В епоху цифрових технологій, нові модні слова та терміни з’являються майже щодня. Одним із таких термінів є когнітивні обчислення, які набувають значної популярності як серед окремих користувачів, так і в організаціях.
Когнітивна система вивчає людську поведінку та процеси мислення у великому масштабі для природної взаємодії з ними. Простіше кажучи, це сфера інформатики, яка спрямована на створення інтелектуальних машин, здатних навчатися, робити висновки та розуміти подібно до людей.
Згідно зі статистичними даними, ринок когнітивних обчислень, що оцінювався в 25,6 мільярда доларів США у 2021 році, за прогнозами, досягне 269,4 мільярда доларів США до 2030 року, зі середньорічним темпом зростання 29,7%.
Платформи когнітивних обчислень інтегрують машинне навчання (ML), обробку природної мови (NLP), логічне мислення, взаємодію людини з комп’ютером, розпізнавання мови та зображень, а також інші передові технології, щоб моделювати людське мислення, покращувати взаємодію та оптимізувати процеси прийняття рішень.
У цій статті ми детальніше розглянемо концепцію когнітивних обчислень. Ми з’ясуємо, як вони працюють, їхні переваги, потенційні ризики та інші важливі аспекти.
Тож, продовжуйте читати, щоб дізнатися більше про цю технологію, що швидко розвивається.
Що таке когнітивні обчислення?
Когнітивні обчислення – це набір різноманітних технологій, які виконують конкретні завдання, що сприяють розвитку людського інтелекту.
Простими словами, когнітивні обчислення – це система, здатна розуміти та інтерпретувати великі масиви даних, використовуючи їх для прийняття рішень, розв’язання проблем та покращення бізнес-результатів.
Вона обробляє величезну кількість неструктурованих даних, таких як зображення, текст і відео, щоб вилучити цінну інформацію та провести глибший аналіз. Важливою перевагою когнітивних обчислень є їхня здатність до навчання та адаптації на основі досвіду, що з часом покращує їхні можливості та продуктивність.
Таким чином, когнітивні обчислення допомагають людям приймати кращі рішення. Ось деякі з основних застосувань когнітивних обчислень:
- Системи виявлення шахрайства
- Розпізнавання мовлення
- Розпізнавання облич
- Віртуальні помічники
- Аналіз емоцій
- Оцінка ризиків
- Рекомендаційні системи
Отже, організації можуть приймати більш обґрунтовані бізнес-рішення, використовуючи інтелектуальну інформацію та рекомендації, отримані за допомогою когнітивних обчислень.
Як працюють когнітивні обчислення?
Когнітивні обчислення поєднують когнітивні та комп’ютерні науки, створюючи комп’ютерні системи, здатні розуміти, навчатися, оперувати природною мовою та використовувати аналогічні людським процеси мислення для прийняття рішень.
Для цього процесу, когнітивні обчислення використовують різноманітні передові технології, такі як NLP, ML, аналіз даних, розпізнавання образів і комп’ютерний зір, для імітації людських когнітивних процесів.
Джерело: researchgate.net
Довгострокова мета когнітивних обчислень – сприяти створенню автоматизованих ІТ-моделей, які зможуть вирішувати складні проблеми без втручання людини.
Ось докладний опис того, як працюють когнітивні обчислення:
- Збір даних: На першому етапі процесу когнітивна обчислювальна система збирає велику кількість неструктурованих і структурованих даних з різноманітних джерел, таких як датчики, бази даних, соціальні мережі та Інтернет.
- Обробка природної мови (NLP): Після збору даних, когнітивні обчислювальні системи використовують алгоритми NLP для аналізу контексту та значення даних, розуміючи людську мову, зокрема її синтаксис, прагматику та семантику.
- Машинне навчання (ML): Когнітивні обчислювальні системи застосовують алгоритми ML для навчання на основі витягнутих даних і розробки моделей для вирішення конкретних проблем. Це включає в себе навчання системи на великих масивах даних, аналіз її продуктивності та постійне вдосконалення моделі на основі зворотного зв’язку.
- Алгоритми логічного мислення: Після створення моделі, когнітивні обчислення використовують алгоритми логічного мислення для аналізу даних і прийняття рішень, опираючись на знання, отримані з моделі. Цей процес включає в себе використання створеної моделі для отримання нових даних та інформації, виявлення закономірностей та прийняття рішень.
- Прогнозування: Когнітивні обчислювальні системи оцінюють точність своїх прогнозів та коригують алгоритми та моделі для постійного навчання і покращення своєї продуктивності на основі відгуків від нових даних та користувачів.
- Взаємодія з користувачем: Когнітивні обчислювальні системи пропонують користувацький інтерфейс, який полегшує взаємодію користувачів з системами за допомогою NLP, отримання рекомендацій та висновків на основі аналізу і логічного мислення системи.
Таким чином, когнітивні обчислення об’єднують усі ці передові технології для створення систем, які взаємодіють з людьми інтуїтивно і природно, допомагаючи приймати складні рішення на основі глибокого аналізу даних.
Ключові характеристики когнітивних обчислень
Когнітивні обчислення надають ці основні атрибути та функції для розуміння неструктурованої інформації та полегшення прийняття складних рішень для людей.
- Адаптивне навчання: Когнітивні обчислювальні системи повинні бути адаптивними та здатними швидко навчатися з інформації, що постійно змінюється, і пристосовуватися до змінних вимог та цілей. Вони обробляють неоднозначні та динамічні дані в реальному часі, задовольняючи потреби оточуючого інформаційного середовища.
- Інтерактивність: Взаємодія людини з комп’ютером (HCI) є важливим компонентом когнітивних машин. Користувачі повинні мати можливість взаємодіяти з когнітивними обчислювальними машинами та визначати свої змінювані потреби. Крім того, когнітивні обчислення повинні також взаємодіяти з іншими пристроями, процесами та хмарними платформами.
- Відстеження стану та ітерації: Когнітивні обчислювальні системи мають виявляти проблеми, запитуючи додаткові дані та уточнюючі питання, якщо запит є неповним або розпливчастим. Системи CC досягають цього, зберігаючи дані та інформацію про подібні ситуації, що траплялися раніше.
- Контекстність: Когнітивні обчислювальні системи повинні легко ідентифікувати, розуміти та використовувати контекстну інформацію, таку як час, сфера застосування, місцезнаходження, вимоги або профіль користувача, цілі чи завдання. Вони отримують інформацію з різних джерел структурованої та неструктурованої інформації, сенсорних, візуальних та слухових даних.
Переваги когнітивних обчислень
Ось основні переваги когнітивних обчислень для бізнесу.
#1. Покращений збір та інтерпретація даних
Однією з найбільших переваг когнітивних обчислень є їхня здатність аналізувати великі обсяги даних та імітувати людську поведінку, таку як навчання та дедукція, а також інтерпретувати структуровані та неструктуровані дані.
Цей аналіз потім використовується для покращення прозорості внутрішніх процесів, підвищення переваг та лояльності клієнтів, а також оптимізації способів надання продуктів та послуг.
#2. Виявлення помилок та усунення несправностей
У застосуванні до технологічного середовища, концепції когнітивних обчислень полегшують точне та швидке виявлення проблем та шахрайських дій у бізнес-процесах, а також розкривають нові бізнес-рішення та можливості.
#3. Обґрунтоване прийняття рішень
Можливості когнітивних обчислень зі збору та аналізу даних дозволяють їм приймати більш стратегічні та обґрунтовані рішення, що призводить до розумніших фінансових рішень, ефективніших бізнес-процесів, підвищення продуктивності та економії коштів.
#4. Утримання клієнтів
Когнітивні обчислення забезпечують набагато більш інформований та корисний досвід взаємодії клієнта з технологіями, підвищуючи залученість клієнтів, їхню задоволеність та рівень утримання.
#5. Покращена кібербезпека
Когнітивні обчислення допомагають компаніям та підприємствам виявляти та реагувати на дії кіберзлочинців та онлайн-загрози в реальному часі, використовуючи передові інструменти та технології аналізу.
Когнітивні обчислення покращують кібербезпеку бізнесу наступними способами:
- Розширена розвідка загроз
- Виявлення загроз у реальному часі
- Прогнозна аналітика
- Аналітика поведінки
- Автоматизоване реагування на інциденти
Таким чином, можливості когнітивних обчислень допомагають підприємствам активно запобігати кіберзлочинній діяльності та зменшувати потенційні загрози безпеці, а також їхній негативний вплив на бізнес.
#6. Розширена співпраця співробітників
Когнітивні обчислення допомагають підприємствам та компаніям покращити співпрацю між співробітниками, надаючи аналітичну інформацію та дані, що дозволяє командам працювати ефективніше.
Як когнітивні обчислення можуть покращити людський досвід?
У деяких сферах люди можуть бути не в змозі аналізувати величезні обсяги даних або розв’язувати проблеми, які не є очевидними на перший погляд.
Саме тут когнітивні обчислення відіграють важливу роль у підвищенні людського досвіду, надаючи передові аналітичні технології для досягнення кращих бізнес-результатів.
Ось як когнітивні обчислення можуть покращити, прискорити та масштабувати людський інтелект та досвід:
- Вони розуміють природну людську мову за допомогою сенсорних даних та взаємодіють з людьми природним шляхом, надаючи точні та неупереджені поради для розв’язання проблем.
- Вони швидко визначають потенційні ризики за допомогою даних та аналізу, що дозволяє людям приймати кращі рішення на основі доказів та фактів.
- Вони допомагають людям вирішувати складні проблеми та визначати їхні першопричини, розробляючи ефективні рішення.
- Вони допомагають підвищити ефективність роботи, надаючи постійну підтримку людям та підприємствам.
- Когнітивні обчислення автоматизують рутинні та повторювані завдання, звільняючи людські ресурси та дозволяючи їм зосередитися на складніших завданнях, що вимагають людських знань та унікальних навичок.
- Вони допомагають персоналізувати досвід користувачів, аналізуючи моделі поведінки та вподобання людей, щоб надавати гіперперсоналізовані рекомендації та пропозиції.
Багато хто стверджує, що технології штучного інтелекту (ШІ) також допомагають автоматизувати повторювані процеси, покращити персоналізацію та зробити життя людей набагато простішим – тож, чим когнітивні обчислення відрізняються від ШІ? Давайте з’ясуємо.
Когнітивні обчислення Vs. Штучний інтелект
Хоча технології, що лежать в основі ШІ та когнітивних обчислень, є подібними, вони різняться своїми концепціями, фокусом та можливостями.
Ось основні відмінності між когнітивними обчисленнями та штучним інтелектом.
| Штучний інтелект | Когнітивні обчислення |
| Основна мета ШІ – реалізація оптимальних алгоритмів та вдосконалення людського мислення для розв’язання складних задач. | З іншого боку, когнітивні обчислення зосереджуються на імітації людської поведінки, інтелекту та мислення для вирішення складних проблем. |
| Системи ШІ навчаються на даних, щоб виявляти закономірності, робити прогнози, розкривати приховану інформацію та вживати заходів для пошуку рішення. | Когнітивні обчислювальні системи аналізують великі обсяги даних, розуміють та моделюють природну людську мову та мислення для знаходження рішень. |
| Системи ШІ виконують завдання, які потребують людського інтелекту, наприклад розпізнавання мови, візуальне сприйняття, обробка природної мови та прийняття рішень. | Когнітивні обчислювальні системи використовують моделі та алгоритми, натхненні роботою людського мозку, зокрема глибоке навчання та нейронні мережі. |
| Системи ШІ приймають рішення автономно, мінімізуючи людське втручання та роль. | Когнітивні обчислення доповнюють дані та інформацію для людей, щоб полегшити прийняття рішень та розв’язання проблем. |
| ШІ в основному застосовується у фінансовій сфері, банківській справі, охороні здоров’я, безпеці, виробництві та роздрібній торгівлі. | Когнітивні обчислення в основному використовуються в сферах обслуговування клієнтів, промисловості та охорони здоров’я. |
Отже, когнітивні обчислення є більш специфічним підходом до ШІ, що робить акцент на людському мисленні та взаємодії.
Оскільки когнітивні обчислення більш контекстно-залежні, використовуючи інформацію, що ґрунтується на доказах, очікується, що ця технологія нового покоління стане наступним великим проривом у світі розумного життя.
Джерело: dataversity.net
На зображенні видно, що до 2025 року світовий ринок когнітивних обчислень складе 49,36 мільярда доларів.
Однак, оскільки кожна медаль має дві сторони, когнітивні обчислення мають свої ризики та недоліки, про які йдеться нижче.
Когнітивні обчислювальні ризики та недоліки
Ось деякі з проблем, з якими стикаються підприємства при використанні когнітивних обчислень.
#1. Конфіденційність та безпека даних
Когнітивні обчислювальні системи обробляють і покладаються на великі обсяги даних, що ускладнює підтримку високого рівня безпеки даних та збільшує ризики витоку даних та порушення конфіденційності.
Оскільки когнітивні обчислювальні системи повинні обробляти велику кількість конфіденційних даних, організації повинні розглянути та усунути проблеми з порушенням даних та безпекою, а також розробити надійний план захисту даних.
#2. Впровадження
Впровадження – це складність будь-якої нової технології.
Тому організації спрощують процес впровадження, щоб забезпечити успіх когнітивних обчислень, співпрацюючи з зацікавленими сторонами, такими як розробники технологій, організації, окремі особи та уряд.
#3. Ретельний процес навчання
Користувачі повинні пройти інтенсивне навчання, щоб повністю зрозуміти когнітивний обчислювальний процес та систему. Отже, однією з основних причин повільного впровадження є тривалий процес навчання.
Кожен співробітник повинен ознайомитися з системою когнітивних обчислень, що робить процес надзвичайно складним та дорогим.
#4. Брак прозорості
Складність та труднощі в розумінні когнітивних обчислювальних процесів створюють брак прозорості, що ускладнює розуміння того, як система дійшла до певного прогнозу чи рішення.
#5. Упередженість
Когнітивні обчислювальні системи навчаються на упереджених даних, що призводить до необ’єктивних результатів. Це призводить до дискримінаційних та несправедливих рішень, що може мати наслідки в реальному житті.
Отже, важливо навчати ці системи на неупередженій інформації та оцінювати їхню здатність приймати об’єктивні рішення.
#6. Людська взаємодія
Хоча когнітивні обчислювальні системи взаємодіють з людьми, щоб зрозуміти людську поведінку та мислення, вони все ще стикаються з певними труднощами.
Люди мають широкий спектр стилів спілкування, діалектів та мов, і спроби порозумітися з ними можуть часто призводити до непорозумінь, помилок та неповної інформації.
#7. Управління змінами
Подолання опору змінам є ще однією поширеною проблемою когнітивних обчислень.
Згідно з людською природою, люди, як правило, чинять опір змінам та новому середовищу. На жаль, когнітивні обчислення вивчають цю особливість людини, що ускладнює цим системам справлятися зі змінами та посилює страх, що машини незабаром замінять людей.
#8. Залежність від якості даних
Якість даних, які використовуються когнітивними обчислювальними системами, є критично важливою для їхньої ефективності та точності.
Упереджені, неповні або неточні дані суттєво впливають на продуктивність та ефективність цих систем.
#9. Тривалий цикл розробки
Когнітивним обчислювальним системам потрібен тривалий час для розробки додатків на основі різних сценаріїв. Впровадження когнітивних обчислювальних рішень у різних галузях є складним завданням, що вимагає значних витрат часу та відповідних команд розробників.
Тривалі цикли розробки ускладнюють створення власних когнітивних систем невеликим організаціям та компаніям.
#10. Вартість
Когнітивні обчислювальні системи вимагають значних капіталовкладень, досвіду та інфраструктури.
Отже, організації повинні зважити всі переваги когнітивних обчислень з їхньою вартістю, перш ніж інвестувати у відповідні системи.
Навчальні ресурси
#1. Когнітивні обчислення: Короткий посібник для тих, хто змінює правила гри
У цьому короткому огляді та посібнику з когнітивних обчислень, опублікованому Пітером Фінгаром, описується розвиток технологій когнітивних обчислень, нові програми та їхній вплив на промисловість та бізнес у всьому світі.
Автор ділиться своїм стрімким та захоплюючим шляхом з ключовими подіями, ресурсами та гравцями, залученими в епоху когнітивних обчислень. Це обов’язкове читання для тих, хто хоче глибоко зрозуміти когнітивний обчислювальний інтелект та його вплив на життя в усьому світі.
#2. Когнітивні обчислення: Теорія та застосування (том 35)
У цьому вичерпному посібнику з когнітивних обчислень з найвищим рейтингом основна увага приділяється теорії та їхньому застосуванню. Він був написаний всесвітньо відомими експертами, такими як Віджай В. Рагхаван, Вену Говіндараджу, Венкат Н. Гудівада та Ч. Р. Рао.
Він охоплює використання когнітивних обчислювальних систем для керування відновлюваною енергією, моделі та алгоритми машинного навчання, біометричні дані, мовні алгоритми на основі даних, аналітику графіків та кібербезпеку.
#3. Когнітивні обчислення та аналіз великих даних
Ця книга допомагає організаціям та технологам зрозуміти основні концепції та технології когнітивних обчислень, починаючи від алгоритмів НЛП і закінчуючи методами представлення знань.
У цій книзі також представлені реальні приклади впровадження технологій у Qualcomm, Google, Amazon та Hitachi.
#4. Рецепти когнітивних обчислень
Це одна з ідеальних книг для архітекторів підприємств та розробників програмного забезпечення, які хочуть зрозуміти глибоке навчання та вирішувати свої проблеми ШІ та машинного навчання за допомогою прикладів реального коду.
Ця книга, опублікована Аднаном Масудом та Аднаном Хашмі, дозволяє навчитися створювати готові рішення за допомогою Microsoft Cognitive Services API, вирішувати корпоративні проблеми в NLP та комп’ютерному зорі, а також застосовувати глибоке навчання за допомогою Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) та TensorFlow.
#5. IBM Watson для штучного інтелекту та когнітивних обчислень
Цей курс на Udemy ідеально підходить, якщо ви хочете навчитися створювати інтелектуальні системи ШІ, машинного навчання та когнітивних обчислень і програми за допомогою IBM Watson.
Курс досліджує можливості API IBM Watson, щоб обрати оптимальні функції, створити чат-бота для клієнта, витягувати метадані з тексту та багато іншого.
Заключні слова
Хоча когнітивні обчислення ще не повністю розкрили свій потенціал, їхнє майбутнє впровадження має значні перспективи. Наприклад, вони допомагають людям приймати кращі рішення, автоматизувати зайві завдання та зменшити когнітивне навантаження.
Ця стаття допоможе вам зрозуміти концепцію когнітивних обчислень, як вони працюють, їхні переваги, масштаби та застосування для організацій.
Далі перегляньте запитання та відповіді на співбесіді щодо хмарних обчислень.