V tomto digitálním věku se téměř denně objevují nová módní slova a termíny. Jedním z takových termínů je Cognitive Computing, který si získává obrovskou oblibu mezi jednotlivci i organizacemi.
Kognitivní systém se učí lidské chování a uvažování v měřítku, aby s nimi přirozeně interagoval. Jednoduše řečeno, je to obor informatiky, jehož cílem je vytvořit inteligentní stroje schopné se učit, uvažovat a rozumět jako lidé.
Statistiky naznačují, že trh s kognitivními počítači v hodnotě 25,6 miliardy USD v roce 2021 by měl do roku 2030 dosáhnout 269,4 miliardy USD při CAGR 29,7.
Platformy kognitivních počítačů kombinují strojové učení (ML), zpracování přirozeného jazyka (NLP), uvažování, interakci člověka s počítačem, rozpoznávání řeči a zraku a robustnější technologie pro simulaci lidského myšlení a interakce a zlepšení rozhodování.
V tomto blogu se ponoříme hlouběji do porozumění kognitivním počítačům. Uvidíme, jak to funguje, jeho výhody, rizika a další.
Takže čtěte dál a dozvíte se o této rychle rostoucí technologii.
Table of Contents
Co je kognitivní výpočetní technika?
Kognitivní výpočetní technika je soubor jednotlivých technologií, které plní konkrétní úkoly pro usnadnění lidské inteligence.
Jednoduše řečeno, kognitivní výpočetní technika je systém, který rozumí a interpretuje velké objemy dat a používá je k rozhodování, řešení problémů a zlepšování obchodních výsledků.
Zpracovává obrovské množství nestrukturovaných dat, jako jsou obrázky, text a videa, s cílem získat cenné a kritické poznatky a lépe tyto informace analyzovat. Nejlepší na kognitivních počítačích je to, že se učí a přizpůsobují se na základě zkušeností – časem zlepšuje své schopnosti a výkon.
Kognitivní výpočetní technika tak pomáhá při lepších lidských rozhodnutích. Mezi několik základních aplikací kognitivních počítačů patří:
- Systémy detekce podvodů
- Rozpoznávání řeči
- Detekce obličeje
- Virtuální asistenti
- Analýza sentimentu
- Odhad rizika
- Doporučení motory
Organizace tak mohou činit lépe informovaná obchodní rozhodnutí využitím inteligentních poznatků a doporučení generovaných prostřednictvím kognitivních počítačů.
Jak funguje kognitivní výpočetní technika?
Kognitivní výpočetní technika kombinuje kognitivní a počítačové vědy a vytváří počítačové systémy, které rozumí přirozenému jazyku a uvažování a učí se z nich a dělají rozhodnutí jako u lidí.
A pro tento proces využívá kognitivní výpočetní technika různé pokročilé technologie, jako je NLP, ML, dolování dat, rozpoznávání vzorů a počítačové vidění, aby napodobily kognitivní procesy podobné lidským.
Zdroj: researchgate.net
Dlouhodobým cílem kognitivních počítačů je usnadnit vytváření automatizovaných IT modelů, které mohou řešit problémy bez lidského zásahu.
Zde je podrobné vysvětlení toho, jak kognitivní výpočetní technika funguje:
- Příjem dat: Krokem procesu kognitivního výpočetního systému je shromažďování a přijímání velkého množství nestrukturovaných a strukturovaných dat z několika zdrojů, jako jsou senzory, databáze, sociální média a web.
- Zpracování přirozeného jazyka (NLP): Jakmile kognitivní výpočetní systémy pohltí data, použijí algoritmy NLP k extrakci kontextu a významu dat a pochopení lidského jazyka, včetně syntaxe, pragmatiky a sémantiky.
- Strojové učení (ML): Kognitivní výpočetní systémy používají algoritmy ML k učení se z extrahovaných dat a návrhových modelů pro problémovou doménu. Zahrnuje školení systému na masivních datech, analýzu jeho výkonu a neustálé zlepšování modelu na základě zpětné vazby.
- Algoritmy uvažování: Jakmile kognitivní výpočty sestaví model, použijí algoritmy uvažování pro analýzu dat a rozhodování na základě znalostí modelu. Tento proces zahrnuje použití vytvořeného modelu k odvození nových dat a informací, identifikaci vzorců a rozhodování.
- Predikční analýza: Kognitivní výpočetní systémy vyhodnocují přesnost svých predikcí a upravují své algoritmy a modely tak, aby se neustále učily a zlepšovaly svůj výkon na základě zpětné vazby od nových dat a uživatelů.
- Uživatelská interakce: Kognitivní počítačové systémy nabízejí uživatelské rozhraní, které uživatelům usnadňuje interakci se systémy pomocí NLP a přijímání doporučení a postřehů na základě analýzy a úvah systému.
Kognitivní výpočetní technika tedy kombinuje všechny pokročilé technologie k vytvoření systémů, které interagují s lidmi intuitivně a přirozeněji, aby usnadnily komplexní rozhodování založené na hlubokém porozumění datům.
Klíčové vlastnosti kognitivního počítání
Kognitivní výpočetní technika poskytuje tyto klíčové atributy a funkce, aby dala smysl nestrukturovaným informacím a usnadnila lidem komplexní rozhodování.
- Adaptivní učení: Kognitivní počítačové systémy musí být adaptivní a schopné rychle se učit měnící se informace s vyvíjejícími se požadavky a cíli. Zpracovává nejednoznačná a dynamická data v reálném čase, aby vyhovovala potřebám okolních dat.
- Interaktivní: HCI neboli interakce člověk-počítač je nezbytnou součástí kognitivních strojů. Uživatelé musí komunikovat s kognitivními výpočetními stroji a definovat své měnící se potřeby. Kognitivní výpočetní technika musí navíc interagovat s dalšími zařízeními, procesy a cloudovými platformami.
- Stavový a iterativní: Kognitivní výpočetní systémy by měly identifikovat problémy tím, že načtou další data a položí otázky, pokud je dotaz neúplný nebo vágní. Systémy CC toho dosahují udržováním dat a informací o podobných dříve nastalých situacích.
- Kontextové: Kognitivní výpočetní systémy by měly snadno identifikovat, pochopit a extrahovat kontextové informace, jako je čas, doména, umístění, požadavky nebo profil uživatele, cíle nebo úkoly. Čerpají informace z několika zdrojů strukturovaných a nestrukturovaných informací a senzorických, vizuálních a sluchových dat.
Výhody kognitivního počítání
Zde jsou základní výhody kognitivních počítačů pro podniky.
#1. Vylepšený sběr a interpretace dat
Jednou z největších výhod kognitivních počítačů je to, že analyzuje rozsáhlé vzorce dat a napodobuje lidské chování, jako je učení a dedukce a interpretace strukturovaných a nestrukturovaných dat.
Tato analýza je poté použita ke zlepšení viditelnosti interního procesu, posílení preferencí a loajality zákazníků a způsobu přijímání produktů a služeb.
#2. Detekce chyb a odstraňování problémů
Při aplikaci na technologické prostředí usnadňují koncepty kognitivních počítačů přesné a rychlé odhalování problémů a podvodných aktivit v obchodních procesech a odhalování obchodních řešení a příležitostí.
#3. Informované rozhodování
Možnosti shromažďování a analýzy dat kognitivních počítačů umožňují 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 poskytuje mnohem informovanější a užitečnější zkušenost mezi zákazníky a technologií, podporuje interakci a spokojenost zákazníků a zlepšuje udržení zákazníků.
#5. Vylepšená kybernetická bezpečnost
Kognitivní výpočty mohou pomoci společnostem a podnikům identifikovat a reagovat na kyberzločinecké aktivity a online hrozby v reálném čase pomocí pokročilých analytických nástrojů a technologií.
Kognitivní výpočetní technika zlepšuje kybernetickou bezpečnost podniku následujícími způsoby:
- Pokročilé zpravodajství o hrozbách
- Detekce hrozeb v reálném čase
- Prediktivní analytika
- Analýza chování
- Automatická reakce na incidenty
Kognitivní výpočetní schopnosti tak pomáhají podnikům proaktivně předcházet kyberzločineckým aktivitám a snižovat potenciální bezpečnostní hrozby a jejich poškození pro podniky.
#6. Vylepšená spolupráce zaměstnanců
Kognitivní výpočetní technika pomáhá podnikům a společnostem zlepšit spolupráci zaměstnanců tím, že nabízí přehledy a informace – umožňuje týmům pracovat mnohem efektivněji.
Jak může kognitivní výpočetní technika zlepšit lidské znalosti?
V určitých oblastech mohou lidé selhat při analýze obrovského množství dat nebo problémů, které nemusí být lidem tak zřejmé.
To je místo, kde kognitivní výpočetní technika hraje významnější roli při zlepšování lidské odbornosti tím, že poskytuje pokročilé analytické technologie pro vynikající obchodní výsledky.
Zde je návod, jak může kognitivní výpočetní technika zlepšit, urychlit a rozšířit lidskou inteligenci a odbornost:
- Rozumí přirozenému lidskému jazyku prostřednictvím smyslových dat a přirozeně interaguje s lidmi a poskytuje přesné a nezaujaté rady k problémům.
- Rychle identifikuje potenciální rizika pomocí poznatků a analýz založených na datech – umožňuje lidem činit lepší rozhodnutí na základě důkazů a faktů.
- Pomáhá lidem řešit složité problémy a řešit jejich základní příčiny a zároveň rozvíjet správná řešení.
- Pomáhá zlepšovat provozní efektivitu tím, že nabízí progresivní podporu lidem a podnikům.
- Kognitivní výpočty automatizují všední a opakující se úkoly, uvolňují lidské zdroje a umožňují jim soustředit se na složitější úkoly vyžadující lidské odborné znalosti a jedinečné dovednosti.
- Pomáhá personalizovat lidské zkušenosti tím, že analyzuje vzorce lidského chování a preference a poskytuje hyperpersonalizovaná doporučení a návrhy.
Mnozí tvrdí, že dokonce i technologie umělé inteligence nebo umělé inteligence pomáhají automatizovat opakující se procesy, zlepšovat personalizaci a výrazně usnadňovat životy lidí – v čem se tedy kognitivní výpočty přesně liší od umělé inteligence? Pojďme to zjistit.
Cognitive Computing vs. Umělá inteligence
Technologie umělé inteligence a kognitivní výpočty jsou sice podobné, liší se však svými koncepty, zaměřením a schopnostmi.
Zde jsou základní rozdíly mezi kognitivními výpočty a umělou inteligencí.
Umělá inteligenceCognitive computing Základním případem použití AI je implementace nejlepšího algoritmu a rozšíření lidského myšlení při řešení složitých problémů. Na druhé straně se kognitivní výpočetní technika zaměřuje na napodobování lidského chování, inteligence a uvažování při řešení složitých problémů. Systémy umělé inteligence se učí z dat, aby nacházely vzorce, předpovídaly, odhalovaly skryté informace a podnikly kroky k nalezení řešení. Kognitivní počítačové systémy analyzují velký objem dat a rozumí a simulují přirozený lidský jazyk a uvažování, aby nalezly řešení problémů. Systémy AI provádějí úkoly vyžadující lidskou inteligenci, jako je rozpoznávání řeči, vizuální vnímání, zpracování přirozeného jazyka a rozhodování. Kognitivní výpočetní systémy využívají modely a algoritmy inspirované fungováním lidského mozku, včetně hlubokého učení a neuronových sítí. Systémy umělé inteligence se rozhodují samy, čímž minimalizují lidské zásahy a roli. Kognitivní výpočty 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 výpočty jsou tedy specifičtějším přístupem k umělé inteligenci, který zdůrazňuje lidské uvažování a interakci.
Vzhledem k tomu, že kognitivní výpočty využívají kontext více kontextově pomocí informací založených na důkazech, očekává se, že tato technologie nové doby bude další velkou věcí ve světě inteligentního života.
Zdroj: dataversity.net
Obrázek naznačuje, že globální trh kognitivních počítačů bude do roku 2025 činit 49,36 miliardy dolarů.
Nicméně, protože každá mince má dvě strany, kognitivní výpočetní technika má svá vlastní rizika a nevýhody, jak je uvedeno níže.
Rizika a nevýhody kognitivních počítačů
Zde je několik kognitivních výzev, kterým podniky čelí.
#1. Ochrana osobních údajů a bezpečnost
Kognitivní výpočetní systémy zpracovávají a spoléhají na velký objem dat, což ztěžuje udržování vysokého zabezpečení dat a zvyšuje rizika narušení dat a narušení soukromí.
Vzhledem k tomu, že kognitivní výpočetní systémy musí zpracovávat velké množství citlivých dat, musí organizace zvážit a řešit narušení dat a bezpečnostní problémy a vytvořit plán zabezpečení dat v plném rozsahu.
#2. Přijetí
Přijetí je problém s každou novou technologií.
Organizace proto zjednodušují proces přijetí, aby zajistily úspěch kognitivních počítačů tím, že spolupracují se zúčastněnými stranami, jako jsou vývojáři technologií, organizace, jednotlivci a vláda.
#3. Pečlivý tréninkový proces
Uživatelé musí projít rozsáhlým školením o datech, aby důkladně porozuměli procesu a systému kognitivních počítačů. Jedním z hlavních důvodů jeho pomalého přijetí je tedy pomalý tréninkový proces.
Každý zaměstnanec musí přezkoumat kognitivní výpočetní systém, což činí proces velmi složitým a nákladným.
#4. Nedostatek transparentnosti
Složitost a potíže s pochopením kognitivních výpočetních procesů vytvářejí nedostatek transparentnosti, což ztěžuje pochopení, jak systém dosáhl konkrétní předpovědi nebo rozhodnutí.
#5. Zaujatost
Kognitivní výpočetní systémy se učí ze zkreslených dat, což vede k zkresleným výsledkům a výsledkům. 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
Zatímco kognitivní výpočetní systémy interagují s lidmi, aby pochopili lidské chování a uvažování, stále čelí výzvám.
Lidé mají širokou škálu komunikačních stylů, dialektů a jazyků a snaha domluvit se s nimi může často vést k nedorozuměním, chybám a neúplným informacím.
#7. Řízení změn
Překonání řízení změn je další běžnou výzvou v oblasti kognitivních počítačů.
Přirozené lidské chování spočívá v tom, že lidé jsou typicky odolní vůči změnám a novému prostředí. Bohužel, kognitivní výpočetní technika se učí této lidské schopnosti, což těmto systémům ztěžuje zvládnutí změn a zvyšuje strach, že stroje brzy nahradí lidi.
#8. Závislost na kvalitě dat
Kvalita používaných datových kognitivních výpočetních systémů je rozhodující pro jejich účinnost a přesnost.
Předpojatá, neúplná nebo nepřesná data významně ovlivňují výkon a efektivitu těchto systémů.
#9. Dlouhý vývojový cyklus
Vývoj aplikací založených na scénářích zabere kognitivním výpočetním systémům mnoho času. Implementace kognitivních počítačových řešení v různých průmyslových segmentech je náročná bez značného času a správných vývojových týmů.
Zdlouhavé vývojové cykly ztěžují menším organizacím a společnostem vývoj jejich vlastních kognitivních systémů.
#10. Náklady
Kognitivní výpočetní systémy vyžadují mnoho kapitálových investic, odborných znalostí a infrastruktury.
Organizace proto musí před investováním do vhodných systémů zvážit všechny přínosy kognitivních počítačů a náklady.
Výukové zdroje
#1. Cognitive Computing: Stručný průvodce pro hráče, kteří mění hru
Tato stručná zpráva a průvodce kognitivními výpočty, publikovaná Peterem Fingarem, zahrnuje vzestup kognitivní výpočetní techniky a vznikající aplikace a jejich dopad na průmyslová odvětví a podniky po celém světě.
Autor sdílí svou rychlou a poutavou cestu s klíčovými událostmi, zdroji a hráči zapojenými do éry kognitivních počítačů. Je tedy povinnou četbou pro ty, kteří potřebují hluboký vhled do kognitivní počítačové inteligence a do toho, jak to změní životy globálně.
#2. Kognitivní výpočetní technika: Teorie a aplikace (svazek 35)
Tento nejlépe hodnocený a komplexní průvodce kognitivními počítači se zaměřuje na jeho teorii a aplikace. Je napsána mezinárodně uznávanými odborníky, včetně Vijay V Raghavana, Venu Govindaraju, Venkat N. Gudivada a CR Rao.
Zahrnuje používání kognitivních počítačových systémů ke správě obnovitelné energie, modelů a algoritmů strojového učení, biometrie, algoritmů řeči řízené daty, analýzy grafů a kybernetické bezpečnosti.
#3. Cognitive Computing a Big Data Analytics
Tato kniha pomáhá organizacím a technologům pochopit základní koncepty a technologie kognitivních počítačů, od algoritmů NLP po techniky reprezentace znalostí.
Tato kniha také obsahuje skutečné implementace vznikajících projektů Qualcomm, Google, Amazon a Hitachi.
#4. Recepty kognitivních počítačů
Toto je jedna z ideálních knih pro podnikové architekty a softwarové inženýry, kteří chtějí porozumět hlubokému učení a řešit své problémy s AI a ML pomocí příkladů kódu v reálném světě.
Tato kniha, kterou vydali Adnan Massod a Adnan Hashmi, vám umožní naučit se vytvářet produkční řešení s pomocí rozhraní Microsoft Cognitive Services API, řešit podnikové problémy v oblasti NLP a počítačového vidění a aplikovat hluboké učení pomocí Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) a TensorFlow. .
#5. IBM Watson pro umělou inteligenci a kognitivní výpočty
Tento kurz Udemy je perfektní, pokud se chcete naučit budovat inteligentní AI, ML a kognitivní počítačové systémy a aplikace s IBM Watson.
Zkoumá možnosti IBM Watson API pro výběr nejlepších funkcí, sestavení zákaznického chatbota, extrahování metadat z textu a mnoho dalších úžasných věcí.
Závěrečná slova
I když kognitivní výpočetní technika ještě nedosáhla svého plného potenciálu, její budoucí implementace má mnoho možností. Pomáhá lidem například lépe se rozhodovat, automatizovat nadbytečné úkoly a snižovat jejich kognitivní zátěž.
Tento blog vám pomůže porozumět konceptu kognitivních počítačů, jak funguje, jaké jsou jeho výhody a dokonce i jeho rozsah a aplikace pro organizace.
Dále se podívejte na otázky a odpovědi na rozhovory o cloud computingu.