U ovom digitalnom dobu, gotovo svakodnevno se pojavljuju novi popularni termini i reči. Jedan takav termin je kognitivno računarstvo, koje stiče veliku popularnost među pojedincima i organizacijama.
Kognitivni sistemi uče obrasce ljudskog ponašanja i rezonovanja u ogromnim količinama kako bi mogli prirodno da komuniciraju s ljudima. Jednostavno rečeno, to je grana računarskih nauka koja ima za cilj stvaranje inteligentnih mašina koje su sposobne da uče, rasuđuju i razumeju slično ljudima.
Statistike ukazuju da će tržište kognitivnog računarstva, procenjeno na 25,6 milijardi dolara u 2021. godini, dostići 269,4 milijarde dolara do 2030. godine, uz složenu godišnju stopu rasta (CAGR) od 29,7%.
Kognitivne računarske platforme kombinuju mašinsko učenje (ML), obradu prirodnog jezika (NLP), rezonovanje, interakciju čoveka i računara, prepoznavanje govora i vizije, kao i druge napredne tehnologije, kako bi simulirale ljudsko razmišljanje i interakciju, te poboljšale proces donošenja odluka.
U ovom tekstu, detaljnije ćemo istražiti kognitivno računarstvo. Videćemo kako funkcioniše, njegove prednosti, rizike i još mnogo toga.
Nastavite čitati da biste saznali više o ovoj tehnologiji koja se brzo razvija.
Šta je kognitivno računarstvo?
Kognitivno računarstvo predstavlja skup različitih tehnologija koje obavljaju specifične zadatke kako bi olakšale ljudsku inteligenciju.
Jednostavnije rečeno, kognitivno računarstvo je sistem koji razume i interpretira velike količine podataka i koristi ih za donošenje odluka, rešavanje problema i poboljšanje poslovnih rezultata.
Ono obrađuje ogromne količine nestrukturiranih podataka, kao što su slike, tekst i video zapisi, kako bi iz njih izvuklo vredne i ključne uvide i bolje analiziralo te informacije. Najbolja stvar kod kognitivnog računarstva je što uči i prilagođava se iz iskustva – vremenom poboljšavajući svoje sposobnosti i performanse.
Dakle, kognitivno računarstvo pomaže u donošenju kvalitetnijih ljudskih odluka. Neke od glavnih primena kognitivnog računarstva uključuju:
- Sisteme za otkrivanje prevara
- Prepoznavanje govora
- Detekciju lica
- Virtualne asistente
- Analizu sentimenta
- Procenu rizika
- Preporučene sisteme
Stoga, organizacije mogu donositi bolje informisane poslovne odluke koristeći inteligentne uvide i preporuke generisane putem kognitivnog računarstva.
Kako funkcioniše kognitivno računarstvo?
Kognitivno računarstvo kombinuje kognitivne i računarske nauke, stvarajući računarske sisteme koji razumeju i uče iz prirodnog jezika i rezonovanja, te donose odluke poput ljudi.
U tom procesu, kognitivno računarstvo koristi različite napredne tehnologije, kao što su NLP, ML, rudarenje podataka, prepoznavanje obrazaca i računarski vid, kako bi imitiralo kognitivne procese koji su slični ljudskim.
Izvor: researchgate.net
Dugoročni cilj kognitivnog računarstva je olakšavanje kreiranja automatizovanih IT modela koji mogu da rešavaju probleme bez ljudske intervencije.
Sledi detaljno objašnjenje načina funkcionisanja kognitivnog računarstva:
- Unos podataka: Prvi korak u procesu kognitivnog računarskog sistema je prikupljanje i unos ogromne količine nestrukturiranih i strukturiranih podataka iz raznih izvora, kao što su senzori, baze podataka, društvene mreže i veb.
- Obrada prirodnog jezika (NLP): Nakon unosa podataka, kognitivni računarski sistemi koriste NLP algoritme da izvuku kontekst i značenje iz podataka i razumeju ljudski jezik, uključujući sintaksu, pragmatiku i semantiku.
- Mašinsko učenje (ML): Kognitivni računarski sistemi koriste ML algoritme da uče iz ekstrahovanih podataka i dizajniraju modele za problematično područje. To uključuje obuku sistema na masivnim skupovima podataka, analizu njegovih performansi i kontinuirano poboljšavanje modela na osnovu povratnih informacija.
- Algoritmi za rezonovanje: Kada kognitivno računarstvo izgradi model, koristi algoritme za rezonovanje kako bi analiziralo podatke i donosilo odluke na osnovu znanja modela. Ovaj proces uključuje korišćenje izgrađenog modela za zaključivanje novih podataka i informacija, identifikaciju obrazaca i donošenje odluka.
- Prediktivna analiza: Kognitivni računarski sistemi procenjuju tačnost svojih predviđanja i prilagođavaju svoje algoritme i modele kako bi kontinuirano učili i poboljšavali svoje performanse na osnovu povratnih informacija od novih podataka i korisnika.
- Korisnička interakcija: Kognitivni računarski sistemi nude korisnički interfejs koji korisnicima omogućava laku interakciju sa sistemima koji koriste NLP, te primanje preporuka i uvida zasnovanih na analizi i zaključivanju sistema.
Dakle, kognitivno računarstvo kombinuje sve napredne tehnologije kako bi stvorilo sisteme koji intuitivnije i prirodnije komuniciraju sa ljudima, olakšavajući složeno donošenje odluka zasnovano na dubokom razumevanju podataka.
Ključne karakteristike kognitivnog računarstva
Kognitivno računarstvo nudi ove ključne atribute i karakteristike kako bi se dala smisao nestrukturiranim informacijama i olakšalo složeno donošenje odluka za ljude.
- Prilagodljivo učenje: Kognitivni računarski sistemi moraju biti prilagodljivi i sposobni da brzo uče iz promenljivih informacija sa zahtevima i ciljevima koji se razvijaju. Obrađuje dvosmislene i dinamičke podatke u realnom vremenu kako bi zadovoljio potrebe postojećih podataka.
- Interaktivno: HCI ili interakcija čoveka i računara je ključna komponenta kognitivnih mašina. Korisnici moraju da komuniciraju sa kognitivnim računarskim mašinama i definišu svoje potrebe koje se menjaju. Pored toga, kognitivno računarstvo mora da komunicira i sa drugim uređajima, procesima i platformama u oblaku.
- Stacionarno i iterativno: Kognitivni računarski sistemi treba da identifikuju probleme prikupljanjem dodatnih podataka i postavljanjem pitanja ako je upit nepotpun ili nejasan. CC sistemi to postižu održavanjem podataka i informacija o sličnim prethodnim situacijama.
- Kontekstualno: Kognitivni računarski sistemi treba da lako identifikuju, razumeju i izvlače kontekstualne informacije, kao što su vreme, domen, lokacija, zahtevi ili profil korisnika, ciljevi ili zadaci. Oni crpe informacije iz nekoliko izvora strukturiranih i nestrukturiranih informacija, kao i senzornih, vizuelnih i slušnih podataka.
Prednosti kognitivnog računarstva
Sledi pregled suštinskih prednosti kognitivnog računarstva za preduzeća.
#1. Poboljšano prikupljanje i interpretacija podataka
Jedna od najvećih prednosti kognitivnog računarstva je to što analizira ogromne obrasce podataka i oponaša ljudsko ponašanje, poput učenja, dedukcije i tumačenja strukturiranih i nestrukturiranih podataka.
Ova analiza se zatim koristi za poboljšanje vidljivosti internih procesa, povećanje preferencija i lojalnosti kupaca, kao i načina na koji se proizvodi i usluge primaju.
#2. Otkrivanje grešaka i rešavanje problema
Kada se primenjuju na tehnološko okruženje, koncepti kognitivnog računarstva olakšavaju precizno i brzo otkrivanje problema i lažnih aktivnosti u poslovnim procesima, kao i pronalaženje poslovnih rešenja i prilika.
#3. Informisano donošenje odluka
Kapaciteti kognitivnog računarstva za prikupljanje i analizu podataka omogućavaju mu da donosi strateške i informisane odluke, što rezultira pametnijim finansijskim odlukama, mnogo efikasnijim poslovnim procesima, poboljšanom efikasnošću i uštedom troškova.
#4. Zadržavanje kupaca
Kognitivno računarstvo pruža mnogo bolje informisano i korisnije iskustvo od korisnika do tehnologije, podstičući interakciju i zadovoljstvo korisnika, kao i poboljšavajući zadržavanje kupaca.
#5. Poboljšana sajber bezbednost
Kognitivno računarstvo može pomoći kompanijama i preduzećima da identifikuju i reaguju na aktivnosti sajber kriminala i onlajn pretnje u realnom vremenu, uz pomoć naprednih alata i tehnologija za analitiku.
Kognitivno računarstvo poboljšava poslovnu sajber bezbednost na sledeće načine:
- Napredna obaveštajna informacija o pretnjama
- Otkrivanje pretnji u realnom vremenu
- Prediktivna analitika
- Analitika ponašanja
- Automatski odgovor na incident
Dakle, kognitivne računarske sposobnosti pomažu preduzećima da proaktivno spreče aktivnosti sajber kriminala i smanje potencijalne bezbednosne pretnje i njihovu štetu po preduzeća.
#6. Poboljšana saradnja zaposlenih
Kognitivno računarstvo pomaže preduzećima i kompanijama da poboljšaju saradnju zaposlenih nudeći uvide i informacije, omogućavajući timovima da rade mnogo efikasnije.
Kako kognitivno računarstvo može poboljšati ljudsku stručnost?
U određenim oblastima, ljudi možda neće moći da analiziraju ogromne količine podataka ili problema koji možda nisu toliko očigledni ljudima.
U ovim situacijama, kognitivno računarstvo igra značajniju ulogu u poboljšanju ljudske stručnosti, obezbeđujući napredne analitičke tehnologije za bolje poslovne rezultate.
Sledi objašnjenje kako kognitivno računarstvo može poboljšati, ubrzati i povećati ljudsku inteligenciju i stručnost:
- Razume prirodni ljudski jezik putem senzornih podataka i prirodno komunicira sa ljudima, dajući tačne i nepristrasne savete za probleme.
- Brzo identifikuje potencijalne rizike uz pomoć uvida i analize zasnovanih na podacima, omogućavajući ljudima da donose bolje odluke na osnovu dokaza i činjenica.
- Pomaže ljudima da se pozabave složenim problemima i reše njihove osnovne uzroke, dok razvijaju prava rešenja.
- Pomaže u poboljšanju operativne efikasnosti nudeći progresivnu podršku ljudima i preduzećima.
- Kognitivno računarstvo automatizuje svakodnevne zadatke i zadatke koji se ponavljaju, oslobađajući ljudske resurse i omogućavajući im da se fokusiraju na složenije zadatke koji zahtevaju ljudsku stručnost i jedinstvene veštine.
- Pomaže u personalizaciji ljudskog iskustva analizom ljudskih obrazaca ponašanja i preferencija kako bi se pružile hiperpersonalizovane preporuke i sugestije.
Mnogi tvrde da čak i veštačka inteligencija ili AI tehnologije pomažu u automatizaciji ponavljajućih procesa, poboljšavaju personalizaciju i čine živote ljudi mnogo lakšim – pa kako se kognitivno računarstvo tačno razlikuje od veštačke inteligencije? Hajde da saznamo.
Kognitivno računarstvo vs. Veštačka inteligencija
Iako su tehnologije koje stoje iza veštačke inteligencije i kognitivnog računarstva slične, razlikuju se po svojim konceptima, fokusu i mogućnostima.
Slede osnovne razlike između kognitivnog računarstva i veštačke inteligencije.
| Veštačka inteligencija | Kognitivno računarstvo |
| Osnovni slučaj upotrebe AI je implementacija najboljeg algoritma i povećanje ljudskog razmišljanja za rešavanje složenih problema. | S druge strane, kognitivno računarstvo se fokusira na oponašanje ljudskog ponašanja, inteligencije i rezonovanja radi rešavanja složenih problema. |
| Sistemi veštačke inteligencije uče na osnovu podataka kako bi pronašli obrasce, napravili predviđanja, otkrili skrivene informacije i preduzeli akciju da pronađu rešenje. | Kognitivni računarski sistemi analiziraju veliku količinu podataka i razumeju i simuliraju prirodni ljudski jezik i rezonovanje kako bi pronašli rešenja za probleme. |
| Sistemi veštačke inteligencije obavljaju zadatke koji zahtevaju ljudsku inteligenciju, kao što su prepoznavanje govora, vizuelna percepcija, obrada prirodnog jezika i donošenje odluka. | Kognitivni računarski sistemi koriste modele i algoritme inspirisane radom ljudskog mozga, uključujući duboko učenje i neuronske mreže. |
| Sistemi veštačke inteligencije donose odluke sami, minimizirajući ljudsko mešanje i ulogu. | Kognitivno računarstvo dopunjuje podatke i informacije za ljude kako bi olakšalo donošenje odluka i rešavanje problema. |
| AI se uglavnom koristi u sektoru finansija, bankarstva, zdravstva, bezbednosti, proizvodnje i maloprodaje. | Kognitivno računarstvo se uglavnom koristi u uslugama za korisnike, industriji i zdravstvenom sektoru. |
Dakle, kognitivno računarstvo je specifičniji pristup veštačkoj inteligenciji koji naglašava razmišljanje i interakciju nalik ljudima.
Pošto kognitivno računarstvo koristi kontekst više kontekstualno koristeći informacije zasnovane na dokazima, očekuje se da će ova tehnologija novog doba biti sledeća velika stvar u svetu inteligentnog života.
Izvor: dataversity.net
Slika sugeriše da će globalno tržište kognitivnog računarstva iznositi 49,36 milijardi dolara do 2025. godine.
Međutim, kako svaki novčić ima dve strane, kognitivno računarstvo ima svoje rizike i nedostatke, kao što je objašnjeno u nastavku.
Rizici i nedostaci kognitivnog računarstva
Sledi nekoliko kognitivnih računarskih izazova sa kojima se preduzeća suočavaju.
#1. Privatnost i bezbednost podataka
Kognitivni računarski sistemi upravljaju velikom količinom podataka i oslanjaju se na njih, što otežava održavanje visokog nivoa bezbednosti podataka i povećava rizik od kršenja podataka i narušavanja privatnosti.
Pošto kognitivni računarski sistemi moraju da obrađuju mnogo osetljivih podataka, organizacije moraju da razmotre i pozabave se kršenjem podataka i bezbednosnim problemima, te da naprave sveobuhvatan plan bezbednosti podataka.
#2. Usvajanje
Usvajanje je problem svake nove tehnologije.
Stoga, organizacije pojednostavljuju proces usvajanja kako bi osigurale uspeh kognitivnog računarstva, sarađujući sa zainteresovanim stranama kao što su programeri tehnologije, organizacije, pojedinci i vlada.
#3. Pedantan proces obuke
Korisnici moraju proći opsežnu obuku o podacima da bi temeljno razumeli proces i sistem kognitivnog računarstva. Dakle, jedan od primarnih razloga za njegovo sporo usvajanje je spor proces obuke.
Svaki zaposleni mora da pregleda kognitivni računarski sistem, što proces čini veoma složenim i skupim.
#4. Nedostatak transparentnosti
Složenost i poteškoće u razumevanju kognitivnih računarskih procesa stvaraju nedostatak transparentnosti, što otežava razumevanje kako je sistem došao do određenog predviđanja ili odluke.
#5. Sklonost
Kognitivni računarski sistemi uče iz pristrasnih podataka, što dovodi do pristrasnih ishoda i rezultata. Ovo rezultira diskriminatornim i nepravednim donošenjem odluka, što može imati posledice u stvarnom životu.
Stoga je obuka ovih sistema sa nepristrasnim informacijama i procena njihovih sposobnosti donošenja odluka od suštinskog značaja.
#6. Interakcija među ljudima
Dok kognitivni računarski sistemi komuniciraju sa ljudima kako bi razumeli ljudsko ponašanje i rezonovanje, oni se i dalje suočavaju sa izazovima.
Ljudi imaju širok spektar stilova komunikacije, dijalekata i jezika, i pokušaji da ih u potpunosti razumeju često mogu dovesti do nesporazuma, grešaka i nepotpunih informacija.
#7. Upravljanje promenama
Prevazilaženje upravljanja promenama je još jedan uobičajeni kognitivni računarski izazov.
Prirodno ljudsko ponašanje je da su ljudi obično otporni na promene i nova okruženja. Nažalost, kognitivno računarstvo uči ovu ljudsku sposobnost, što otežava ovim sistemima da se nose sa promenama i povećava strah da će mašine uskoro zameniti ljude.
#8. Zavisnost od kvaliteta podataka
Kvalitet korišćenja kognitivnih računarskih sistema je ključan za njihovu efikasnost i tačnost.
Pristrasni, nepotpuni ili netačni podaci značajno utiču na performanse i efikasnost ovih sistema.
#9. Dug razvojni ciklus
Kognitivnim računarskim sistemima je potrebno mnogo vremena za razvoj aplikacija zasnovanih na različitim scenarijima. Implementacija kognitivnih računarskih rešenja u više segmenata industrije je izazovna bez značajnog vremena i pravih razvojnih timova.
Dugi razvojni ciklusi otežavaju manjim organizacijama i kompanijama da razviju sopstvene kognitivne sisteme.
#10. Cena
Kognitivni računarski sistemi zahtevaju velika kapitalna ulaganja, stručnost i infrastrukturu.
Stoga, organizacije moraju da odmere sve kognitivne koristi računarstva u odnosu na troškove pre nego što investiraju u odgovarajuće sisteme.
Resursi za učenje
#1. Kognitivno računarstvo: Kratak vodič za kreatore promena
Ovaj sažeti izveštaj i vodič o kognitivnom računarstvu, objavljen od strane Petera Fingara, obuhvata uspon kognitivnih računarskih tehnologija i novih aplikacija, kao i njihov uticaj na industrije i preduzeća širom sveta.
Autor deli svoje brzo i zanimljivo putovanje sa ključnim događajima, resursima i igračima uključenim u eru kognitivnog računarstva. Stoga je to obavezno štivo za one kojima je potreban dubok uvid u kognitivnu računarsku inteligenciju i kako će ona promeniti živote na globalnom nivou.
#2. Kognitivno računarstvo: teorija i primene (tom 35)
Ovaj najbolje ocenjen i sveobuhvatan vodič za kognitivno računarstvo fokusira se na njegovu teoriju i primene. Napisali su ga međunarodno priznati stručnjaci, uključujući Vijai V Raghawan, Venu Govindaraj, Venkat N. Gudivada i CR Rao.
Ova knjiga uključuje korišćenje kognitivnih računarskih sistema za upravljanje obnovljivom energijom, modelima i algoritmima mašinskog učenja, biometrijom, govornim algoritmima vođenim podacima, analitikom grafova i sajber bezbednošću.
#3. Kognitivno računarstvo i analitika velikih podataka
Ova knjiga pomaže organizacijama i tehnolozima da razumeju osnovne koncepte i tehnologije kognitivnog računarstva, od NLP algoritama do tehnika predstavljanja znanja.
Ova knjiga takođe uključuje stvarne implementacije novih Qualcomm, Google, Amazon i Hitachi projekata.
#4. Recepti za kognitivno računarstvo
Ovo je jedna od idealnih knjiga za poslovne arhitekte i softverske inženjere koji žele da razumeju duboko učenje i reše svoje AI i ML probleme koristeći primere koda iz stvarnog sveta.
Objavili su Adnan Massod i Adnan Hashmi, a ova knjiga vam omogućava da naučite da pravite rešenja spremna za proizvodnju uz pomoć Microsoft Cognitive Services API-ja, rešavate probleme preduzeća u NLP-u i računarskom vidu, te primenjujete duboko učenje koristeći Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) i TensorFlow.
#5. IBM Watson za veštačku inteligenciju i kognitivno računarstvo
Ovaj Udemy kurs je savršen ako želite da naučite da pravite pametne AI, ML i kognitivne računarske sisteme i aplikacije sa IBM Watson-om.
Kurs istražuje mogućnosti IBM Watson API-ja da odabere najbolje karakteristike, napravi ćaskanje bot za slučaj korisnika, izvuče metapodatke iz teksta i mnoge druge neverovatne stvari.
Završne reči
Iako kognitivno računarstvo tek treba da dostigne svoj puni potencijal, njegova buduća primena ima mnogo mogućnosti. Na primer, ono pomaže ljudima da donose bolje odluke, automatizuju suvišne zadatke i rasterete svoje kognitivno opterećenje.
Ovaj tekst vam pomaže da razumete koncept kognitivnog računarstva, kako ono funkcioniše, njegove prednosti, pa čak i njegov obim i primene za organizacije.
Zatim pogledajte pitanja i odgovore na intervjuu za računarstvo u oblaku.