Kognitiv beräkning förklaras på 5 minuter eller mindre

Nya modeord och termer dyker upp nästan dagligen i denna digitala tidsålder. En sådan term är Cognitive Computing, som vinner enorm popularitet bland individer och organisationer.

Ett kognitivt system lär sig mänskligt beteende och resonemang i stor skala för att naturligt interagera med dem. Enkelt uttryckt är det ett datavetenskapligt område som syftar till att skapa intelligenta maskiner som kan lära sig, resonera och förstå som människor.

Statistik tyder på att marknaden för kognitiva datorer, värderad till 25,6 miljarder dollar 2021, beräknas nå 269,4 miljarder dollar år 2030 vid en CAGR på 29,7.

Kognitiva datorplattformar kombinerar maskininlärning (ML), Natural Language Processing (NLP), resonemang, människa-datorinteraktion, tal- och synigenkänning och mer robusta teknologier för att simulera mänskligt tänkande och interaktion och förbättra beslutsfattandet.

I den här bloggen kommer vi att dyka djupare in i förståelsen av kognitiv datoranvändning. Vi får se hur det fungerar, dess fördelar, risker och mer.

Så läs med för att lära dig om denna snabbt växande teknik.

Vad är kognitiv datoranvändning?

Kognitiv datoranvändning är en uppsättning individuella teknologier som utför särskilda uppgifter för att underlätta mänsklig intelligens.

Med enkla ord är kognitiv datoranvändning ett system som förstår och tolkar stora mängder data och använder dem för att fatta beslut, lösa problem och förbättra affärsresultat.

Den bearbetar en stor mängd ostrukturerad data, som bilder, text och videor, för att extrahera värdefulla och kritiska insikter och bättre analysera denna information. Det bästa med kognitiv datoranvändning är att den lär sig och anpassar sig av erfarenhet – förbättrar sina förmågor och prestanda med tiden.

Sålunda hjälper kognitiv datoranvändning till att fatta bättre mänskliga beslut. Några viktiga tillämpningar av kognitiv beräkning inkluderar:

  • System för upptäckt av bedrägerier
  • Taligenkänning
  • Ansiktsigenkänning
  • Virtuella assistenter
  • Sentimentanalys
  • Riskbedömning
  • Rekommendation motorer

Således kan organisationer fatta bättre informerade affärsbeslut genom att utnyttja intelligenta insikter och rekommendationer som genereras genom kognitiv datoranvändning.

Hur fungerar kognitiv datoranvändning?

Cognitive computing kombinerar kognitiv och datavetenskap och skapar datorsystem som förstår och lär sig av naturligt språk och resonemang och fattar mänskliga beslut.

Och för denna process använder kognitiv databehandling olika avancerade teknologier, 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 automatiserade IT-modeller som kan lösa problem utan mänsklig inblandning.

Här är en detaljerad förklaring av hur kognitiv datoranvändning fungerar:

  • Dataintag: Steget i processen för kognitiva datorsystem är insamling och intag av en enorm mängd ostrukturerad och strukturerad data från flera källor, som sensorer, databaser, sociala medier och webben.
  • Natural Language Processing (NLP): När den väl har fått in data använder de kognitiva datorsystemen NLP-algoritmer för att extrahera datans sammanhang och betydelse och förstå mänskligt språk, inklusive syntax, pragmatik och semantik.
  • Maskininlärning (ML): Kognitiva datorsystem använder ML-algoritmer för att lära sig av extraherade data och designmodeller för problemdomänen. Det innebär att utbilda systemet på massiv data, analysera dess prestanda och kontinuerligt förbättra modellen baserat på feedback.
  • Resoneringsalgoritmer: När kognitiv beräkning väl bygger modellen, använder den resonemangsalgoritmer för dataanalys och för att fatta beslut baserat på modellens kunskap. Denna process inkluderar att använda den byggda modellen för att sluta sig till ny data och information, identifiera mönster och fatta beslut.
  • Prediktionsanalys: Kognitiva datorsystem utvärderar deras förutsägelsers noggrannhet och justerar sina algoritmer och modeller för att kontinuerligt lära sig och förbättra sin prestanda baserat på feedback från nya data och användare.
  • Användarinteraktion: Kognitiva datorsystem erbjuder ett användargränssnitt som gör det lättare för användare att interagera med systemen med hjälp av NLP och få rekommendationer och insikter baserade på systemets analys och resonemang.

Således kombinerar kognitiv beräkning alla avancerade teknologier för att skapa system som interagerar med människor intuitivt och mer naturligt för att underlätta komplext beslutsfattande baserat på datas djupa förståelse.

Nyckelfunktioner i kognitiv beräkning

Kognitiv datoranvändning tillhandahåller dessa nyckelattribut och funktioner för att förstå ostrukturerad information och underlätta komplext beslutsfattande för människor.

  • Adaptivt lärande: Kognitiva datorsystem måste vara adaptiva och kapabla att snabbt lära sig föränderlig information med föränderliga krav och mål. Den behandlar tvetydiga och dynamiska data i realtid för att möta behoven hos omgivande data.
  • Interaktiv: HCI eller människa-datorinteraktion är en viktig komponent i kognitiva maskiner. Användare måste interagera med kognitiva datorer och definiera sina föränderliga behov. Dessutom måste kognitiv datoranvändning också interagera med andra enheter, processer och molnplattformar.
  • Stateful och iterativ: Kognitiva datorsystem bör identifiera problem genom att dra in ytterligare data och ställa frågor om frågan är ofullständig eller vag. CC-systemen uppnår detta genom att upprätthålla data och information om liknande tidigare inträffade situationer.
  • Kontextuell: Kognitiva datorsystem bör enkelt identifiera, förstå och extrahera kontextuell information, som tid, domän, plats, krav eller en användares profil, mål eller uppgifter. De hämtar information från flera källor av strukturerad och ostrukturerad information och sensoriska, visuella och auditiva data.

Fördelar med kognitiv datoranvändning

Här är de väsentliga fördelarna med kognitiv datoranvändning för företag.

#1. Förbättrad datainsamling och tolkning

En av de största fördelarna med kognitiv datoranvändning är att den analyserar stora datamönster och efterliknar mänskligt beteende, som inlärning och deduktion och tolkning av strukturerad och ostrukturerad data.

Denna analys används sedan för att förbättra den interna processens synlighet, öka kundernas preferenser och lojalitet samt hur produkterna och tjänsterna tas emot.

#2. Felsökning och felsökning

När de tillämpas på den tekniska miljön gör kognitiva beräkningskoncept det lättare att exakt och snabbt upptäcka problem och bedrägliga aktiviteter i affärsprocesser och avslöja affärslösningar och möjligheter.

#3. Informerat beslutsfattande

Cognitive computings datainsamlings- och analysmöjligheter gör det möjligt att fatta mer strategiskt och informerat beslut – vilket resulterar i smartare ekonomiska beslut, mycket effektivare affärsprocesser, förbättrad effektivitet och kostnadsbesparingar.

#4. Kundlojalitet

Kognitiv datoranvändning ger en mycket mer informerad och hjälpsam kund-till-teknik-upplevelse, ökar kundinteraktion och kundtillfredsställelse och förbättrar kundbehållningen.

#5. Förbättrad cybersäkerhet

Kognitiv datoranvändning kan hjälpa företag och företag att identifiera och reagera på cyberkriminella aktiviteter och onlinehot i realtid med hjälp av avancerade analysverktyg och teknologier.

Kognitiv datoranvändning förbättrar företagens cybersäkerhet på följande sätt:

  • Avancerad hotintelligens
  • Hotdetektering i realtid
  • Prediktiv analys
  • Beteendeanalys
  • Automatiserad incidentrespons

Sålunda hjälper kognitiva beräkningsmöjligheter företag att proaktivt förebygga cyberkriminella aktiviteter och minska de potentiella säkerhetshoten och deras skada på företag.

#6. Förbättrat medarbetarsamarbete

Kognitiv datoranvändning hjälper företag och företag att förbättra medarbetarnas samarbete genom att erbjuda insikter och information – vilket gör att team kan arbeta mycket mer effektivt.

Hur kan kognitiv datoranvändning förbättra mänsklig expertis?

I vissa områden kan människor misslyckas med att analysera stora mängder data eller problem som kanske inte är lika uppenbara för människor.

Det är här kognitiv datoranvändning spelar en viktigare roll för att förbättra mänsklig expertis genom att tillhandahålla avancerad analysteknik för bättre affärsresultat.

Så här kan kognitiv datoranvändning förbättra, accelerera och skala mänsklig intelligens och expertis:

  • Den förstår naturligt mänskligt språk genom sensoriska data och interagerar naturligt med människor, ger korrekta och opartiska råd till problemen.
  • 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.
  • Det hjälper människor att ta itu med komplexa problem och lösa deras grundorsaker samtidigt som de utvecklar rätt lösningar.
  • Det hjälper till att förbättra operativ effektivitet genom att erbjuda progressivt stöd till människor och företag.
  • Kognitiv datoranvändning automatiserar vardagliga och repetitiva uppgifter, frigör mänskliga resurser och låter dem fokusera på mer komplexa uppgifter som kräver mänsklig expertis och unika färdigheter.
  • Det hjälper till att personifiera den mänskliga upplevelsen genom att analysera mänskliga beteendemönster och preferenser för att ge hyperpersonliga rekommendationer och förslag.

Tja, många hävdar att till och med artificiell intelligens eller AI-teknik hjälper till att automatisera repetitiva processer, förbättra personalisering och göra människors liv mycket enklare – så hur skiljer sig kognitiv datoranvändning exakt från artificiell intelligens? Låt oss ta reda på.

Kognitiv beräkning vs. Artificiell intelligens

Även om teknikerna bakom artificiell intelligens och kognitiv datoranvändning liknar varandra, skiljer de sig åt i sina koncept, fokus och kapacitet.

Här är de grundläggande skillnaderna mellan kognitiv datoranvändning och artificiell intelligens.

Artificiell intelligensCognitive computingAI:s grundläggande användningsfall är att implementera den bästa algoritmen och förstärka mänskligt tänkande 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, avslöja dold information och vidta åtgärder för att hitta en lösning. Kognitiva datorsystem analyserar en stor mängd data och förstår och simulerar naturligt mänskligt språk och resonemang för att hitta lösningar på problem. AI-system utför uppgifter som kräver mänsklig intelligens, som taligenkänning, visuell perception, naturlig språkbehandling och beslutsfattande. Kognitiva datorsystem använder modeller och algoritmer inspirerade av den mänskliga hjärnans arbete, inklusive djupinlärning och neurala nätverk. AI-system fattar beslut på egen hand, vilket minimerar mänsklig inblandning och roll. Kognitiv beräkning kompletterar data och information för människor för att underlätta beslutsfattande och problemlösning. AI används mest inom finans, bank, hälsovård, säkerhet, tillverkning och detaljhandel. Kognitiv datoranvändning används mest inom kundservice, industrier och hälsovårdssektorer.

Således är kognitiv datoranvändning ett mer specifikt tillvägagångssätt för artificiell intelligens som betonar mänskliga resonemang och interaktion.

Eftersom kognitiv datoranvändning använder kontext mer kontextuellt med hjälp av evidensbaserad information, förväntas denna nya tidsåldersteknologi bli nästa stora sak i den intelligenta livsvärlden.

Källa: dataversity.net

Bilden tyder på att den globala kognitiva datormarknaden kommer att vara 49,36 miljarder dollar år 2025.

Men eftersom varje mynt har två sidor, har kognitiv datoranvändning sina egna risker och nackdelar, som diskuteras nedan.

Kognitiv beräkningsrisker och nackdelar

Här är några kognitiva datorutmaningar som företag stöter på.

#1. Datasekretess och säkerhet

Kognitiva datorsystem hanterar och förlitar sig på en stor mängd data, vilket gör det utmanande att upprätthålla hög datasäkerhet och ökar riskerna för dataintrång och integritetskränkningar.

Eftersom kognitiva datorsystem måste hantera mycket känslig data, måste organisationer överväga och ta itu med dataintrång och säkerhetsfrågor och bygga en fullständigt säker datasäkerhetsplan.

#2. Adoption

Adoption är ett problem med all ny teknik.

Därför effektiviserar organisationer adoptionsprocessen för att säkerställa framgång med kognitiv datoranvändning genom att samarbeta med intressenter som teknikutvecklare, organisationer, individer och regeringen.

#3. Noggrann utbildningsprocess

Användare måste genomgå omfattande datautbildning för att grundligt förstå den kognitiva beräkningsprocessen och systemet. Därför är en av de främsta anledningarna bakom dess långsamma antagande dess långsamma träningsprocess.

Varje anställd måste se över det kognitiva beräkningssystemet, vilket gör processen mycket komplex och dyr.

#4. Brist på transparens

Komplexiteten och svårigheten att förstå de kognitiva beräkningsprocesserna skapar en brist på transparens, vilket gör det svårt att förstå hur systemet nådde en viss förutsägelse eller beslut.

#5. Partiskhet

Kognitiva datorsystem lär sig av partiska data, vilket leder till partiska resultat och resultat. Detta resulterar i diskriminerande och orättvist beslutsfattande, vilket kan få verkliga konsekvenser.

Därför är det viktigt att utbilda dessa system med opartisk information och utvärdera deras beslutsförmåga.

#6. Mänsklig interaktion

Även om kognitiva datorsystem interagerar med människor för att förstå mänskligt beteende och resonemang, står de fortfarande inför utmaningar.

Människor har ett brett utbud av kommunikationsstilar, dialekter och språk, och att försöka resonera med dem kan ofta resultera i missförstånd, fel och ofullständig information.

#7. Change Management

Att övervinna förändringshantering är en annan vanlig kognitiv datorutmaning.

Naturligt mänskligt beteende är att människor vanligtvis är motståndskraftiga mot förändringar och nya miljöer. Tyvärr lär kognitiv databehandling denna mänskliga förmåga, vilket gör det svårt för dessa system att hantera förändringar och ökar rädslan för att maskiner snart kommer att ersätta människor.

#8. Datakvalitetsberoende

Kvaliteten på användning av datakognitiva datorsystem är avgörande för deras effektivitet och noggrannhet.

Partiska, ofullständiga eller felaktiga data påverkar avsevärt dessa systems prestanda och effektivitet.

#9. Lång utvecklingscykel

Kognitiva datorsystem tar mycket tid att utveckla scenariobaserade applikationer. Att implementera kognitiva datorlösningar över flera branschsegment är utmanande utan betydande tid och rätt utvecklingsteam.

Långa utvecklingscykler gör det svårt för mindre organisationer och företag att utveckla sina egna kognitiva system.

#10. Kosta

Kognitiva datorsystem kräver mycket kapitalinvesteringar, expertis och infrastruktur.

Därför måste organisationer väga alla kognitiva datorfördelar mot kostnaderna innan de investerar i lämpliga system.

Lärresurser

#1. Cognitive Computing: A Brief Guide for Game Changers

Denna kortfattade rapport och guide till kognitiv datoranvändning, publicerad av Peter Fingar, omfattar framväxten av kognitiv datorteknik och framväxande applikationer och deras inverkan på industrier och företag över hela världen.

Författaren delar sin snabba och engagerande resa med nyckelhändelserna, resurserna och spelarna som är involverade i kognitiv datoranvändning. Därför är det ett måste att läsa för dem som behöver djup insikt i kognitiv datorintelligens och hur den kommer att förändra liv globalt.

#2. Kognitiv beräkning: teori och tillämpningar (volym 35)

Denna topprankade och omfattande guide till kognitiv datoranvändning fokuserar på dess teori och tillämpningar. Den är skriven av internationellt kända experter, inklusive Vijay V Raghavan, Venu Govindaraju, Venkat N. Gudivada och CR Rao.

Det inkluderar användning av kognitiva datorsystem för att hantera förnybar energi, maskininlärningsmodeller och algoritmer, biometri, datadrivna talalgoritmer, grafanalys och cybersäkerhet.

#3. Cognitive Computing och Big Data Analytics

Den här boken hjälper organisationer och teknologer att förstå de underliggande kognitiva beräkningskoncepten och teknologierna, från NLP-algoritmer till kunskapsrepresentationstekniker.

Den här boken innehåller också verkliga implementeringar av nya Qualcomm-, Google-, Amazon- och Hitachi-projekt.

#4. Kognitiva datorrecept

Det här är en av de idealiska böckerna för företagsarkitekter och mjukvaruingenjörer som vill förstå djupinlärning och lösa sina AI- och ML-problem med hjälp av verkliga kodexempel.

Utgiven av Adnan Massod och Adnan Hashmi, den här boken låter dig lära dig att bygga produktionsklara lösningar med hjälp av Microsoft Cognitive Services API:er, lösa företagsproblem i NLP och datorseende och tillämpa djupinlärning med hjälp av Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) och TensorFlow .

#5. IBM Watson för artificiell intelligens och kognitiv beräkning

Den här Udemy-kursen är perfekt om du vill lära dig att bygga smarta AI, ML och kognitiva datorsystem och applikationer med IBM Watson.

Den utforskar IBM Watson API:s möjligheter att välja de bästa funktionerna, bygga en chatbot för kundcase, extrahera metadata från text och många fler fantastiska saker.

Slutord

Även om kognitiv datoranvändning ännu inte har nått sin fulla potential, har dess framtida implementering många möjligheter. Till exempel hjälper det människor att fatta bättre beslut, automatisera överflödiga uppgifter och avlasta sin kognitiva belastning.

Den här bloggen hjälper dig att förstå konceptet med kognitiv datoranvändning, hur det fungerar, dess fördelar och till och med dess omfattning och tillämpningar för organisationer.

Kolla sedan in intervjufrågor och svar på molndatorintervjuer.