У цю епоху цифрових технологій майже щодня з’являються нові модні слова та терміни. Одним із таких термінів є когнітивне обчислення, яке набуває величезної популярності серед окремих людей та організацій.
Когнітивна система вивчає людську поведінку та міркування в масштабі, щоб природно взаємодіяти з ними. Простіше кажучи, це сфера інформатики, яка спрямована на створення інтелектуальних машин, здатних навчатися, міркувати та розуміти, як люди.
Згідно зі статистичними даними, ринок когнітивних обчислень, який у 2021 році оцінювався в 25,6 мільярда доларів США, за прогнозами досягне 269,4 мільярда доларів США до 2030 року при середньорічному темпі зростання 29,7.
Когнітивні обчислювальні платформи поєднують машинне навчання (ML), обробку природної мови (NLP), міркування, взаємодію людини з комп’ютером, розпізнавання мови та зору та більш надійні технології для моделювання людського мислення та взаємодії та покращення прийняття рішень.
У цьому блозі ми глибше зануримося в розуміння когнітивних обчислень. Ми побачимо, як це працює, його переваги, ризики тощо.
Отже, читайте далі, щоб дізнатися про цю технологію, яка швидко розвивається.
Що таке когнітивне обчислення?
Когнітивні обчислення — це набір окремих технологій, які виконують певні завдання для сприяння інтелекту людини.
Простими словами, когнітивні обчислення — це система, яка розуміє та інтерпретує великі обсяги даних і використовує їх для прийняття рішень, вирішення проблем і покращення бізнес-результатів.
Він обробляє величезну кількість неструктурованих даних, як-от зображення, текст і відео, щоб отримати цінну та важливу інформацію та краще проаналізувати цю інформацію. Найкраща частина когнітивних обчислень полягає в тому, що вони навчаються та адаптуються на основі досвіду, з часом покращуючи свої можливості та продуктивність.
Таким чином, когнітивні обчислення допомагають людині приймати кращі рішення. Кілька основних застосувань когнітивних обчислень включають:
- Системи виявлення шахрайства
- Розпізнавання мови
- Розпізнавання обличчя
- Віртуальні помічники
- Аналіз настроїв
- Оцінка ризику
- Рекомендовані двигуни
Таким чином, організації можуть приймати більш обґрунтовані бізнес-рішення, використовуючи інтелектуальну інформацію та рекомендації, отримані за допомогою когнітивних обчислень.
Як працює когнітивне обчислення?
Когнітивні обчислення поєднують когнітивні та комп’ютерні науки та створюють комп’ютерні системи, які розуміють і навчаються на природній мові та аргументації та приймають рішення, подібні до людських.
І для цього процесу когнітивні обчислення використовують різноманітні передові технології, такі як NLP, ML, інтелектуальний аналіз даних, розпізнавання образів і комп’ютерне зір, щоб імітувати людські когнітивні процеси.
Джерело: researchgate.net
Довгострокова мета когнітивних обчислень — сприяти створенню автоматизованих ІТ-моделей, які можуть вирішувати проблеми без втручання людини.
Ось детальне пояснення того, як працюють когнітивні обчислення:
- Поглинання даних: Етап процесу когнітивної обчислювальної системи полягає в зборі та надходженні величезної кількості неструктурованих і структурованих даних з кількох джерел, таких як датчики, бази даних, соціальні медіа та Інтернет.
- Обробка природної мови (NLP): після отримання даних когнітивні обчислювальні системи використовують алгоритми NLP, щоб виділити контекст і значення даних і зрозуміти людську мову, включаючи синтаксис, прагматику та семантику.
- Машинне навчання (ML): когнітивні обчислювальні системи використовують алгоритми ML, щоб навчатися на основі витягнутих даних і моделей проектування для проблемної області. Він передбачає навчання системи на масивних даних, аналіз її продуктивності та постійне вдосконалення моделі на основі зворотного зв’язку.
- Алгоритми міркування: коли когнітивне обчислення створює модель, воно використовує алгоритми міркування для аналізу даних і прийняття рішень на основі знань моделі. Цей процес включає використання побудованої моделі для отримання нових даних та інформації, виявлення закономірностей і прийняття рішень.
- Аналіз прогнозів: когнітивні обчислювальні системи оцінюють точність своїх прогнозів і коригують свої алгоритми та моделі, щоб постійно навчатися та покращувати свою продуктивність на основі відгуків від нових даних і користувачів.
- Взаємодія з користувачем: когнітивні обчислювальні системи пропонують користувальницький інтерфейс, який полегшує користувачам взаємодію із системами за допомогою НЛП та отримання рекомендацій і думок на основі аналізу та міркувань системи.
Таким чином, когнітивні обчислення поєднують усі передові технології для створення систем, які взаємодіють з людьми інтуїтивно та більш природно, щоб полегшити прийняття складних рішень на основі глибокого розуміння даних.
Ключові характеристики когнітивних обчислень
Когнітивні обчислення надають ці ключові атрибути та функції, щоб зрозуміти неструктуровану інформацію та полегшити прийняття складних рішень для людей.
- Адаптивне навчання: когнітивні обчислювальні системи мають бути адаптивними та здатними швидко вивчати інформацію, що змінюється, із змінними вимогами та цілями. Він обробляє неоднозначні та динамічні дані в режимі реального часу, щоб задовольнити потреби навколишніх даних.
- Інтерактивність: HCI або взаємодія людини з комп’ютером є важливим компонентом когнітивних машин. Користувачі повинні взаємодіяти з когнітивними обчислювальними машинами та визначати свої мінливі потреби. Крім того, когнітивні обчислення також повинні взаємодіяти з іншими пристроями, процесами та хмарними платформами.
- Перегляд стану та ітерація: когнітивні обчислювальні системи мають виявляти проблеми, залучаючи додаткові дані та ставлячи запитання, якщо запит є неповним або розпливчастим. Системи CC досягають цього, зберігаючи дані та інформацію про подібні ситуації, що мали місце раніше.
- Контекстна: когнітивні обчислювальні системи повинні легко ідентифікувати, розуміти та отримувати контекстну інформацію, як-от час, домен, місцезнаходження, вимоги або профіль користувача, цілі чи завдання. Вони отримують інформацію з кількох джерел структурованої та неструктурованої інформації, сенсорних, зорових і слухових даних.
Переваги когнітивного обчислення
Ось основні переваги когнітивних обчислень для бізнесу.
#1. Покращений збір та інтерпретація даних
Однією з найбільших переваг когнітивних обчислень є те, що вони аналізують величезну кількість шаблонів даних і імітують людську поведінку, як-от навчання та дедукція, а також інтерпретація структурованих і неструктурованих даних.
Потім цей аналіз використовується для покращення видимості внутрішнього процесу, підвищення переваг і лояльності клієнтів, а також способів отримання продуктів і послуг.
#2. Виявлення помилок і усунення несправностей
У застосуванні до технологічного середовища концепції когнітивних обчислень полегшують точне та швидке виявлення проблем і шахрайських дій у бізнес-процесах, а також розкривають бізнес-рішення та можливості.
#3. Обґрунтоване прийняття рішень
Можливості когнітивного обчислення зі збору та аналізу даних дозволяють йому приймати більш стратегічні та обґрунтовані рішення, що призводить до більш розумних фінансових рішень, значно ефективніших бізнес-процесів, підвищення ефективності та економії коштів.
#4. Утримання клієнтів
Когнітивні обчислення забезпечують набагато більш інформований і корисний досвід взаємодії клієнта з технологіями, підвищуючи взаємодію з клієнтами та їхню задоволеність, а також покращуючи утримання клієнтів.
#5. Покращена кібербезпека
Когнітивні обчислення можуть допомогти компаніям і підприємствам виявляти та реагувати на дії кіберзлочинців і онлайн-загрози в режимі реального часу за допомогою передових інструментів і технологій аналітики.
Когнітивні обчислення покращують кібербезпеку бізнесу такими способами:
- Розширений інтелект загроз
- Виявлення загроз у реальному часі
- Прогностична аналітика
- Аналітика поведінки
- Автоматизоване реагування на інциденти
Таким чином, когнітивні обчислювальні можливості допомагають підприємствам активно запобігати кіберзлочинній діяльності та зменшувати потенційні загрози безпеці та їхню шкоду для бізнесу.
#6. Розширена співпраця співробітників
Когнітивні обчислення допомагають підприємствам і компаніям покращити співпрацю співробітників, пропонуючи статистику та інформацію, що дозволяє командам працювати набагато ефективніше.
Як когнітивні обчислення можуть покращити людський досвід?
У певних областях люди можуть не аналізувати великі обсяги даних або проблеми, які можуть бути не настільки очевидними для людей.
Саме тут когнітивні обчислення відіграють більш значну роль у підвищенні людського досвіду, надаючи передові аналітичні технології для кращих бізнес-результатів.
Ось як когнітивні обчислення можуть покращити, прискорити та масштабувати людський інтелект і досвід:
- Він розуміє природну людську мову за допомогою сенсорних даних і взаємодіє з людьми природним шляхом, надаючи точні та неупереджені поради щодо вирішення проблем.
- Він швидко визначає потенційні ризики за допомогою даних і аналізу, що дозволяє людям приймати кращі рішення на основі доказів і фактів.
- Це допомагає людям вирішувати складні проблеми та вирішувати їх першопричини, розробляючи правильні рішення.
- Він допомагає підвищити ефективність роботи, пропонуючи прогресивну підтримку людям і підприємствам.
- Когнітивні обчислення автоматизують повсякденні та повторювані завдання, звільняючи людські ресурси та дозволяючи їм зосередитися на складніших завданнях, що вимагають людських знань і унікальних навичок.
- Він допомагає персоналізувати людський досвід, аналізуючи моделі поведінки та вподобання людей, щоб надати гіперперсоналізовані рекомендації та пропозиції.
Що ж, багато хто стверджує, що навіть технології штучного інтелекту або штучного інтелекту допомагають автоматизувати повторювані процеси, покращити персоналізацію та зробити життя людей набагато легшим — тож чим когнітивні обчислення відрізняються від штучного інтелекту? Давай дізнаємось.
Когнітивні обчислення Vs. Штучний інтелект
Хоча технології, що лежать в основі штучного інтелекту та когнітивних обчислень, подібні, вони відрізняються своїми концепціями, фокусом і можливостями.
Ось основні відмінності між когнітивними обчисленнями та штучним інтелектом.
Штучний інтелектКогнітивні обчислення Основним варіантом використання штучного інтелекту є реалізація найкращого алгоритму та вдосконалення людського мислення для вирішення складних проблем. З іншого боку, когнітивні обчислення зосереджені на імітації людської поведінки, інтелекту та міркувань для вирішення складних проблем. Системи штучного інтелекту вчаться на даних, щоб знаходити закономірності, робити прогнози, розкривати приховану інформацію та вживати заходів для пошуку рішення. Когнітивні обчислювальні системи аналізують великий обсяг даних, розуміють і моделюють природну людську мову та міркування, щоб знаходити рішення проблем. Системи штучного інтелекту виконують завдання, які потребують людського інтелекту, як-от 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 штучного інтелекту приймають рішення самостійно, мінімізуючи людське втручання та роль. Когнітивні обчислення доповнюють дані та інформацію для людей, щоб полегшити прийняття рішень і вирішення проблем. AI здебільшого використовується у сферах фінансів, банківської справи, охорони здоров’я, безпеки, виробництва та роздрібної торгівлі. Когнітивні обчислення в основному використовуються в сфері обслуговування клієнтів, промисловості та охорони здоров’я.
Таким чином, когнітивні обчислення є більш специфічним підходом до штучного інтелекту, який наголошує на людському мисленні та взаємодії.
Оскільки когнітивні обчислення використовують контекст більш контекстно, використовуючи інформацію, що базується на доказах, очікується, що ця технологія нового віку стане наступною великою справою у світі розумного живого.
Джерело: dataversity.net
На зображенні видно, що до 2025 року світовий ринок когнітивних обчислень становитиме 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 кілька когнітивних обчислювальних проблем, з якими стикаються підприємства.
#1. Конфіденційність і безпека даних
Когнітивні обчислювальні системи обробляють і покладаються на великий обсяг даних, що ускладнює підтримку високого рівня безпеки даних і збільшує ризики витоку даних і порушення конфіденційності.
Оскільки когнітивні обчислювальні системи повинні обробляти велику кількість конфіденційних даних, організації повинні розглянути й усунути порушення даних і проблеми безпеки, а також розробити надійний план захисту даних.
#2. Усиновлення
Прийняття є проблемою будь-якої нової технології.
Таким чином, організації спрощують процес впровадження, щоб забезпечити успіх когнітивних обчислень, співпрацюючи із зацікавленими сторонами, такими як розробники технологій, організації, окремі особи та уряд.
#3. Ретельний процес навчання
Користувачі повинні пройти інтенсивне навчання даних, щоб повністю зрозуміти когнітивний обчислювальний процес і систему. Отже, однією з основних причин його повільного впровадження є повільний процес навчання.
Кожен співробітник повинен переглянути систему когнітивного обчислення, що робить процес надзвичайно складним і дорогим.
#4. Відсутність прозорості
Складність і труднощі в розумінні когнітивних обчислювальних процесів створюють брак прозорості, що ускладнює розуміння того, як система досягла певного прогнозу чи рішення.
#5. Упередженість
Когнітивні обчислювальні системи навчаються на необ’єктивних даних, що призводить до необ’єктивних результатів. Це призводить до дискримінаційного та несправедливого прийняття рішень, що може мати наслідки в реальному житті.
Отже, необхідне навчання цих систем неупередженій інформації та оцінка їх здатності приймати рішення.
#6. Людська взаємодія
Хоча когнітивні обчислювальні системи взаємодіють з людьми, щоб зрозуміти людську поведінку та міркування, вони все ще стикаються з проблемами.
Люди мають широкий спектр стилів спілкування, діалектів і мов, і спроба порозумітися з ними часто може призвести до непорозумінь, помилок і неповної інформації.
#7. Управління змінами
Подолання управління змінами є ще одним поширеним викликом когнітивних обчислень.
Природна людська поведінка полягає в тому, що люди зазвичай стійкі до змін і нового середовища. На жаль, когнітивні обчислення вивчають цю здатність людини, що ускладнює цим системам справлятися зі змінами та посилює страх, що машини незабаром замінять людей.
#8. Залежність якості даних
Якість використання даних когнітивних обчислювальних систем має вирішальне значення для їх ефективності та точності.
Упереджені, неповні або неточні дані суттєво впливають на продуктивність і ефективність цих систем.
#9. Тривалий цикл розвитку
Когнітивні обчислювальні системи потребують багато часу для розробки додатків на основі сценаріїв. Впровадження когнітивних обчислювальних рішень у багатьох галузевих сегментах є складним завданням без значних витрат часу та відповідних команд розробників.
Довгі цикли розробки ускладнюють розвиток власних когнітивних систем невеликими організаціями та компаніями.
#10. Вартість
Когнітивні обчислювальні системи вимагають великих капіталовкладень, досвіду та інфраструктури.
Отже, організації повинні зважити всі переваги когнітивних обчислень із витратами, перш ніж інвестувати у відповідні системи.
Навчальні ресурси
#1. Когнітивні обчислення: короткий посібник для людей, які змінюють правила гри
У цьому короткому звіті та посібнику з когнітивних обчислень, опублікованому Пітером Фінгаром, розповідається про розвиток когнітивних обчислювальних технологій і нових програм, а також про їхній вплив на промисловість і бізнес у всьому світі.
Автор ділиться своєю стрімкою та захоплюючою подорожжю з ключовими подіями, ресурсами та гравцями, залученими в еру когнітивних обчислень. Таким чином, це обов’язковий для прочитання для тих, хто потребує глибокого розуміння когнітивного обчислювального інтелекту та того, як він змінить життя в усьому світі.
#2. Когнітивні обчислення: теорія та застосування (том 35)
У цьому всебічному посібнику з когнітивних обчислень з найвищим рейтингом зосереджено на його теорії та застосуванні. Її написали всесвітньо відомі експерти, зокрема Віджай В. Рагхаван, Вену Говіндараджу, Венкат Н. Гудівада та Ч. Р. Рао.
Це включає використання когнітивних обчислювальних систем для керування відновлюваними джерелами енергії, моделями й алгоритмами машинного навчання, біометричними даними, керованими даними мовними алгоритмами, аналітикою графів і кібербезпекою.
#3. Когнітивні обчислення та аналіз великих даних
Ця книга допомагає організаціям і технологам зрозуміти базові концепції та технології когнітивного обчислення, від алгоритмів НЛП до методів представлення знань.
У цій книзі також представлені реальні реалізації нових проектів Qualcomm, Google, Amazon і Hitachi.
#4. Рецепти когнітивних обчислень
Це одна з ідеальних книг для архітекторів підприємств та розробників програмного забезпечення, які хочуть зрозуміти глибоке навчання та вирішити свої проблеми штучного інтелекту та машинного навчання за допомогою прикладів реального коду.
Ця книга, опублікована Аднаном Массодом і Аднаном Хашмі, дає змогу навчитися створювати готові рішення за допомогою Microsoft Cognitive Services API, вирішувати корпоративні проблеми в NLP і комп’ютерному зрінні, а також застосовувати глибоке навчання за допомогою Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) і TensorFlow. .
#5. IBM Watson для штучного інтелекту та когнітивних обчислень
Цей курс Udemy ідеально підходить, якщо ви хочете навчитися створювати інтелектуальний штучний інтелект, машинне навчання та когнітивні обчислювальні системи та програми за допомогою IBM Watson.
Він досліджує можливості API IBM Watson для вибору найкращих функцій, створення чат-бота для клієнта, вилучення метаданих із тексту та багато інших дивовижних речей.
Заключні слова
Хоча когнітивні обчислення ще не повністю розкрили свій потенціал, їх майбутнє впровадження має багато можливостей. Наприклад, це допомагає людям приймати кращі рішення, автоматизувати зайві завдання та розвантажити когнітивне навантаження.
Цей блог допоможе вам зрозуміти концепцію когнітивного обчислення, як воно працює, його переваги та навіть його масштаби та застосування для організацій.
Далі перегляньте питання та відповіді на співбесіді з хмарних обчислень.