I den digitala eran uppstår nya termer och uttryck nästan dagligen. Ett av dessa begrepp är kognitiv databehandling, som vinner stor popularitet bland både individer och organisationer.
Ett kognitivt system strävar efter att lära sig mänskligt beteende och resonemang på en bred skala för att kunna interagera med oss på ett naturligt sätt. Enkelt uttryckt handlar det om ett område inom datavetenskapen som syftar till att utveckla intelligenta maskiner som kan lära sig, resonera och förstå på samma sätt som människor.
Statistik visar att marknaden för kognitiv databehandling, som värderades till 25,6 miljarder dollar under 2021, förväntas nå 269,4 miljarder dollar år 2030, med en årlig tillväxttakt på 29,7 %.
Kognitiva datorplattformar integrerar maskininlärning (ML), naturlig språkbehandling (NLP), resonemang, interaktion mellan människa och dator, tal- och bildigenkänning samt andra avancerade tekniker för att efterlikna mänskligt tänkande och interaktion och på så sätt förbättra beslutsfattandet.
I den här artikeln ska vi fördjupa oss i vad kognitiv databehandling innebär. Vi kommer att undersöka hur det fungerar, vilka fördelar och risker det finns, och mycket mer.
Fortsätt läsa för att få veta mer om denna snabbt växande teknik.
Vad är kognitiv databehandling?
Kognitiv databehandling utgörs av en samling specialiserade tekniker som utför specifika uppgifter för att komplettera mänsklig intelligens.
Enkelt uttryckt är det ett system som förstår och analyserar stora mängder data och använder dessa för att fatta beslut, lösa problem och förbättra affärsresultat.
Systemet bearbetar stora mängder ostrukturerad information, såsom bilder, text och videor, för att extrahera värdefulla och viktiga insikter och för att kunna analysera informationen på ett bättre sätt. Det unika med kognitiv databehandling är att det lär sig och anpassar sig genom erfarenhet och därmed kontinuerligt förbättrar sina förmågor och sin prestanda.
På så sätt underlättar kognitiv databehandling bättre beslutsfattande. Exempel på viktiga tillämpningar av kognitiv databehandling inkluderar:
- System för upptäckt av bedrägerier
- Taligenkänning
- Ansiktsigenkänning
- Virtuella assistenter
- Sentimentanalys
- Riskbedömning
- Rekommendationssystem
Organisationer kan därför fatta mer välgrundade affärsbeslut genom att dra nytta av intelligenta insikter och rekommendationer som genereras genom kognitiv databehandling.
Hur fungerar kognitiv databehandling?
Kognitiv databehandling kombinerar kognitiv vetenskap och datavetenskap för att skapa datorsystem som kan förstå och lära sig av naturligt språk och resonemang, och som kan fatta mänskliga beslut.
För att åstadkomma detta använder kognitiv databehandling en mängd avancerade tekniker, som NLP, ML, datautvinning, mönsterigenkänning och datorseende, för att efterlikna mänskliga kognitiva processer.
Källa: researchgate.net
Det långsiktiga målet med kognitiv databehandling är att underlätta skapandet av automatiska IT-modeller som kan lösa problem utan mänsklig inblandning.
Här följer en mer detaljerad förklaring av hur kognitiv databehandling fungerar:
- Datainhämtning: Det första steget i kognitiva datorsystem är insamlingen och hämtningen av stora mängder ostrukturerad och strukturerad data från olika källor, som sensorer, databaser, sociala medier och webben.
- Naturlig språkbehandling (NLP): När datan har hämtats använder kognitiva datorsystem NLP-algoritmer för att extrahera datans kontext och betydelse samt förstå det mänskliga språket, inklusive syntax, pragmatik och semantik.
- Maskininlärning (ML): Kognitiva datorsystem använder ML-algoritmer för att lära sig av den extraherade informationen och utforma modeller för problemdomänen. Detta innebär att systemet tränas på stora mängder data, analyserar sin prestanda och kontinuerligt förbättrar modellen baserat på återkoppling.
- Resonemangsalgoritmer: När den kognitiva databehandlingen har byggt modellen, används resonemangsalgoritmer för dataanalys och för att fatta beslut baserat på modellens kunskap. Denna process omfattar att använda den färdiga modellen för att dra slutsatser från ny data och information, identifiera mönster och fatta beslut.
- Prediktiv analys: Kognitiva datorsystem utvärderar noggrannheten i sina förutsägelser och justerar sina algoritmer och modeller för att ständigt lära sig och förbättra sin prestanda, baserat på återkoppling från ny data och användare.
- Användarinteraktion: Kognitiva datorsystem erbjuder ett användargränssnitt som gör det enklare för användare att interagera med systemet genom NLP och få rekommendationer och insikter baserat på systemets analys och resonemang.
På så sätt kombinerar kognitiv databehandling alla avancerade tekniker för att skapa system som interagerar med människor på ett intuitivt och mer naturligt sätt, i syfte att underlätta komplexa beslut baserat på en djup förståelse av data.
Nyckelfunktioner i kognitiv databehandling
Kognitiv databehandling tillhandahåller följande viktiga egenskaper och funktioner för att förstå ostrukturerad information och underlätta komplexa beslut för människor.
- Adaptiv inlärning: Kognitiva datorsystem måste vara anpassningsbara och snabbt kunna lära sig ny information i takt med att kraven och målen förändras. De hanterar tvetydiga och dynamiska data i realtid för att uppfylla kraven i den omgivande datan.
- Interaktiv: Interaktion mellan människa och dator (HCI) är en viktig del av kognitiva maskiner. Användare måste kunna interagera med kognitiva datorer och definiera sina skiftande behov. Dessutom måste kognitiv databehandling även kunna interagera med andra enheter, processer och molnplattformar.
- Tillståndskänslig och iterativ: Kognitiva datorsystem bör kunna identifiera problem genom att hämta in ytterligare data och ställa frågor om problemet är ofullständigt eller vagt. System för kognitiv databehandling gör detta genom att bibehålla data och information om liknande situationer som har inträffat tidigare.
- Kontextuell: Kognitiva datorsystem ska enkelt kunna identifiera, förstå och extrahera kontextuell information, såsom tid, domän, plats, krav eller en användares profil, mål eller uppgifter. De hämtar information från flera olika källor med strukturerad och ostrukturerad information samt sensoriska, visuella och auditiva data.
Fördelar med kognitiv databehandling
Här är de viktigaste fördelarna med kognitiv databehandling för företag.
#1. Förbättrad datainsamling och tolkning
En av de största fördelarna med kognitiv databehandling är att den kan analysera stora datamängder och efterlikna mänskligt beteende, som till exempel inlärning och deduktion samt tolkning av strukturerad och ostrukturerad data.
Denna analys används sedan för att förbättra insynen i interna processer, öka kundernas preferenser och lojalitet samt för att förbättra hur produkter och tjänster tas emot.
#2. Felidentifiering och felsökning
När de tillämpas inom den tekniska sektorn gör kognitiva databehandlingskoncept det enklare att exakt och snabbt upptäcka problem och bedräglig aktivitet i affärsprocesser, vilket i sin tur kan ge upphov till affärslösningar och möjligheter.
#3. Välgrundat beslutsfattande
Kognitiv databehandlings kapacitet inom datainsamling och analys möjliggör mer strategiska och välgrundade beslut, vilket i sin tur leder till smartare ekonomiska beslut, effektivare affärsprocesser, högre effektivitet och kostnadsbesparingar.
#4. Kundlojalitet
Kognitiv databehandling bidrar till en mer informerad och hjälpsam upplevelse för kunden i interaktionen med tekniken, vilket ökar kundinteraktionen och kundnöjdheten, samt förbättrar kundlojaliteten.
#5. Förbättrad cybersäkerhet
Kognitiv databehandling kan hjälpa företag att identifiera och reagera på cyberkriminell aktivitet och onlinehot i realtid, genom att använda avancerade analysverktyg och tekniker.
Kognitiv databehandling förbättrar företagens cybersäkerhet på följande sätt:
- Avancerad hotinformation
- Hotidentifiering i realtid
- Prediktiv analys
- Beteendeanalys
- Automatiserad incidenthantering
På detta sätt hjälper kognitiva databehandlingsfunktioner företag att proaktivt förebygga cyberkriminell aktivitet samt minska de potentiella säkerhetshoten och den skada som dessa kan orsaka för företagen.
#6. Förbättrat medarbetarsamarbete
Kognitiv databehandling hjälper företag att förbättra samarbetet mellan medarbetare genom att tillhandahålla insikter och information som gör att teamen kan arbeta mer effektivt.
Hur kan kognitiv databehandling förbättra mänsklig expertis?
Inom vissa områden kan människor ha svårt att analysera stora mängder data eller problem som kanske inte är lika uppenbara för oss.
Det är här kognitiv databehandling spelar en viktig roll i att förbättra mänsklig expertis, genom att tillhandahålla avancerad analysteknik som kan leda till bättre affärsresultat.
Här följer exempel på hur kognitiv databehandling kan förbättra, påskynda och öka den mänskliga intelligensen och expertisen:
- Genom sensorisk data förstår den naturligt mänskligt språk och interagerar med människor på ett naturligt sätt, samtidigt som den ger korrekta och objektiva råd i komplexa situationer.
- Den identifierar snabbt potentiella risker med hjälp av datadrivna insikter och analyser, vilket gör att människor kan fatta bättre beslut baserat på bevis och fakta.
- Den hjälper människor att hantera komplexa problem och lösa de bakomliggande orsakerna, samtidigt som den hjälper till att utveckla lämpliga lösningar.
- Den hjälper till att förbättra den operativa effektiviteten genom att erbjuda ett progressivt stöd till människor och företag.
- Kognitiv databehandling automatiserar vardagliga och repetitiva uppgifter, vilket frigör mänskliga resurser och gör att människor kan fokusera på mer komplexa uppgifter som kräver mänsklig expertis och unika färdigheter.
- Den bidrar till att anpassa den mänskliga upplevelsen genom att analysera mänskliga beteendemönster och preferenser, för att ge hyperpersonliga rekommendationer och förslag.
Det finns många som hävdar att även artificiell intelligens (AI) bidrar till att automatisera repetitiva processer, förbättra anpassningen och göra människors liv enklare – så hur skiljer sig egentligen kognitiv databehandling från artificiell intelligens? Låt oss ta reda på det.
Kognitiv databehandling jämfört med artificiell intelligens
Även om de tekniker som används för artificiell intelligens och kognitiv databehandling är liknande, skiljer de sig åt när det gäller koncept, fokus och kapacitet.
Här är några grundläggande skillnader mellan kognitiv databehandling och artificiell intelligens.
| Artificiell intelligens | Kognitiv databehandling |
| Det grundläggande användningsområdet för AI är att implementera den bästa algoritmen och förstärka det mänskliga tänkandet för att lösa komplexa problem. | Å andra sidan fokuserar kognitiv databehandling på att efterlikna mänskligt beteende, intelligens och resonemang för att lösa komplexa problem. |
| AI-system lär sig av data för att hitta mönster, göra förutsägelser, identifiera dold information och vidta åtgärder för att hitta en lösning. | Kognitiva datorsystem analyserar stora mängder data samt förstår och simulerar naturligt mänskligt språk och resonemang för att hitta lösningar på problem. |
| AI-system utför uppgifter som kräver mänsklig intelligens, såsom taligenkänning, visuell perception, naturlig språkbehandling och beslutsfattande. | Kognitiva datorsystem använder modeller och algoritmer som är inspirerade av hur den mänskliga hjärnan fungerar, inklusive djupinlärning och neurala nätverk. |
| AI-system fattar beslut på egen hand, vilket minimerar den mänskliga inblandningen och rollen. | Kognitiv databehandling kompletterar data och information för människor för att underlätta beslutsfattande och problemlösning. |
| AI används främst inom finans, bank, hälso- och sjukvård, säkerhet, tillverkning och detaljhandel. | Kognitiv databehandling används mest inom kundservice, olika industrier och hälso- och sjukvårdssektorn. |
Kognitiv databehandling är därför en mer specifik inriktning inom artificiell intelligens, med betoning på mänskligt resonemang och interaktion.
Eftersom kognitiv databehandling använder kontext mer kontextuellt med hjälp av evidensbaserad information, förväntas denna nya tekniska epok bli en viktig del av den intelligenta värld vi lever i.
Källa: dataversity.net
Bilden visar att den globala marknaden för kognitiv databehandling beräknas vara värd 49,36 miljarder dollar år 2025.
Men, eftersom varje mynt har två sidor, medför kognitiv databehandling sina egna risker och nackdelar, som beskrivs nedan.
Risker och nackdelar med kognitiv databehandling
Här är några utmaningar som företag stöter på när det gäller kognitiv databehandling.
#1. Datasekretess och säkerhet
Kognitiva datorsystem hanterar och är beroende av stora mängder data, vilket gör det svårt att upprätthålla en hög datasäkerhet och ökar risken för dataintrång och integritetskränkningar.
Eftersom kognitiva datorsystem hanterar mycket känslig information måste organisationer överväga och ta itu med dataintrång och säkerhetsfrågor samt upprätta en fullständig säkerhetsplan för dataskydd.
#2. Införande
Införande är ett problem med alla nya tekniker.
Organisationer effektiviserar därför införandet för att säkerställa framgång med kognitiv databehandling, genom att samarbeta med intressenter som teknikutvecklare, organisationer, individer och myndigheter.
#3. Noggrann utbildningsprocess
Användarna måste genomgå en omfattande datautbildning för att till fullo förstå den kognitiva databehandlingsprocessen och systemet. En av de främsta anledningarna till det långsamma införandet är därför den långa utbildningsprocessen.
Varje anställd måste sätta sig in i det kognitiva databehandlingssystemet, vilket gör processen komplex och dyr.
#4. Brist på transparens
Komplexiteten och svårigheten att förstå de kognitiva databehandlingsprocesserna leder till en brist på transparens, vilket gör det svårt att förstå hur systemet har kommit fram till en viss förutsägelse eller ett beslut.
#5. Partiskhet
Kognitiva datorsystem lär sig av partisk information, vilket i sin tur leder till partiska resultat och konsekvenser. Detta resulterar i diskriminerande och orättvisa beslut, vilket kan få allvarliga konsekvenser.
Därför är det viktigt att utbilda dessa system med opartisk information och utvärdera deras förmåga att fatta beslut.
#6. Mänsklig interaktion
Även om kognitiva datorsystem interagerar med människor för att förstå mänskligt beteende och resonemang, finns det fortfarande utmaningar.
Människor har en bred variation av kommunikationsstilar, dialekter och språk, och försök att resonera med dem kan ofta leda till missförstånd, fel och ofullständig information.
#7. Förändringshantering
Att övervinna utmaningar inom förändringshantering är en annan vanlig utmaning med kognitiv databehandling.
Det mänskliga beteendet är sådant att människor vanligtvis är motståndskraftiga mot förändringar och nya miljöer. Tyvärr lär sig den kognitiva databehandlingen denna mänskliga förmåga, vilket gör det svårt för dessa system att hantera förändringar, samt ökar rädslan för att maskinerna snart kommer att ersätta människorna.
#8. Beroende av datakvalitet
Kvaliteten på den information som används av kognitiva datorsystem är avgörande för deras effektivitet och noggrannhet.
Partisk, ofullständig eller felaktig information påverkar systemets prestanda och effektivitet avsevärt.
#9. Lång utvecklingscykel
Det tar lång tid att utveckla scenariobaserade applikationer för kognitiva datorsystem. Det är svårt att implementera kognitiva datalösningar i flera olika branscher, utan att det tar lång tid och att man har rätt utvecklingsteam.
Långa utvecklingscykler gör det svårt för mindre organisationer och företag att utveckla egna kognitiva system.
#10. Kostnad
Kognitiva datorsystem kräver stora kapitalinvesteringar samt expertis och infrastruktur.
Organisationerna måste därför väga alla fördelar med kognitiv databehandling mot kostnaderna, innan de investerar i lämpliga system.
Lärresurser
#1. Kognitiv databehandling: En kortfattad guide för förändringsaktörer
Denna kortfattade rapport och guide till kognitiv databehandling, publicerad av Peter Fingar, beskriver uppkomsten av kognitiv datateknik och nya tillämpningar samt deras inverkan på branscher och företag över hela världen.
Författaren delar med sig av sin snabba och intressanta resa tillsammans med viktiga händelser, resurser och aktörer som är involverade i kognitiv databehandling. Det är därför ett måste för alla som behöver djupare insikt i kognitiv dataintelligens och hur den kommer att förändra livet globalt.
#2. Kognitiv databehandling: teori och tillämpningar (volym 35)
Denna högt rankade och omfattande guide till kognitiv databehandling fokuserar på teorin och tillämpningarna. Den är skriven av internationellt erkända experter, däribland Vijay V Raghavan, Venu Govindaraju, Venkat N. Gudivada och CR Rao.
Den omfattar användning av kognitiva datorsystem för hantering av förnybar energi, maskininlärningsmodeller och algoritmer, biometri, datadrivna talalgoritmer, grafanalys och cybersäkerhet.
#3. Kognitiv databehandling och stordataanalys
Denna bok hjälper organisationer och teknologer att förstå de grundläggande begreppen och teknikerna inom kognitiv databehandling, från NLP-algoritmer till tekniker för kunskapsrepresentation.
Boken beskriver även verkliga implementeringar av nya projekt inom Qualcomm, Google, Amazon och Hitachi.
#4. Kognitiva datarecept
Detta är en av de mest lämpliga böckerna för företagsarkitekter och mjukvaruingenjörer som vill lära sig mer om djupinlärning och lösa AI- och ML-problem med hjälp av verkliga kodexempel.
Boken är utgiven av Adnan Massod och Adnan Hashmi och ger dig möjlighet att lära dig hur du skapar produktionsklara lösningar med hjälp av API:er från Microsoft Cognitive Services, löser företagsproblem inom NLP och datorseende samt tillämpar djupinlärning med hjälp av Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) och TensorFlow.
#5. IBM Watson för artificiell intelligens och kognitiv databehandling
Denna Udemy-kurs är perfekt om du vill lära dig att skapa smarta AI-, ML- och kognitiva datorsystem och applikationer med IBM Watson.
Kursen utforskar IBM Watson API:s kapacitet i samband med att välja de bästa funktionerna, bygga en chatbot för kundärenden, extrahera metadata från text och många andra spännande funktioner.
Slutord
Även om den kognitiva databehandlingen ännu inte har nått sin fulla potential finns det många möjligheter för dess framtida implementering. Till exempel kan den hjälpa människor att fatta bättre beslut, automatisera överflödiga uppgifter och minska den kognitiva belastningen.
Den här artikeln förhoppningsvis har hjälpt dig att förstå konceptet med kognitiv databehandling, hur den fungerar, dess fördelar samt dess omfattning och tillämpning för organisationer.
Du kan även ta en titt på intervjufrågor och svar gällande molnberäkning.