V současném digitálním světě se téměř každý den objevují nové trendy a odborné výrazy. Jedním z takových pojmů, který si získává značnou popularitu jak u jednotlivců, tak i v organizacích, je kognitivní výpočetní technika.
Kognitivní systémy jsou navrženy tak, aby se učily lidskému chování a myšlení, a to v takovém měřítku, aby mohly s lidmi přirozeně komunikovat. Jednoduše řečeno, jde o odvětví informatiky, které usiluje o vytvoření inteligentních strojů schopných učit se, uvažovat a chápat svět podobně jako lidé.
Podle statistik se předpokládá, že trh s kognitivními technologiemi, jehož hodnota v roce 2021 činila 25,6 miliardy USD, dosáhne do roku 2030 hodnoty 269,4 miliardy USD s ročním tempem růstu 29,7 %.
Platformy pro kognitivní výpočetní techniku kombinují strojové učení (ML), zpracování přirozeného jazyka (NLP), schopnost uvažovat, interakci člověka s počítačem, rozpoznávání řeči a obrazu a další vyspělé technologie, aby napodobily lidské myšlení, interakci a zlepšily proces rozhodování.
V tomto článku se podrobněji zaměříme na to, co kognitivní výpočetní technika představuje. Podíváme se na to, jak funguje, jaké jsou její přínosy, rizika a další aspekty.
Pojďme se tedy společně ponořit do světa této rychle se rozvíjející technologie.
Co je kognitivní výpočetní technika?
Kognitivní výpočetní technika je komplexní soubor technologií, které pracují na specifických úkolech s cílem rozšířit lidskou inteligenci.
Zjednodušeně řečeno, kognitivní výpočetní technika představuje systém, který je schopen porozumět, interpretovat a využívat velké objemy dat k rozhodování, řešení problémů a zlepšování obchodních výsledků.
Tento systém je schopen analyzovat rozsáhlá množství nestrukturovaných dat, jako jsou obrázky, text a videa, s cílem získat důležité a cenné poznatky. Jednou z největších výhod kognitivních systémů je jejich schopnost učit se a adaptovat na základě zkušeností – díky tomu se jejich schopnosti a výkon postupem času zlepšují.
Kognitivní výpočetní technika tak napomáhá k lepšímu rozhodování na lidské úrovni. Mezi základní aplikace kognitivních systémů patří například:
- Systémy pro detekci podvodů
- Rozpoznávání řeči
- Rozpoznávání obličeje
- Virtuální asistenti
- Analýza sentimentu
- Odhad rizik
- Doporučovací systémy
Díky inteligentním poznatkům a doporučením generovaným pomocí kognitivních systémů mohou organizace činit lépe informovaná obchodní rozhodnutí.
Jak kognitivní výpočetní technika funguje?
Kognitivní výpočetní technika propojuje kognitivní a počítačové vědy s cílem vytvořit počítačové systémy, které dokážou porozumět přirozenému jazyku, uvažovat, učit se a rozhodovat se podobně jako lidé.
K tomu využívá kognitivní výpočetní technika různé pokročilé technologie, jako je NLP, ML, dolování dat, rozpoznávání vzorů a počítačové vidění, s cílem napodobit kognitivní procesy podobné lidským.
Zdroj: researchgate.net
Dlouhodobým cílem kognitivní výpočetní techniky je usnadnit tvorbu automatizovaných IT modelů, které dokáží řešit problémy bez lidského zásahu.
Následuje podrobný popis toho, jak kognitivní výpočetní technika funguje:
- Příjem dat: Prvním krokem kognitivního systému je shromažďování a přijímání velkého množství strukturovaných i nestrukturovaných dat z různých zdrojů, jako jsou senzory, databáze, sociální média a webové stránky.
- Zpracování přirozeného jazyka (NLP): Jakmile kognitivní systém data absorbuje, použije algoritmy NLP k extrahování kontextu a významu dat a k pochopení lidského jazyka, včetně jeho syntaxe, pragmatiky a sémantiky.
- Strojové učení (ML): Kognitivní systémy využívají algoritmy ML k učení se z extrahovaných dat a k vytváření modelů pro danou oblast. To zahrnuje trénování systému na rozsáhlých datových souborech, analýzu jeho výkonu a neustálé zdokonalování modelu na základě zpětné vazby.
- Algoritmy uvažování: Po vytvoření modelu využívá kognitivní výpočetní technika algoritmy uvažování k analýze dat a rozhodování na základě znalostí získaných z modelu. Tento proces zahrnuje použití vytvořeného modelu k odvozování nových informací, identifikaci vzorců a rozhodování.
- Prediktivní analýza: Kognitivní systémy vyhodnocují přesnost svých předpovědí a upravují své algoritmy a modely tak, aby se neustále učily a zlepšovaly svůj výkon na základě zpětné vazby od nových dat a uživatelů.
- Interakce s uživatelem: Kognitivní systémy nabízejí uživatelské rozhraní, které umožňuje uživatelům snadno s nimi interagovat prostřednictvím NLP a získávat doporučení a postřehy na základě analýz a uvažování systému.
Kognitivní výpočetní technika tedy kombinuje všechny tyto pokročilé technologie k vytvoření systémů, které s lidmi komunikují intuitivně a přirozeněji, a to s cílem usnadnit komplexní rozhodování založené na hlubokém porozumění datům.
Klíčové vlastnosti kognitivní výpočetní techniky
Kognitivní výpočetní technika disponuje těmito klíčovými atributy a funkcemi, které umožňují smysluplně zpracovat nestrukturované informace a usnadnit lidem komplexní rozhodování.
- Adaptivní učení: Kognitivní systémy musí být adaptabilní a schopné rychle se učit novým informacím s měnícími se požadavky a cíli. Zpracovávají nejednoznačná a dynamická data v reálném čase, aby vyhovovaly potřebám okolních dat.
- Interaktivní: Interakce člověka s počítačem (HCI) je nedílnou součástí kognitivních strojů. Uživatelé musí být schopni komunikovat s kognitivními systémy a definovat své měnící se potřeby. Kognitivní technika musí navíc interagovat s dalšími zařízeními, procesy a cloudovými platformami.
- Stavový a iterativní: Kognitivní systémy by měly být schopny identifikovat problémy načítáním dalších dat a kladením otázek, pokud je dotaz neúplný nebo nejasný. Tohoto dosahují udržováním dat a informací o podobných dříve nastalých situacích.
- Kontextové: Kognitivní systémy by měly být schopny snadno identifikovat, porozumět a extrahovat kontextové informace, jako je čas, obor, umístění, požadavky nebo profil uživatele, cíle a úkoly. Čerpají informace z různých zdrojů strukturovaných a nestrukturovaných informací a ze senzorických, vizuálních a sluchových dat.
Přínosy kognitivní výpočetní techniky
Následují základní přínosy kognitivních systémů pro podniky:
#1. Vylepšený sběr a interpretace dat
Jednou z největších výhod kognitivní výpočetní techniky je její schopnost analyzovat rozsáhlé datové vzorce a napodobovat lidské chování, jako je učení a dedukce, a to při interpretaci strukturovaných i nestrukturovaných dat.
Tato analýza se následně využívá ke zlepšení viditelnosti interních procesů, posílení preferencí a loajality zákazníků a k vylepšení způsobu, jakým přijímají produkty a služby.
#2. Detekce chyb a odstraňování problémů
V technologickém prostředí kognitivní technika umožňuje přesnou a rychlou detekci problémů a podvodných aktivit v obchodních procesech a umožňuje tak odhalovat obchodní řešení a příležitosti.
#3. Informované rozhodování
Díky schopnostem sběru a analýzy dat kognitivní výpočetní techniky je možné provádět strategičtější a informovanější rozhodování, což má za následek chytřejší finanční rozhodnutí, mnohem efektivnější obchodní procesy, vyšší efektivitu a úsporu nákladů.
#4. Udržení zákazníků
Kognitivní výpočetní technika nabízí mnohem informovanější a užitečnější zkušenosti pro zákazníky při interakci s technologiemi, což podporuje interakci a spokojenost zákazníků a vede ke zlepšení jejich loajality.
#5. Vylepšená kybernetická bezpečnost
Kognitivní výpočetní technika může pomoci společnostem a podnikům identifikovat a reagovat na kybernetické útoky a online hrozby v reálném čase, a to díky pokročilým analytickým nástrojům a technologiím.
Kognitivní výpočetní technika zlepšuje kybernetickou bezpečnost podniku následujícími způsoby:
- Pokročilé sledování hrozeb
- Detekce hrozeb v reálném čase
- Prediktivní analytika
- Analýza chování
- Automatická reakce na incidenty
Kognitivní výpočetní schopnosti tak pomáhají podnikům proaktivně předcházet kybernetickým útokům a snižovat potenciální bezpečnostní hrozby a jejich škodlivý dopad na podniky.
#6. Vylepšená spolupráce zaměstnanců
Kognitivní výpočetní technika pomáhá podnikům a společnostem zlepšit spolupráci zaměstnanců tím, že nabízí přehledy a informace, což týmům umožňuje pracovat efektivněji.
Jak může kognitivní výpočetní technika zlepšit lidské znalosti?
V některých oblastech mohou lidé selhat při analýze rozsáhlého množství dat nebo problémů, které pro ně nemusí být tak zřejmé.
Zde hraje kognitivní výpočetní technika významnější roli při zdokonalování lidských odborných znalostí tím, že poskytuje pokročilé analytické technologie pro dosažení lepších obchodních výsledků.
Zde je návod, jak může kognitivní výpočetní technika zlepšit, urychlit a rozšířit lidskou inteligenci a odborné znalosti:
- Rozumí přirozenému lidskému jazyku prostřednictvím senzorických dat a přirozeně s lidmi komunikuje, přičemž poskytuje přesné a nezaujaté rady při řešení problémů.
- Rychle identifikuje potenciální rizika pomocí poznatků a analýz založených na datech – umožňuje tak lidem činit lepší rozhodnutí založená na důkazech a faktech.
- Pomáhá lidem řešit složité problémy a odstraňovat jejich základní příčiny, a to při současném vývoji správných řešení.
- Přispívá ke zlepšení provozní efektivnosti tím, že nabízí progresivní podporu lidem i podnikům.
- Kognitivní technika automatizuje všední a opakující se úkoly, čímž uvolňuje lidské zdroje a umožňuje jim soustředit se na složitější úkoly, které vyžadují lidskou odbornost a jedinečné dovednosti.
- Pomáhá personalizovat lidské zkušenosti tím, že analyzuje vzorce lidského chování a preference a poskytuje vysoce personalizovaná doporučení a návrhy.
Mnozí tvrdí, že i technologie umělé inteligence (AI) pomáhají automatizovat opakující se procesy, zlepšovat personalizaci a výrazně ulehčovat lidem život. Čím se tedy kognitivní výpočetní technika přesně liší od umělé inteligence? Pojďme to zjistit.
Kognitivní výpočetní technika vs. Umělá inteligence
Technologie umělé inteligence a kognitivní výpočetní technika jsou sice podobné, ale liší se svými koncepty, zaměřením a schopnostmi.
Zde jsou základní rozdíly mezi kognitivní výpočetní technikou a umělou inteligencí:
| Umělá inteligence | Kognitivní výpočetní technika |
| Základním cílem AI je implementace nejlepšího algoritmu a rozšíření lidského myšlení při řešení složitých problémů. | Kognitivní výpočetní technika se naproti tomu zaměřuje na napodobování lidského chování, inteligence a uvažování při řešení složitých problémů. |
| Systémy AI se učí z dat, aby nalezly vzorce, předpověděly, odhalily skryté informace a podnikly kroky k nalezení řešení. | Kognitivní systémy analyzují velké objemy dat, porozumí lidskému jazyku a uvažování a simulují je, aby našly řešení problémů. |
| Systémy AI provádějí úkoly, které vyžadují lidskou inteligenci, jako je rozpoznávání řeči, vizuální vnímání, zpracování přirozeného jazyka a rozhodování. | Kognitivní systémy využívají modely a algoritmy inspirované fungováním lidského mozku, včetně hlubokého učení a neuronových sítí. |
| Systémy AI se rozhodují samy, a tak minimalizují lidský zásah a roli. | Kognitivní systémy doplňují data a informace pro lidi, aby usnadnili rozhodování a řešení problémů. |
| Umělá inteligence se většinou používá ve financích, bankovnictví, zdravotnictví, bezpečnosti, výrobě a maloobchodu. | Kognitivní výpočetní technika se většinou používá v zákaznických službách, průmyslu a zdravotnictví. |
Kognitivní výpočetní technika je tedy specifičtějším přístupem k umělé inteligenci, který klade důraz na lidské uvažování a interakci.
Vzhledem k tomu, že kognitivní výpočetní technika využívá kontext a informace založené na důkazech, očekává se, že tato technologie nové doby bude dalším velkým krokem ve světě inteligentního života.
Zdroj: dataversity.net
Graf ukazuje, že se očekává, že globální trh s kognitivní výpočetní technikou dosáhne do roku 2025 hodnoty 49,36 miliardy dolarů.
Jako každá mince má však dvě strany, tak i kognitivní výpočetní technika má svá vlastní rizika a nevýhody, které jsou uvedeny níže.
Rizika a nevýhody kognitivní výpočetní techniky
Následuje několik výzev, kterým podniky v souvislosti s kognitivní výpočetní technikou čelí:
#1. Ochrana osobních údajů a bezpečnost
Kognitivní systémy zpracovávají a spoléhají se na velký objem dat, což ztěžuje udržování vysoké úrovně zabezpečení dat a zvyšuje rizika narušení dat a narušení soukromí.
Vzhledem k tomu, že kognitivní systémy musí zpracovávat velké množství citlivých dat, musí organizace zvážit a řešit narušení dat a bezpečnostní problémy a vypracovat plán zabezpečení dat v plném rozsahu.
#2. Přijetí
Přijetí je problémem u každé nové technologie.
Organizace by proto měly zjednodušit proces přijetí, aby zajistily úspěch kognitivních systémů, a to spoluprací se zúčastněnými stranami, jako jsou vývojáři technologií, organizace, jednotlivci a vláda.
#3. Pečlivý tréninkový proces
Uživatelé musí absolvovat rozsáhlé školení o datech, aby důkladně porozuměli procesu a systému kognitivní výpočetní techniky. Jedním z hlavních důvodů jeho pomalého přijetí je tedy pomalý tréninkový proces.
Každý zaměstnanec musí projít školením v oblasti kognitivních systémů, což činí proces velmi složitým a nákladným.
#4. Nedostatek transparentnosti
Složitost a potíže s pochopením kognitivních procesů vytvářejí nedostatek transparentnosti, což ztěžuje pochopení toho, jak systém dospěl k dané předpovědi nebo rozhodnutí.
#5. Zaujatost
Kognitivní systémy se učí ze zkreslených dat, což vede ke zkresleným výsledkům a výstupům. To má za následek diskriminační a nespravedlivé rozhodování, které může mít důsledky v reálném životě.
Proto je nezbytné trénovat tyto systémy s nezkreslenými informacemi a vyhodnocovat jejich rozhodovací schopnosti.
#6. Lidská interakce
I když kognitivní systémy komunikují s lidmi, aby pochopili lidské chování a uvažování, stále čelí výzvám.
Lidé mají širokou škálu komunikačních stylů, dialektů a jazyků a snaha o komunikaci s nimi může často vést k nedorozuměním, chybám a neúplným informacím.
#7. Řízení změn
Překonání řízení změn je další běžnou výzvou v oblasti kognitivní výpočetní techniky.
Přirozené lidské chování spočívá v tom, že lidé jsou obvykle odolní vůči změnám a novému prostředí. Kognitivní výpočetní technika se bohužel učí této lidské schopnosti, což těmto systémům ztěžuje zvládání změn a zvyšuje strach z toho, že stroje brzy nahradí lidi.
#8. Závislost na kvalitě dat
Kvalita dat, která kognitivní systémy používají, je klíčová pro jejich účinnost a přesnost.
Zkreslená, neúplná nebo nepřesná data významně ovlivňují výkon a efektivitu těchto systémů.
#9. Dlouhý vývojový cyklus
Vývoj aplikací založených na scénářích zabere kognitivním systémům mnoho času. Implementace kognitivních řešení v různých průmyslových odvětvích je náročná bez značného času a správných vývojových týmů.
Zdlouhavé vývojové cykly ztěžují menším organizacím a společnostem vývoj vlastních kognitivních systémů.
#10. Náklady
Kognitivní systémy vyžadují značné kapitálové investice, odborné znalosti a infrastrukturu.
Organizace proto musí před investováním do vhodných systémů zvážit všechny přínosy a náklady kognitivní výpočetní techniky.
Výukové zdroje
#1. Kognitivní výpočetní technika: Stručný průvodce pro hráče, kteří mění pravidla hry
Tato stručná zpráva a průvodce kognitivní výpočetní technikou, kterou vydal Peter Fingar, popisuje vzestup kognitivní výpočetní techniky, její vznikající aplikace a její dopad na průmyslová odvětví a podniky po celém světě.
Autor sdílí svou rychlou a poutavou cestu s klíčovými událostmi, zdroji a aktéry zapojenými do éry kognitivní výpočetní techniky. Jedná se tedy o povinnou četbu pro ty, kteří potřebují hluboký pohled do kognitivní inteligence a toho, jak změní životy v globálním měřítku.
#2. Kognitivní výpočetní technika: Teorie a aplikace (svazek 35)
Tento nejlépe hodnocený a komplexní průvodce kognitivní výpočetní technikou se zaměřuje na její teorii a aplikace. Jeho autory jsou mezinárodně uznávaní odborníci, včetně Vijay V Raghavana, Venu Govindaraju, Venkat N. Gudivada a CR Rao.
Zabývá se používáním kognitivních systémů pro řízení obnovitelné energie, modely a algoritmy strojového učení, biometrii, algoritmy zpracování řeči řízené daty, analýzu grafů a kybernetickou bezpečnost.
#3. Kognitivní výpočetní technika a analýza velkých dat
Tato kniha pomáhá organizacím a technologům pochopit základní koncepty a technologie kognitivní výpočetní techniky, od algoritmů NLP až po techniky reprezentace znalostí.
Kniha také obsahuje skutečné implementace rozvíjejících se projektů společností Qualcomm, Google, Amazon a Hitachi.
#4. Recepty kognitivní výpočetní techniky
Jedná se o ideální knihu pro podnikové architekty a softwarové inženýry, kteří chtějí porozumět hlubokému učení a řešit problémy související s AI a ML pomocí příkladů kódu z reálného světa.
Tato kniha, kterou vydali Adnan Massod a Adnan Hashmi, vás naučí vytvářet produkční řešení s pomocí rozhraní Microsoft Cognitive Services API, řešit podnikové problémy v oblasti NLP a počítačového vidění a používat hluboké učení pomocí Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) a TensorFlow.
#5. IBM Watson pro umělou inteligenci a kognitivní výpočetní techniku
Tento kurz na Udemy je ideální, pokud se chcete naučit vytvářet inteligentní AI, ML a kognitivní systémy a aplikace s IBM Watson.
Prozkoumává možnosti IBM Watson API pro výběr nejlepších funkcí, sestavení zákaznického chatbota, extrahování metadat z textu a mnoho dalších úžasných věcí.
Závěrečná slova
Ačkoli kognitivní výpočetní technika ještě nedosáhla svého plného potenciálu, její budoucí implementace nabízí mnoho možností. Pomáhá lidem například lépe se rozhodovat, automatizovat nadbytečné úkoly a snižovat jejich kognitivní zátěž.
Tento článek vám pomohl pochopit koncept kognitivní výpočetní techniky, to, jak funguje, jaké jsou její výhody a dokonce i její rozsah a aplikace pro organizace.
Dále se podívejte na otázky a odpovědi k pohovorům o cloud computingu.