dla firm.
# 1. Ulepszone gromadzenie i interpretacja danych
Jedną z największych zalet obliczeń kognitywnych jest to, że analizuje ogromne wzorce danych i naśladuje ludzkie zachowania, takie jak uczenie się i dedukcja oraz interpretacja danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych.
Analiza ta jest następnie wykorzystywana do poprawy widoczności procesów wewnętrznych, zwiększenia preferencji i lojalności klientów oraz sposobu odbioru produktów i usług.
#2. Wykrywanie błędów i rozwiązywanie problemów
Po zastosowaniu w środowisku technologicznym koncepcje obliczeń kognitywnych ułatwiają dokładne i szybkie wykrywanie problemów i oszukańczych działań w procesach biznesowych oraz odkrywanie rozwiązań i możliwości biznesowych.
#3. Świadome podejmowanie decyzji
Możliwości gromadzenia i analizowania danych przez przetwarzanie kognitywne pozwalają mu podejmować bardziej strategiczne i świadome decyzje, co skutkuje mądrzejszymi decyzjami finansowymi, znacznie wydajniejszymi procesami biznesowymi, lepszą wydajnością i oszczędnością kosztów.
#4. Utrzymanie klienta
Obliczenia kognitywne zapewniają znacznie bardziej świadome i pomocne doświadczenie klienta w technologii, zwiększając interakcję i satysfakcję klienta oraz poprawiając utrzymanie klienta.
#5. Ulepszone cyberbezpieczeństwo
Przetwarzanie kognitywne może pomóc firmom i firmom identyfikować działania cyberprzestępcze i zagrożenia online oraz reagować na nie w czasie rzeczywistym za pomocą zaawansowanych narzędzi i technologii analitycznych.
Obliczenia kognitywne poprawiają cyberbezpieczeństwo biznesowe w następujący sposób:
- Zaawansowana analiza zagrożeń
- Wykrywanie zagrożeń w czasie rzeczywistym
- Analityka predykcyjna
- Analityka zachowania
- Zautomatyzowana reakcja na incydenty
W ten sposób możliwości przetwarzania kognitywnego pomagają firmom proaktywnie zapobiegać działaniom cyberprzestępczym i zmniejszać potencjalne zagrożenia bezpieczeństwa oraz szkody, jakie wyrządzają firmom.
#6. Ulepszona współpraca pracowników
Obliczenia kognitywne pomagają firmom i firmom usprawnić współpracę między pracownikami, oferując spostrzeżenia i informacje, co pozwala zespołom pracować znacznie wydajniej.
W jaki sposób przetwarzanie kognitywne może zwiększyć wiedzę specjalistyczną człowieka?
W niektórych obszarach ludzie mogą nie analizować ogromnych ilości danych lub problemów, które mogą nie być dla nich tak oczywiste.
W tym przypadku obliczenia kognitywne odgrywają bardziej znaczącą rolę w zwiększaniu wiedzy fachowej ludzi poprzez dostarczanie zaawansowanych technologii analitycznych w celu uzyskania lepszych wyników biznesowych.
Oto, w jaki sposób obliczenia kognitywne mogą poprawić, przyspieszyć i skalować ludzką inteligencję i wiedzę:
- Rozumie naturalny ludzki język poprzez dane sensoryczne i naturalnie wchodzi w interakcje z ludźmi, zapewniając dokładne i bezstronne porady dotyczące problemów.
- Szybko identyfikuje potencjalne zagrożenia za pomocą spostrzeżeń i analiz opartych na danych, umożliwiając ludziom podejmowanie lepszych decyzji w oparciu o dowody i fakty.
- Pomaga ludziom rozwiązywać złożone problemy i rozwiązywać ich podstawowe przyczyny, jednocześnie opracowując właściwe rozwiązania.
- Pomaga poprawić efektywność operacyjną, oferując stopniowe wsparcie ludziom i firmom.
- Obliczenia kognitywne automatyzują przyziemne i powtarzalne zadania, uwalniając zasoby ludzkie i pozwalając im skupić się na bardziej złożonych zadaniach wymagających ludzkiej wiedzy i unikalnych umiejętności.
- Pomaga spersonalizować ludzkie doświadczenia, analizując ludzkie wzorce zachowań i preferencje, aby zapewnić hiperspersonalizowane rekomendacje i sugestie.
Cóż, wielu twierdzi, że nawet technologie sztucznej inteligencji lub sztucznej inteligencji pomagają zautomatyzować powtarzalne procesy, poprawiają personalizację i znacznie ułatwiają życie ludziom — więc czym dokładnie różni się przetwarzanie kognitywne od sztucznej inteligencji? Dowiedzmy Się.
Obliczenia kognitywne vs. Sztuczna inteligencja
Chociaż technologie stojące za sztuczną inteligencją i przetwarzaniem kognitywnym są podobne, różnią się koncepcją, ukierunkowaniem i możliwościami.
Oto podstawowe różnice między obliczeniami kognitywnymi a sztuczną inteligencją.
Sztuczna inteligencjaObliczenia kognitywnePodstawowym przypadkiem użycia AI jest implementacja najlepszego algorytmu i wspomaganie ludzkiego myślenia w celu rozwiązywania złożonych problemów. Z drugiej strony obliczenia kognitywne koncentrują się na naśladowaniu ludzkiego zachowania, inteligencji i rozumowania w celu rozwiązywania złożonych problemów. Systemy sztucznej inteligencji uczą się na podstawie danych, aby znajdować wzorce, przewidywać, ujawniać ukryte informacje i podejmować działania w celu znalezienia rozwiązania. Kognitywne systemy obliczeniowe analizują duże ilości danych oraz rozumieją i symulują naturalny ludzki język i rozumowanie w celu znalezienia rozwiązań problemów. Systemy sztucznej inteligencji wykonują zadania wymagające ludzkiej inteligencji, takie jak rozpoznawanie mowy, percepcja wzrokowa, przetwarzanie języka naturalnego i podejmowanie decyzji. Kognitywne systemy obliczeniowe wykorzystują modele i algorytmy inspirowane pracą ludzkiego mózgu, w tym głębokie uczenie się i sieci neuronowe. Systemy sztucznej inteligencji podejmują decyzje samodzielnie, minimalizując ingerencję i rolę człowieka. Obliczenia kognitywne uzupełniają dane i informacje dla ludzi, ułatwiając podejmowanie decyzji i rozwiązywanie problemów. Sztuczna inteligencja jest najczęściej wykorzystywana w sektorach finansów, bankowości, opieki zdrowotnej, bezpieczeństwa, produkcji i handlu detalicznego. Obliczenia kognitywne są najczęściej wykorzystywane w obsłudze klienta, przemyśle i sektorze opieki zdrowotnej.
Zatem przetwarzanie kognitywne jest bardziej szczegółowym podejściem do sztucznej inteligencji, które kładzie nacisk na rozumowanie i interakcje podobne do ludzkich.
Ponieważ obliczenia kognitywne wykorzystują kontekst bardziej kontekstowo, wykorzystując informacje oparte na dowodach, oczekuje się, że ta nowa technologia będzie kolejną wielką rzeczą w inteligentnym, żywym świecie.
Źródło: dataversity.net
Obraz sugeruje, że światowy rynek komputerów kognitywnych będzie wart 49,36 miliardów dolarów do 2025 roku.
Ponieważ jednak każdy medal ma dwie strony, przetwarzanie kognitywne wiąże się z pewnymi zagrożeniami i wadami, które omówiono poniżej.
Zagrożenia i wady przetwarzania kognitywnego
Oto kilka wyzwań związanych z przetwarzaniem kognitywnym, przed którymi stają firmy.
# 1. Prywatność i bezpieczeństwo danych
Systemy przetwarzania kognitywnego przetwarzają i polegają na dużej ilości danych, co utrudnia utrzymanie wysokiego poziomu bezpieczeństwa danych i zwiększa ryzyko naruszenia danych i naruszenia prywatności.
Ponieważ kognitywne systemy obliczeniowe muszą obsługiwać wiele poufnych danych, organizacje muszą rozważyć i zareagować na naruszenia danych i problemy z bezpieczeństwem oraz opracować w pełni odporny plan bezpieczeństwa danych.
#2. Przyjęcie
Przyjęcie jest problemem w przypadku każdej nowej technologii.
W związku z tym organizacje usprawniają proces wdrażania, aby zapewnić sukces przetwarzania kognitywnego, współpracując z zainteresowanymi stronami, takimi jak twórcy technologii, organizacje, osoby prywatne i rząd.
#3. Skrupulatny proces szkolenia
Użytkownicy muszą przejść intensywne szkolenie w zakresie danych, aby dokładnie zrozumieć proces i system obliczeń kognitywnych. Dlatego jednym z głównych powodów jego powolnego wdrażania jest powolny proces szkolenia.
Każdy pracownik musi dokonać przeglądu kognitywnego systemu komputerowego, co sprawia, że proces ten jest bardzo złożony i kosztowny.
#4. Brak przejrzystości
Złożoność i trudność w zrozumieniu kognitywnych procesów obliczeniowych powoduje brak przejrzystości, co utrudnia zrozumienie, w jaki sposób system osiągnął określoną prognozę lub decyzję.
#5. Stronniczość
Kognitywne systemy komputerowe uczą się na podstawie tendencyjnych danych, co prowadzi do tendencyjnych wyników i rezultatów. Skutkuje to dyskryminacją i niesprawiedliwym podejmowaniem decyzji, które mogą mieć realne konsekwencje.
Dlatego konieczne jest szkolenie tych systemów za pomocą obiektywnych informacji i ocena ich zdolności decyzyjnych.
#6. Interakcja międzyludzka
Podczas gdy kognitywne systemy obliczeniowe wchodzą w interakcję z ludźmi, aby zrozumieć ludzkie zachowanie i rozumowanie, wciąż napotykają wyzwania.
Ludzie dysponują szeroką gamą stylów komunikacji, dialektów i języków, a próba ich uzasadnienia może często skutkować nieporozumieniami, błędami i niepełnymi informacjami.
#7. Zarządzanie zmianami
Pokonanie zarządzania zmianami to kolejne powszechne wyzwanie związane z przetwarzaniem kognitywnym.
Naturalne ludzkie zachowanie polega na tym, że ludzie są zazwyczaj odporni na zmiany i nowe środowiska. Niestety, obliczenia kognitywne uczą się tej ludzkiej zdolności, utrudniając tym systemom radzenie sobie ze zmianami i zwiększając strach, że maszyny wkrótce zastąpią ludzi.
#8. Zależność jakości danych
Jakość wykorzystywanych systemów przetwarzania danych kognitywnych ma kluczowe znaczenie dla ich wydajności i dokładności.
Stronnicze, niekompletne lub niedokładne dane znacząco wpływają na wydajność i skuteczność tych systemów.
#9. Długi cykl rozwojowy
Systemy przetwarzania kognitywnego zajmują dużo czasu, aby opracować aplikacje oparte na scenariuszach. Wdrażanie rozwiązań przetwarzania kognitywnego w wielu segmentach przemysłu jest wyzwaniem bez poświęcania czasu i odpowiednich zespołów programistycznych.
Długie cykle rozwojowe utrudniają mniejszym organizacjom i firmom rozwijanie własnych systemów kognitywnych.
#10. Koszt
Kognitywne systemy obliczeniowe wymagają dużych inwestycji kapitałowych, wiedzy specjalistycznej i infrastruktury.
W związku z tym organizacje muszą rozważyć wszystkie korzyści płynące z przetwarzania kognitywnego w stosunku do kosztów, zanim zainwestują w odpowiednie systemy.
Zasoby edukacyjne
# 1. Cognitive Computing: Krótki przewodnik dla zmieniających gry
Ten zwięzły raport i przewodnik po komputerach kognitywnych, opublikowany przez Petera Fingara, obejmuje rozwój technologii komputerów kognitywnych i nowych aplikacji oraz ich wpływ na branże i przedsiębiorstwa na całym świecie.
Autor dzieli się swoją dynamiczną i wciągającą podróżą z kluczowymi wydarzeniami, zasobami i graczami zaangażowanymi w erę obliczeń kognitywnych. Dlatego jest to obowiązkowa lektura dla tych, którzy potrzebują głębokiego wglądu w kognitywną inteligencję obliczeniową i sposób, w jaki zmieni ona życie na całym świecie.
#2. Obliczenia kognitywne: teoria i zastosowania (tom 35)
Ten wysoko oceniany i wszechstronny przewodnik po komputerach kognitywnych koncentruje się na jego teorii i zastosowaniach. Został napisany przez światowej sławy ekspertów, w tym Vijay V Raghavan, Venu Govindaraju, Venkat N. Gudivada i CR Rao.
Obejmuje wykorzystanie kognitywnych systemów obliczeniowych do zarządzania energią odnawialną, modeli i algorytmów uczenia maszynowego, danych biometrycznych, algorytmów mowy opartych na danych, analiz graficznych i bezpieczeństwa cybernetycznego.
#3. Obliczenia kognitywne i analiza dużych zbiorów danych
Ta książka pomaga organizacjom i technologom zrozumieć podstawowe koncepcje i technologie obliczeń kognitywnych, od algorytmów NLP po techniki reprezentacji wiedzy.
Ta książka zawiera również rzeczywiste implementacje powstających projektów Qualcomm, Google, Amazon i Hitachi.
#4. Przepisy na przetwarzanie kognitywne
Jest to jedna z idealnych książek dla architektów korporacyjnych i inżynierów oprogramowania, którzy chcą zrozumieć głębokie uczenie się i rozwiązywać problemy związane ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym, korzystając z rzeczywistych przykładów kodu.
Ta książka, wydana przez Adnana Massoda i Adnana Hashmiego, pozwala nauczyć się tworzyć rozwiązania gotowe do produkcji za pomocą interfejsów API Microsoft Cognitive Services, rozwiązywać problemy przedsiębiorstwa w NLP i wizji komputerowej oraz stosować głębokie uczenie się za pomocą Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) i TensorFlow .
#5. IBM Watson dla sztucznej inteligencji i przetwarzania kognitywnego
Ten kurs Udemy jest idealny, jeśli chcesz nauczyć się tworzyć inteligentne systemy i aplikacje wykorzystujące sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe oraz kognitywne systemy obliczeniowe i aplikacje za pomocą IBM Watson.
Bada możliwości interfejsu IBM Watson API w celu wybrania najlepszych funkcji, zbudowania chatbota obsługi klienta, wyodrębnienia metadanych z tekstu i wielu innych niesamowitych rzeczy.
Ostatnie słowa
Chociaż przetwarzanie kognitywne nie osiągnęło jeszcze pełnego potencjału, jego przyszłe wdrożenie daje wiele możliwości. Na przykład pomaga ludziom podejmować lepsze decyzje, automatyzować zbędne zadania i rozładowywać obciążenie poznawcze.
Ten blog pomaga zrozumieć koncepcję obliczeń kognitywnych, sposób ich działania, korzyści, a nawet zakres i zastosowania w organizacjach.
Następnie zapoznaj się z pytaniami i odpowiedziami na rozmowę kwalifikacyjną dotyczącą przetwarzania w chmurze.