Нове популарне речи и термини појављују се скоро свакодневно у овом дигиталном добу. Један такав термин је когнитивно рачунарство, које добија огромну популарност међу појединцима и организацијама.
Когнитивни систем учи људско понашање и расуђивање у великом обиму да би природно комуницирао са њима. Једноставно речено, то је област рачунарске науке која има за циљ стварање интелигентних машина способних да уче, расуђују и разумеју попут људи.
Статистике сугеришу да ће тржиште когнитивног рачунарства, које се процењује на 25,6 милијарди долара у 2021. години, достићи 269,4 милијарде долара до 2030. године уз ЦАГР од 29,7.
Когнитивне рачунарске платформе комбинују машинско учење (МЛ), обраду природног језика (НЛП), расуђивање, интеракцију између човека и рачунара, препознавање говора и визије и робусније технологије за симулацију људског размишљања и интеракције и побољшање доношења одлука.
У овом блогу ћемо дубље заронити у разумевање когнитивног рачунарства. Видећемо како то функционише, његове предности, ризике и још много тога.
Дакле, читајте даље да бисте сазнали о овој брзо растућој технологији.
Преглед садржаја
Шта је когнитивно рачунарство?
Когнитивно рачунарство је скуп појединачних технологија које обављају одређене задатке да би олакшале људску интелигенцију.
Једноставним речима, когнитивно рачунарство је систем који разуме и тумачи велике количине података и користи их за доношење одлука, решавање проблема и побољшање пословних резултата.
Он обрађује огромну количину неструктурираних података, као што су слике, текст и видео записи, да би извукао вредне и критичне увиде и боље анализирао ове информације. Најбољи део когнитивног рачунарства је то што оно учи и прилагођава се из искуства — побољшавајући своје могућности и перформансе временом.
Дакле, когнитивно рачунарство помаже у доношењу бољих људских одлука. Неколико основних примена когнитивног рачунарства укључује:
- Системи за откривање превара
- Препознавање говора
- Детекција лица
- Виртуелни асистенти
- Анализа сентимента
- Процена ризика
- Препоручени мотори
Стога, организације могу да доносе боље информисане пословне одлуке користећи интелигентне увиде и препоруке генерисане путем когнитивног рачунарства.
Како функционише когнитивно рачунарство?
Когнитивно рачунарство комбинује когнитивне и рачунарске науке и ствара рачунарске системе који разумеју и уче из природног језика и расуђивања и доносе одлуке попут људи.
А за овај процес, когнитивно рачунарство користи различите напредне технологије, као што су НЛП, МЛ, рударење података, препознавање образаца и компјутерски вид, како би опонашали когнитивне процесе сличне људима.
Извор: ресеарцхгате.нет
Дугорочни циљ когнитивног рачунарства је да олакша креирање аутоматизованих ИТ модела који могу решити проблеме без људске интервенције.
Ево детаљног објашњења како когнитивно рачунарство функционише:
- Уношење података: Корак процеса когнитивног рачунарског система је прикупљање и унос огромне количине неструктурираних и структурираних података из неколико извора, као што су сензори, базе података, друштвени медији и веб.
- Обрада природног језика (НЛП): Једном када унесу податке, когнитивни рачунарски системи користе НЛП алгоритме да издвоје контекст и значење података и разумеју људски језик, укључујући синтаксу, прагматику и семантику.
- Машинско учење (МЛ): Когнитивни рачунарски системи користе МЛ алгоритме да уче из екстрахованих података и дизајнирају моделе за проблемски домен. Укључује обуку система на масовним подацима, анализу његових перформанси и континуирано побољшање модела на основу повратних информација.
- Алгоритми за расуђивање: Када когнитивно рачунарство изгради модел, оно користи алгоритме расуђивања за анализу података и доношење одлука на основу знања модела. Овај процес укључује коришћење изграђеног модела за закључивање нових података и информација, идентификацију образаца и доношење одлука.
- Анализа предвиђања: Когнитивни рачунарски системи процењују тачност својих предвиђања и прилагођавају своје алгоритме и моделе како би стално учили и побољшавали своје перформансе на основу повратних информација од нових података и корисника.
- Корисничка интеракција: Когнитивни рачунарски системи нуде кориснички интерфејс који корисницима олакшава интеракцију са системима који користе НЛП и примају препоруке и увиде на основу анализе и закључивања система.
Дакле, когнитивно рачунарство комбинује све напредне технологије за стварање система који интуитивно и природније комуницирају са људима како би се олакшало сложено доношење одлука на основу дубоког разумевања података.
Кључне карактеристике когнитивног рачунарства
Когнитивно рачунарство пружа ове кључне атрибуте и карактеристике да би се дало смисла неструктурираним информацијама и олакшало сложено доношење одлука за људе.
- Прилагодљиво учење: Когнитивни рачунарски системи морају бити прилагодљиви и способни за брзо учење променљивих информација са захтевима и циљевима који се развијају. Обрађује двосмислене и динамичке податке у реалном времену како би задовољио потребе околних података.
- Интерактивно: ХЦИ или интеракција човека и рачунара је суштинска компонента когнитивних машина. Корисници морају да комуницирају са когнитивним рачунарским машинама и дефинишу своје потребе које се мењају. Штавише, когнитивно рачунарство мора такође да комуницира са другим уређајима, процесима и платформама у облаку.
- Стационарни и итеративни: Когнитивни рачунарски системи би требало да идентификују проблеме прикупљањем додатних података и постављањем питања ако је упит непотпун или нејасан. ЦЦ системи то постижу одржавањем података и информација о сличним претходним ситуацијама.
- Контекстуални: Когнитивни рачунарски системи треба да лако идентификују, разумеју и издвајају контекстуалне информације, као што су време, домен, локација, захтеви или профил корисника, циљеви или задаци. Они црпе информације из неколико извора структурираних и неструктурираних информација и сензорних, визуелних и слушних података.
Предности когнитивног рачунарства
Ево суштинских предности когнитивног рачунарства за предузећа.
#1. Побољшано прикупљање и тумачење података
Једна од највећих предности когнитивног рачунарства је та што анализира огромне обрасце података и опонаша људско понашање, попут учења и дедукције и тумачења структурираних и неструктурираних података.
Ова анализа се затим користи за побољшање видљивости интерног процеса, повећање преференција и лојалности купаца и начина на који се производи и услуге примају.
#2. Откривање грешака и решавање проблема
Када се примењују на технолошко окружење, концепти когнитивног рачунарства олакшавају прецизно и брзо откривање проблема и лажних активности у пословним процесима и откривање пословних решења и прилика.
#3. Информисано доношење одлука
Способности когнитивног рачунарства за прикупљање и анализу података омогућавају му да доноси стратешкије и информисаније одлуке — што резултира паметнијим финансијским одлукама, много ефикаснијим пословним процесима, побољшаном ефикасношћу и уштедом трошкова.
#4. Задржавање купаца
Когнитивно рачунарство пружа много боље информисано и корисније искуство од корисника до технологије, подстичући интеракцију и задовољство корисника и побољшавајући задржавање купаца.
#5. Побољшана сајбер безбедност
Когнитивно рачунарство може помоћи компанијама и предузећима да идентификују и реагују на активности сајбер криминала и онлајн претње у реалном времену уз помоћ напредних алата и технологија за аналитику.
Когнитивно рачунарство побољшава пословну сајбер безбедност на следеће начине:
- Напредна обавештајна информација о претњама
- Откривање претњи у реалном времену
- Предиктивна аналитика
- Аналитика понашања
- Аутоматски одговор на инцидент
Дакле, когнитивне рачунарске способности помажу предузећима да проактивно спрече активности сајбер криминала и смање потенцијалне безбедносне претње и њихову штету по предузећа.
#6. Побољшана сарадња запослених
Когнитивно рачунарство помаже предузећима и компанијама да побољшају сарадњу запослених нудећи увиде и информације – омогућавајући тимовима да раде много ефикасније.
Како когнитивно рачунарство може побољшати људску стручност?
У одређеним областима, људи можда неће успети да анализирају огромне количине података или проблема који људима можда нису толико очигледни.
Овде когнитивно рачунарство игра значајнију улогу у побољшању људске стручности обезбеђујући напредне аналитичке технологије за боље пословне резултате.
Ево како когнитивно рачунарство може побољшати, убрзати и повећати људску интелигенцију и стручност:
- Разуме природни људски језик путем сензорних података и природно комуницира са људима, дајући тачне и непристрасне савете за проблеме.
- Брзо идентификује потенцијалне ризике уз помоћ увида и анализе заснованих на подацима — омогућавајући људима да доносе боље одлуке на основу доказа и чињеница.
- Помаже људима да се позабаве сложеним проблемима и реше њихове основне узроке док развијају права решења.
- Помаже у побољшању оперативне ефикасности нудећи прогресивну подршку људима и предузећима.
- Когнитивно рачунарство аутоматизује свакодневне задатке и задатке који се понављају, ослобађајући људске ресурсе и омогућавајући им да се фокусирају на сложеније задатке који захтевају људску стручност и јединствене вештине.
- Помаже у персонализацији људског искуства анализом људских образаца понашања и преференција како би се пружиле хиперперсонализоване препоруке и сугестије.
Па, многи тврде да чак и вештачка интелигенција или АИ технологије помажу да се аутоматизују процеси који се понављају, побољшају персонализацију и чине животе људи много лакшим – па како се когнитивно рачунарство тачно разликује од вештачке интелигенције? Хајде да сазнамо.
Когнитивно рачунарство вс. Вештачка интелигенција
Иако су технологије које стоје иза вештачке интелигенције и когнитивног рачунарства сличне, оне се разликују по својим концептима, фокусу и могућностима.
Ево основних разлика између когнитивног рачунарства и вештачке интелигенције.
Вештачка интелигенција Когнитивно рачунарство Основни случај употребе АИ је имплементација најбољег алгоритма и повећање људског размишљања за решавање сложених проблема. С друге стране, когнитивно рачунарство се фокусира на опонашање људског понашања, интелигенције и расуђивања ради решавања сложених проблема. Системи вештачке интелигенције уче на основу података како би пронашли обрасце, направили предвиђања, открили скривене информације и предузели акцију да пронађу решење. Когнитивни рачунарски системи анализирају велику количину података и разумеју и симулирају природни људски језик и расуђивање како би пронашли решења за проблеме. Системи вештачке интелигенције обављају задатке који захтевају људску интелигенцију, као што су препознавање говора, визуелна перцепција, обрада природног језика и доношење одлука. Когнитивни рачунарски системи користе моделе и алгоритме инспирисане радом људског мозга, укључујући дубоко учење и неуронске мреже. Системи вештачке интелигенције доносе одлуке сами, минимизирајући људско мешање и улогу. Когнитивно рачунарство допуњује податке и информације за људе како би олакшало доношење одлука и решавање проблема. АИ се углавном користи у сектору финансија, банкарства, здравства, безбедности, производње и малопродаје. Когнитивно рачунарство се углавном користи у услугама за кориснике, индустријама и здравственим секторима.
Дакле, когнитивно рачунарство је специфичнији приступ вештачкој интелигенцији који наглашава размишљање и интеракцију налик људима.
Пошто когнитивно рачунарство користи контекст више контекстуално користећи информације засноване на доказима, очекује се да ће ова технологија новог доба бити следећа велика ствар у свету интелигентног живота.
Извор: датаверсити.нет
Слика сугерише да ће глобално тржиште когнитивног рачунарства износити 49,36 милијарди долара до 2025. године.
Међутим, како сваки новчић има две стране, когнитивно рачунарство има своје ризике и недостатке, као што је објашњено у наставку.
Ризици и недостаци когнитивног рачунарства
Ево неколико когнитивних рачунарских изазова са којима се предузећа сусрећу.
#1. Приватност и безбедност података
Когнитивни рачунарски системи рукују великом количином података и ослањају се на њих, што чини изазовом одржавање високе безбедности података и повећава ризик од кршења података и кршења приватности.
Пошто когнитивни рачунарски системи морају да обрађују много осетљивих података, организације морају да размотре и позабаве се кршењем података и безбедносним проблемима и да направе потпуни план безбедности података.
#2. Усвајање
Усвајање је проблем сваке нове технологије.
Стога, организације поједностављују процес усвајања како би осигурале успех когнитивног рачунарства сарађујући са заинтересованим странама као што су програмери технологије, организације, појединци и влада.
#3. Педантан процес обуке
Корисници морају проћи опсежну обуку о подацима да би темељно разумели процес и систем когнитивног рачунарства. Дакле, један од примарних разлога за његово споро усвајање је спор процес обуке.
Сваки запослени мора да прегледа когнитивни рачунарски систем, што процес чини веома сложеним и скупим.
#4. Недостатак транспарентности
Сложеност и тешкоћа у разумевању когнитивних рачунарских процеса стварају недостатак транспарентности, што отежава разумевање како је систем дошао до одређеног предвиђања или одлуке.
#5. Склоност
Когнитивни рачунарски системи уче из пристрасних података, што доводи до пристрасних исхода и резултата. Ово резултира дискриминаторним и неправедним доношењем одлука, што може имати последице у стварном животу.
Стога је обука ових система са непристрасним информацијама и процена њихових способности доношења одлука од суштинског значаја.
#6. Интеракција међу људима
Док когнитивни рачунарски системи комуницирају са људима како би разумели људско понашање и расуђивање, они се и даље суочавају са изазовима.
Људи имају широк спектар стилова комуникације, дијалеката и језика, и покушаји да их уразуме често могу довести до неспоразума, грешака и непотпуних информација.
#7. Управљање променама
Превазилажење управљања променама је још један уобичајени когнитивни рачунарски изазов.
Природно људско понашање је да су људи типично отпорни на промене и нова окружења. Нажалост, когнитивно рачунарство учи ову људску способност, што отежава овим системима да се носе са променама и повећава страх да ће машине ускоро заменити људе.
#8. Зависност од квалитета података
Квалитет коришћења когнитивних рачунарских система је кључан за њихову ефикасност и тачност.
Пристрасни, непотпуни или нетачни подаци значајно утичу на перформансе и ефикасност ових система.
#9. Дуг развојни циклус
Когнитивним рачунарским системима је потребно много времена за развој апликација заснованих на сценаријима. Имплементација когнитивних рачунарских решења у више сегмената индустрије је изазовна без значајног времена и правих развојних тимова.
Дуги развојни циклуси отежавају мањим организацијама и компанијама да развију сопствене когнитивне системе.
#10. Цост
Когнитивни рачунарски системи захтевају много капиталних улагања, стручности и инфраструктуре.
Стога, организације морају одмерити све когнитивне користи рачунарства у односу на трошкове пре него што инвестирају у одговарајуће системе.
Ресурси за учење
#1. Когнитивно рачунарство: Кратак водич за мењаче игре
Овај сажети извештај и водич за когнитивно рачунарство, који је објавио Петер Фингар, обухвата успон когнитивних рачунарских технологија и нових апликација и њихов утицај на индустрије и предузећа широм света.
Аутор дели своје брзо и занимљиво путовање са кључним догађајима, ресурсима и играчима укљученим у еру когнитивног рачунарства. Стога је то обавезно штиво за оне којима је потребан дубок увид у когнитивну рачунарску интелигенцију и како ће она променити животе на глобалном нивоу.
#2. Когнитивно рачунарство: теорија и примене (том 35)
Овај најбоље оцењен и свеобухватан водич за когнитивно рачунарство фокусира се на његову теорију и примене. Написали су је међународно признати стручњаци, укључујући Вијаи В Рагхаван, Вену Говиндарају, Венкат Н. Гудивада и ЦР Рао.
То укључује коришћење когнитивних рачунарских система за управљање обновљивом енергијом, моделима и алгоритмима машинског учења, биометријом, говорним алгоритмима вођеним подацима, аналитиком графикона и сајбер-безбедношћу.
#3. Когнитивно рачунарство и аналитика великих података
Ова књига помаже организацијама и технолозима да разумеју основне концепте и технологије когнитивног рачунарства, од НЛП алгоритама до техника представљања знања.
Ова књига такође укључује реалне имплементације нових Куалцомм, Гоогле, Амазон и Хитацхи пројеката.
#4. Рецепти за когнитивно рачунарство
Ово је једна од идеалних књига за пословне архитекте и софтверске инжењере који желе да разумеју дубоко учење и реше своје АИ и МЛ проблеме користећи примере кода из стварног света.
Објавили су Аднан Массод и Аднан Хасхми, ова књига вам омогућава да научите да правите решења спремна за производњу уз помоћ Мицрософт Цогнитиве Сервицес АПИ-ја, решавате проблеме предузећа у НЛП-у и рачунарском виду и примењујете дубоко учење користећи Мицрософт Цогнитиве Тоолкит (ЦНТК) и ТенсорФлов .
#5. ИБМ Ватсон за вештачку интелигенцију и когнитивно рачунарство
Овај Удеми курс је савршен ако желите да научите да правите паметне АИ, МЛ и когнитивне рачунарске системе и апликације са ИБМ Ватсон-ом.
Истражује могућности ИБМ Ватсон АПИ-ја да одабере најбоље карактеристике, направи цхат бот за случај корисника, извуче метаподатке из текста и многе друге невероватне ствари.
Завршне речи
Док когнитивно рачунарство тек треба да достигне свој пуни потенцијал, његова будућа примена има много могућности. На пример, помаже људима да доносе боље одлуке, аутоматизују сувишне задатке и растерећују своје когнитивно оптерећење.
Овај блог вам помаже да разумете концепт когнитивног рачунарства, како оно функционише, његове предности, па чак и његов обим и примене за организације.
Затим погледајте питања и одговоре на интервјуу за рачунарство у облаку.