Noi cuvinte la modă și termeni apar aproape zilnic în această era digitală. Un astfel de termen este Cognitive Computing, care câștigă o popularitate imensă în rândul indivizilor și organizațiilor.
Un sistem cognitiv învață comportamentul și raționamentul uman la scară pentru a interacționa în mod natural cu ele. În termeni simpli, este un domeniu al informaticii care își propune să creeze mașini inteligente capabile să învețe, să raționeze și să înțeleagă ca oamenii.
Statisticile sugerează că piața de calcul cognitiv, evaluată la 25,6 miliarde de dolari în 2021, este estimată să atingă 269,4 miliarde de dolari până în 2030, la un CAGR de 29,7.
Platformele de calcul cognitiv combină învățarea automată (ML), procesarea limbajului natural (NLP), raționamentul, interacțiunea om-calculator, recunoașterea vorbirii și a vederii și tehnologii mai robuste pentru a simula gândirea și interacțiunea umană și pentru a îmbunătăți procesul decizional.
În acest blog, ne vom aprofunda în înțelegerea calculului cognitiv. Vom vedea cum funcționează, beneficiile, riscurile și multe altele.
Deci, citiți în continuare pentru a afla despre această tehnologie în creștere rapidă.
Cuprins
Ce este calculul cognitiv?
Calculul cognitiv este un set de tehnologii individuale care îndeplinesc anumite sarcini pentru a facilita inteligența umană.
Cu cuvinte simple, calculul cognitiv este un sistem care înțelege și interpretează volume mari de date și le folosește pentru a lua decizii, a rezolva probleme și a îmbunătăți rezultatele afacerii.
Procesează o cantitate mare de date nestructurate, cum ar fi imagini, text și videoclipuri, pentru a extrage informații valoroase și critice și pentru a analiza mai bine aceste informații. Cea mai bună parte a calculului cognitiv este că învață și se adaptează din experiență, îmbunătățindu-și capacitățile și performanța în timp.
Astfel, calculul cognitiv ajută la luarea unor decizii umane mai bune. Câteva aplicații esențiale ale calculului cognitiv includ:
- Sisteme de detectare a fraudei
- Recunoaștere a vorbirii
- Detectare facială
- Asistenți virtuali
- Analiza sentimentelor
- Evaluare a riscurilor
- Motoare de recomandare
Astfel, organizațiile pot lua decizii de afaceri mai bine informate utilizând perspective și recomandări inteligente generate prin calculul cognitiv.
Cum funcționează calculul cognitiv?
Calculul cognitiv combină științele cognitive și informatice și creează sisteme informatice care înțeleg și învață din limbajul și raționamentul natural și iau decizii asemănătoare omului.
Și pentru acest proces, calculul cognitiv folosește diverse tehnologii avansate, cum ar fi NLP, ML, data mining, recunoașterea modelelor și viziunea computerizată, pentru a imita procesele cognitive asemănătoare omului.
Sursa: researchgate.net
Scopul pe termen lung al calculului cognitiv este de a facilita crearea de modele IT automatizate care pot rezolva probleme fără intervenția umană.
Iată o explicație detaliată a modului în care funcționează calculul cognitiv:
- Ingestie de date: Etapa procesului sistemului de calcul cognitiv este colectarea și ingerarea unei cantități uriașe de date nestructurate și structurate din mai multe surse, cum ar fi senzori, baze de date, rețele sociale și web.
- Procesarea limbajului natural (NLP): Odată ce ingerează datele, sistemele de calcul cognitive folosesc algoritmi NLP pentru a extrage contextul și semnificația datelor și pentru a înțelege limbajul uman, inclusiv sintaxa, pragmatica și semantica.
- Învățare automată (ML): sistemele de calcul cognitive folosesc algoritmi ML pentru a învăța din datele extrase și modelele de proiectare pentru domeniul problemei. Aceasta implică antrenarea sistemului pe date masive, analizarea performanței acestuia și îmbunătățirea continuă a modelului bazat pe feedback.
- Algoritmi de raționament: odată ce calculul cognitiv construiește modelul, folosește algoritmi de raționament pentru analiza datelor și luarea deciziilor pe baza cunoștințelor modelului. Acest proces include utilizarea modelului construit pentru a deduce date și informații noi, pentru a identifica tipare și pentru a lua decizii.
- Analiza predicțiilor: sistemele de calcul cognitiv evaluează acuratețea predicției și își ajustează algoritmii și modelele pentru a învăța și a îmbunătăți în mod continuu performanța pe baza feedback-ului de la noi date și utilizatori.
- Interacțiunea cu utilizatorul: sistemele de calcul cognitiv oferă o interfață cu utilizatorul care facilitează interacțiunea cu sistemele folosind NLP și primește recomandări și perspective bazate pe analiza și raționamentul sistemului.
Astfel, calculul cognitiv combină toate tehnologiile avansate pentru a crea sisteme care interacționează cu oamenii în mod intuitiv și mai natural pentru a facilita luarea deciziilor complexe bazate pe înțelegerea profundă a datelor.
Caracteristicile cheie ale calculului cognitiv
Calculul cognitiv oferă aceste atribute și caracteristici cheie pentru a înțelege informațiile nestructurate și pentru a facilita luarea de decizii complexe pentru oameni.
- Învățare adaptivă: sistemele de calcul cognitive trebuie să fie adaptabile și capabile să învețe rapid informații în schimbare cu cerințe și obiective în evoluție. Procesează date ambigue și dinamice în timp real pentru a satisface nevoile datelor din jur.
- Interactiv: HCI sau interacțiunea om-calculator este o componentă esențială a mașinilor cognitive. Utilizatorii trebuie să interacționeze cu mașinile de calcul cognitive și să-și definească nevoile în schimbare. Mai mult, calculul cognitiv trebuie să interacționeze și cu alte dispozitive, procese și platforme cloud.
- Stateful și iterativ: sistemele de calcul cognitive ar trebui să identifice problemele prin extragerea de date suplimentare și punând întrebări dacă interogarea este incompletă sau vagă. Sistemele CC realizează acest lucru prin menținerea datelor și informațiilor despre situații similare apărute anterior.
- Contextual: sistemele de calcul cognitive ar trebui să identifice, să înțeleagă și să extragă cu ușurință informații contextuale, cum ar fi ora, domeniul, locația, cerințele sau profilul, obiectivele sau sarcinile unui utilizator. Ei extrag informații din mai multe surse de informații structurate și nestructurate și din date senzoriale, vizuale și auditive.
Beneficiile calculului cognitiv
Iată care sunt beneficiile esențiale ale calculului cognitiv pentru companii.
#1. Colectarea și interpretarea datelor îmbunătățite
Unul dintre cele mai mari beneficii ale calculului cognitiv este că analizează modele vaste de date și imită comportamentul uman, cum ar fi învățarea și deducția și interpretarea datelor structurate și nestructurate.
Această analiză este apoi utilizată pentru a îmbunătăți vizibilitatea procesului intern, sporind preferințele și loialitatea clienților și modul în care sunt primite produsele și serviciile.
#2. Detectarea erorilor și depanare
Atunci când sunt aplicate mediului tehnologic, conceptele de calcul cognitiv facilitează detectarea cu acuratețe și rapiditate a problemelor și activităților frauduloase în procesele de afaceri și descoperirea soluțiilor și oportunităților de afaceri.
#3. Luare a deciziilor în cunoștință de cauză
Capacitățile de colectare și analiză a datelor ale calculului cognitiv îi permit să ia decizii mai strategice și mai informate – rezultând în decizii financiare mai inteligente, procese de afaceri mult mai eficiente, eficiență îmbunătățită și economisire a costurilor.
#4. Retenție client
Calculul cognitiv oferă o experiență mult mai informată și utilă de la client la tehnologie, stimulând interacțiunea și satisfacția clienților și îmbunătățind reținerea clienților.
#5. Securitate cibernetică îmbunătățită
Calculul cognitiv poate ajuta companiile și companiile să identifice și să răspundă la activitățile infracționale cibernetice și amenințările online în timp real, cu ajutorul instrumentelor și tehnologiilor avansate de analiză.
Calculul cognitiv îmbunătățește securitatea cibernetică a afacerii în următoarele moduri:
- Informații avansate privind amenințările
- Detectarea amenințărilor în timp real
- Analize predictive
- Analiza comportamentului
- Răspuns automat la incident
Astfel, capacitățile de calcul cognitiv ajută companiile să prevină în mod proactiv activitățile infracționale cibernetice și să reducă potențialele amenințări de securitate și daunele acestora asupra afacerilor.
#6. Colaborare sporită a angajaților
Calculul cognitiv ajută companiile și companiile să îmbunătățească colaborarea angajaților, oferind perspective și informații, permițând echipelor să lucreze mult mai eficient.
Cum poate computerul cognitiv să îmbunătățească experiența umană?
În anumite zone, oamenii pot eșua să analizeze cantități mari de date sau probleme care ar putea să nu fie la fel de evidente pentru oameni.
Aici calculul cognitiv joacă un rol mai important în îmbunătățirea expertizei umane prin furnizarea de tehnologii de analiză avansate pentru rezultate de afaceri mai excelente.
Iată cum computerul cognitiv poate îmbunătăți, accelera și scala inteligența și expertiza umană:
- Înțelege limbajul uman natural prin date senzoriale și interacționează cu oamenii în mod natural, oferind sfaturi precise și nepărtinitoare pentru probleme.
- Identifică rapid riscurile potențiale cu ajutorul unor perspective și analize bazate pe date, permițând oamenilor să ia decizii mai bune, bazate pe dovezi și fapte.
- Ajută oamenii să abordeze problemele complexe și să-și rezolve cauzele fundamentale în timp ce dezvoltă soluțiile potrivite.
- Ajută la îmbunătățirea eficienței operaționale, oferind sprijin progresiv oamenilor și întreprinderilor.
- Calculul cognitiv automatizează sarcinile banale și repetitive, eliberând resursele umane și permițându-le să se concentreze pe sarcini mai complexe care necesită expertiză umană și abilități unice.
- Ajută la personalizarea experienței umane prin analizarea tiparelor și preferințelor comportamentale umane pentru a oferi recomandări și sugestii hiperpersonalizate.
Ei bine, mulți susțin că chiar și tehnologiile de inteligență artificială sau inteligență artificială ajută la automatizarea proceselor repetitive, la îmbunătățirea personalizării și la ușurarea multor viețile oamenilor – deci prin ce se deosebește exact calculul cognitiv de inteligența artificială? Să aflăm.
Calculul cognitiv vs. Inteligenţă artificială
În timp ce tehnologiile din spatele inteligenței artificiale și calculului cognitiv sunt similare, ele diferă în ceea ce privește conceptele, concentrarea și capacitățile lor.
Iată diferențele fundamentale dintre calculul cognitiv și inteligența artificială.
Inteligența artificială Calculul cognitiv Cazul de utilizare de bază al AI este implementarea celui mai bun algoritm și creșterea gândirii umane pentru a rezolva probleme complexe. Pe de altă parte, calculul cognitiv se concentrează pe imitarea comportamentului uman, a inteligenței și a raționamentului pentru a rezolva probleme complexe. Sistemele AI învață din date pentru a găsi modele, pentru a face predicții, dezvăluie informații ascunse și pentru a lua măsuri pentru a găsi o soluție. Sistemele de calcul cognitiv analizează un volum mare de date și înțeleg și simulează limbajul și raționamentul uman natural pentru a găsi soluții la probleme. Sistemele AI îndeplinesc sarcini care necesită inteligență umană, cum ar fi recunoașterea vorbirii, percepția vizuală, procesarea limbajului natural și luarea deciziilor. Sistemele de calcul cognitive folosesc modele și algoritmi inspirați de funcționarea creierului uman, inclusiv învățarea profundă și rețelele neuronale. Sistemele AI iau decizii pe cont propriu, minimizând interferențele umane și rolul. Calculul cognitiv completează datele și informațiile pentru oameni pentru a facilita luarea deciziilor și rezolvarea problemelor. Inteligența artificială este utilizată mai ales în sectorul financiar, bancar, asistență medicală, securitate, producție și retail. Calculul cognitiv este folosit mai ales în serviciile pentru clienți, industrii și sectoarele de sănătate.
Astfel, calculul cognitiv este o abordare mai specifică a inteligenței artificiale care pune accent pe raționamentul și interacțiunea asemănătoare omului.
Deoarece calculul cognitiv folosește contextul mai mult folosind informații bazate pe dovezi, se așteaptă că această tehnologie new-age va fi următorul lucru important în lumea vieții inteligente.
Sursa: dataversity.net
Imaginea sugerează că piața globală de calcul cognitiv va fi de 49,36 miliarde de dolari până în 2025.
Cu toate acestea, deoarece fiecare monedă are două fețe, calculul cognitiv are propriile riscuri și dezavantaje, așa cum se discută mai jos.
Riscuri și dezavantaje ale calculului cognitiv
Iată câteva provocări de calcul cognitiv cu care se confruntă companiile.
#1. Confidențialitatea și securitatea datelor
Sistemele de calcul cognitive gestionează și se bazează pe un volum mare de date, ceea ce face dificilă menținerea unei securități ridicate a datelor și creșterea riscurilor de încălcare a datelor și încălcări ale confidențialității.
Deoarece sistemele de calcul cognitive trebuie să gestioneze o mulțime de date sensibile, organizațiile trebuie să ia în considerare și să abordeze încălcările de date și problemele de securitate și să construiască un plan de securitate complet a datelor.
#2. Adopţie
Adopția este o problemă cu orice tehnologie nouă.
Prin urmare, organizațiile eficientizează procesul de adoptare pentru a asigura succesul în calculul cognitiv prin colaborarea cu părți interesate precum dezvoltatorii de tehnologie, organizațiile, indivizii și guvernul.
#3. Proces de instruire meticulos
Utilizatorii trebuie să urmeze o instruire extinsă privind datele pentru a înțelege în detaliu procesul și sistemul de calcul cognitiv. Prin urmare, unul dintre motivele principale din spatele adoptării sale lente este procesul de instruire lent.
Fiecare angajat trebuie să revizuiască sistemul de calcul cognitiv, făcând procesul extrem de complex și costisitor.
#4. Lipsa Transparenței
Complexitatea și dificultatea de înțelegere a proceselor de calcul cognitiv creează o lipsă de transparență, ceea ce face dificilă înțelegerea modului în care sistemul a ajuns la o anumită predicție sau decizie.
#5. Părtinire
Sistemele de calcul cognitive învață din date părtinitoare, ceea ce duce la rezultate și rezultate părtinitoare. Acest lucru are ca rezultat luarea deciziilor discriminatorii și inechitabile, care poate avea consecințe în viața reală.
Prin urmare, instruirea acestor sisteme cu informații imparțiale și evaluarea capacităților lor de luare a deciziilor este esențială.
#6. Interacțiune umană
În timp ce sistemele de calcul cognitive interacționează cu oamenii pentru a înțelege comportamentul și raționamentul uman, ele se confruntă în continuare cu provocări.
Oamenii au o gamă largă de stiluri de comunicare, dialecte și limbi, iar încercarea de a raționa cu ele poate duce adesea la neînțelegeri, erori și informații incomplete.
#7. Managementul schimbării
Depășirea managementului schimbării este o altă provocare comună de calcul cognitiv.
Comportamentul uman natural este că oamenii sunt de obicei rezistenți la schimbări și medii noi. Din păcate, calculul cognitiv învață această abilitate umană, făcând dificil pentru aceste sisteme să gestioneze schimbările și crescând teama că mașinile vor înlocui în curând oamenii.
#8. Dependența calității datelor
Calitatea utilizării sistemelor de calcul cognitive a datelor este crucială pentru eficiența și acuratețea acestora.
Datele părtinitoare, incomplete sau inexacte afectează semnificativ performanța și eficacitatea acestor sisteme.
#9. Ciclu lung de dezvoltare
Sistemele de calcul cognitive necesită mult timp pentru a dezvolta aplicații bazate pe scenarii. Implementarea soluțiilor de calcul cognitiv pe mai multe segmente ale industriei este o provocare fără timp semnificativ și fără echipele de dezvoltare potrivite.
Ciclurile lungi de dezvoltare fac dificil pentru organizațiile și companiile mai mici să își dezvolte propriile sisteme cognitive.
#10. Cost
Sistemele de calcul cognitiv necesită o mulțime de investiții de capital, expertiză și infrastructură.
Prin urmare, organizațiile trebuie să cântărească toate beneficiile de calcul cognitiv în raport cu costurile înainte de a investi în sisteme adecvate.
Resurse de învățare
#1. Calcul cognitiv: un scurt ghid pentru schimbatorii de joc
Acest raport concis și ghid pentru calculul cognitiv, publicat de Peter Fingar, cuprind creșterea tehnologiei de calcul cognitiv și a aplicațiilor emergente și impactul acestora asupra industriilor și afacerilor din întreaga lume.
Autorul împărtășește călătoria sa rapidă și captivantă cu evenimentele, resursele și jucătorii cheie implicați în era computerului cognitiv. Prin urmare, este o lectură obligatorie pentru cei care au nevoie de o perspectivă profundă asupra inteligenței cognitive de calcul și a modului în care aceasta va schimba vieți la nivel global.
#2. Calcul cognitiv: teorie și aplicații (volum 35)
Acest ghid cuprinzător și de top pentru calculul cognitiv se concentrează pe teoria și aplicațiile sale. Este scris de experți de renume internațional, printre care Vijay V Raghavan, Venu Govindaraju, Venkat N. Gudivada și CR Rao.
Include utilizarea sistemelor de calcul cognitive pentru a gestiona energia regenerabilă, modele și algoritmi de învățare automată, biometrie, algoritmi de vorbire bazați pe date, analize grafice și securitate cibernetică.
#3. Calcul cognitiv și Big Data Analytics
Această carte ajută organizațiile și tehnologii să înțeleagă conceptele și tehnologiile de calcul cognitive de bază, de la algoritmi NLP la tehnici de reprezentare a cunoștințelor.
Această carte include, de asemenea, implementări în viața reală ale proiectelor emergente Qualcomm, Google, Amazon și Hitachi.
#4. Rețete de calcul cognitiv
Aceasta este una dintre cărțile ideale pentru arhitecții de întreprindere și inginerii software care doresc să înțeleagă învățarea profundă și să își rezolve problemele AI și ML folosind exemple de cod din lumea reală.
Publicată de Adnan Massod și Adnan Hashmi, această carte vă permite să învățați să construiți soluții pregătite pentru producție cu ajutorul API-urilor Microsoft Cognitive Services, să rezolvați problemele întreprinderii în NLP și viziunea pe computer și să aplicați învățarea profundă folosind Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) și TensorFlow .
#5. IBM Watson pentru inteligență artificială și calcul cognitiv
Acest curs Udemy este perfect dacă doriți să învățați să construiți sisteme și aplicații inteligente AI, ML și de calcul cognitiv cu IBM Watson.
Acesta explorează capacitățile IBM Watson API de a alege cele mai bune funcții, de a construi un chatbot pentru cazurile clienților, de a extrage metadate din text și de multe alte lucruri uimitoare.
Cuvinte finale
În timp ce calculul cognitiv nu a atins încă potențialul maxim, implementarea sa viitoare are multe posibilități. De exemplu, ajută oamenii să ia decizii mai bune, să automatizeze sarcini redundante și să-și descarce încărcătura cognitivă.
Acest blog vă ajută să înțelegeți conceptul de calcul cognitiv, cum funcționează, beneficiile sale și chiar domeniul și aplicațiile sale pentru organizații.
Apoi, consultați întrebările și răspunsurile la interviu de cloud computing.