Kognitív számítástechnika 5 perc alatt vagy kevesebben

Szinte naponta jelennek meg új hívószavak és kifejezések ebben a digitális korban. Az egyik ilyen kifejezés a kognitív számítástechnika, amely egyre nagyobb népszerűségre tesz szert az egyének és a szervezetek körében.

A kognitív rendszer olyan léptékben tanulja meg az emberi viselkedést és érvelést, hogy természetes módon kölcsönhatásba léphessen velük. Egyszerűen fogalmazva, ez egy számítástechnikai terület, amelynek célja olyan intelligens gépek létrehozása, amelyek képesek az emberekhez hasonlóan tanulni, érvelni és megérteni.

A statisztikák azt sugallják, hogy a kognitív számítástechnikai piac, amelynek értéke 2021-ben 25,6 milliárd dollár volt, 2030-ra 29,7 CAGR mellett 269,4 milliárd dollárt fog elérni.

A kognitív számítástechnikai platformok egyesítik a gépi tanulást (ML), a természetes nyelvi feldolgozást (NLP), az érvelést, az ember-számítógép interakciót, a beszéd- és látásfelismerést, valamint a robusztusabb technológiákat az emberi gondolkodás és interakció szimulálására, valamint a döntéshozatal javítására.

Ebben a blogban mélyebbre merülünk a kognitív számítástechnika megértésében. Meglátjuk, hogyan működik, milyen előnyei, kockázatai és még sok más.

Tehát olvassa el, hogy megismerje ezt a gyorsan növekvő technológiát.

Mi az a kognitív számítástechnika?

A kognitív számítástechnika olyan egyedi technológiák összessége, amelyek meghatározott feladatokat hajtanak végre az emberi intelligencia elősegítése érdekében.

Egyszerűen fogalmazva, a kognitív számítástechnika egy olyan rendszer, amely nagy mennyiségű adatot ért meg és értelmez, és döntéshozatalra, problémák megoldására és az üzleti eredmények javítására használja fel azokat.

Hatalmas mennyiségű strukturálatlan adatot dolgoz fel, például képeket, szövegeket és videókat, hogy értékes és kritikus betekintést nyerjen, és jobban elemezze ezeket az információkat. A kognitív számítástechnika legjobb része az, hogy tanul és a tapasztalatokból alkalmazkodik – idővel fejleszti képességeit és teljesítményét.

Így a kognitív számítástechnika segít a jobb emberi döntések meghozatalában. A kognitív számítástechnika néhány alapvető alkalmazása:

  • Csalásfelderítő rendszerek
  • Beszédfelismerés
  • Arcfelismerés
  • Virtuális asszisztensek
  • Érzelemelemzés
  • Kockázatértékelés
  • Ajánlott motorok

Így a szervezetek megalapozottabb üzleti döntéseket hozhatnak a kognitív számítástechnika által generált intelligens betekintések és ajánlások felhasználásával.

Hogyan működik a kognitív számítástechnika?

A kognitív számítástechnika egyesíti a kognitív és számítástechnikai tudományokat, és olyan számítógépes rendszereket hoz létre, amelyek megértik és tanulnak a természetes nyelvből és érvelésből, és emberszerű döntéseket hoznak.

És ehhez a folyamathoz a kognitív számítástechnika különféle fejlett technológiákat használ, mint például az NLP, az ML, az adatbányászat, a mintafelismerés és a számítógépes látás, hogy utánozzák az emberhez hasonló kognitív folyamatokat.

Forrás: researchgate.net

A kognitív számítástechnika hosszú távú célja olyan automatizált informatikai modellek létrehozásának elősegítése, amelyek emberi beavatkozás nélkül is képesek megoldani a problémákat.

Íme egy részletes magyarázat a kognitív számítástechnika működéséről:

  • Adatfeldolgozás: A kognitív számítástechnikai rendszer folyamatának lépése hatalmas mennyiségű strukturálatlan és strukturált adat összegyűjtése és feldolgozása több forrásból, például érzékelőkből, adatbázisokból, közösségi médiából és a webről.
  • Természetes nyelvi feldolgozás (NLP): Az adatok feldolgozását követően a kognitív számítástechnikai rendszerek NLP-algoritmusokat használnak az adatok kontextusának és jelentésének kinyerésére, valamint az emberi nyelv megértésére, beleértve a szintaxist, a pragmatikát és a szemantikát.
  • Gépi tanulás (ML): A kognitív számítástechnikai rendszerek ML algoritmusokat használnak, hogy tanuljanak a kinyert adatokból és a problématartomány tervezési modelljéből. Ez magában foglalja a rendszer betanítását hatalmas adatokra, teljesítményének elemzését, valamint a modell folyamatos fejlesztését a visszajelzések alapján.
  • Érvelési algoritmusok: Miután a kognitív számítástechnika felépítette a modellt, érvelési algoritmusokat használ az adatok elemzéséhez és a modell ismeretei alapján döntéshozatalhoz. Ez a folyamat magában foglalja a beépített modell használatát új adatok és információk kikövetkeztetésére, minták azonosítására és döntések meghozatalára.
  • Előrejelzési elemzés: A kognitív számítástechnikai rendszerek értékelik előrejelzéseik pontosságát, és úgy módosítják algoritmusaikat és modelleiket, hogy az új adatoktól és felhasználóktól kapott visszajelzések alapján folyamatosan tanuljanak és javítsák teljesítményüket.
  • Felhasználói interakció: A kognitív számítástechnikai rendszerek olyan felhasználói felületet kínálnak, amely megkönnyíti a felhasználók számára az NLP-t használó rendszerekkel való interakciót, valamint a rendszer elemzése és érvelése alapján ajánlások és betekintések fogadását.
  Hogyan működik az eseményhurok JavaScriptben?

Így a kognitív számítástechnika az összes fejlett technológiát egyesíti, hogy olyan rendszereket hozzon létre, amelyek intuitív módon és természetesebben kölcsönhatásba lépnek az emberekkel, megkönnyítve az adatok mélyreható megértésén alapuló összetett döntéshozatalt.

A kognitív számítástechnika legfontosabb jellemzői

A kognitív számítástechnika biztosítja ezeket a kulcsfontosságú attribútumokat és funkciókat a strukturálatlan információk értelmezéséhez, és megkönnyíti az emberek összetett döntéshozatalát.

  • Adaptív tanulás: A kognitív számítástechnikai rendszereknek adaptívnak kell lenniük, és képesnek kell lenniük a változó követelmények és célok változó követelményeinek és céljának megfelelő gyors megtanulására. A kétértelmű és dinamikus adatokat valós időben dolgozza fel, hogy megfeleljen a környező adatok igényeinek.
  • Interaktív: A HCI vagy az ember-számítógép interakció a kognitív gépek lényeges összetevője. A felhasználóknak interakcióba kell lépniük a kognitív számítástechnikai gépekkel, és meg kell határozniuk változó igényeiket. Ezenkívül a kognitív számítástechnikának más eszközökkel, folyamatokkal és felhőplatformokkal is kölcsönhatásba kell lépnie.
  • Állapottartó és iteratív: A kognitív számítástechnikai rendszereknek további adatok beolvasásával és kérdések feltevésével kell azonosítaniuk a problémákat, ha a lekérdezés hiányos vagy homályos. A CC rendszerek ezt úgy érik el, hogy adatokat és információkat tárolnak a hasonló, korábban előfordult helyzetekről.
  • Kontextusfüggő: A kognitív számítástechnikai rendszereknek könnyen azonosítaniuk, meg kell érteniük és ki kell gyűjteniük a környezeti információkat, például az időt, a tartományt, a helyet, a követelményeket vagy a felhasználó profilját, céljait vagy feladatait. Többféle strukturált és strukturálatlan információforrásból, valamint érzékszervi, vizuális és auditív adatokból merítenek információkat.

A kognitív számítástechnika előnyei

Íme a kognitív számítástechnika alapvető előnyei a vállalkozások számára.

#1. Továbbfejlesztett adatgyűjtés és értelmezés

A kognitív számítástechnika egyik legnagyobb előnye, hogy hatalmas adatmintákat elemez, és utánozza az emberi viselkedést, például a tanulást és a levezetést, valamint a strukturált és strukturálatlan adatok értelmezését.

Ezt az elemzést azután a belső folyamat láthatóságának javítására, a vásárlói preferenciák és hűség fokozására, valamint a termékek és szolgáltatások fogadtatásának javítására használják.

#2. Hibafelismerés és hibaelhárítás

A technológiai környezetre alkalmazva a kognitív számítástechnikai koncepciók megkönnyítik az üzleti folyamatokban felmerülő problémák és csalárd tevékenységek pontos és gyors észlelését, valamint az üzleti megoldások és lehetőségek feltárását.

#3. Tájékozott döntéshozatal

A kognitív számítástechnika adatgyűjtési és -elemzési képességei lehetővé teszik, hogy stratégiaibb és megalapozottabb döntéseket hozzon, ami intelligensebb pénzügyi döntéseket, sokkal hatékonyabb üzleti folyamatokat, jobb hatékonyságot és költségmegtakarítást eredményez.

#4. Ügyfélmegtartás

A kognitív számítástechnika sokkal tájékozottabb és hasznosabb ügyfél-technológiai tapasztalatot biztosít, fokozza az ügyfelek interakcióját és elégedettségét, valamint javítja az ügyfelek megtartását.

#5. Továbbfejlesztett kiberbiztonság

A kognitív számítástechnika fejlett elemző eszközök és technológiák segítségével segítheti a vállalatokat és a vállalkozásokat abban, hogy valós időben azonosítsák a kiberbűnözői tevékenységeket és az online fenyegetéseket, és reagáljanak rájuk.

A kognitív számítástechnika a következő módokon javítja az üzleti kiberbiztonságot:

  • Fejlett fenyegetési intelligencia
  • Valós idejű fenyegetésészlelés
  • Prediktív elemzés
  • Viselkedéselemzés
  • Automatikus reagálás az eseményekre

Így a kognitív számítástechnikai képességek segítik a vállalkozásokat proaktívan megelőzni a kiberbűnözői tevékenységeket, és csökkentik a potenciális biztonsági fenyegetéseket és azok által a vállalkozásokat érő károkat.

#6. Továbbfejlesztett alkalmazotti együttműködés

A kognitív számítástechnika segíti a vállalkozásokat és a vállalatokat az alkalmazottak együttműködésének javításában azáltal, hogy betekintést és információkat kínál – így a csapatok sokkal hatékonyabban dolgozhatnak.

Hogyan javíthatja a kognitív számítástechnika az emberi szakértelmet?

Bizonyos területeken előfordulhat, hogy az emberek nem elemeznek hatalmas mennyiségű adatot vagy olyan problémákat, amelyek nem annyira nyilvánvalóak az emberek számára.

  30 fantasztikus kép az asztalra

Ez az a hely, ahol a kognitív számítástechnika jelentősebb szerepet játszik az emberi szakértelem fokozásában azáltal, hogy fejlett analitikai technológiákat biztosít a kiváló üzleti eredmények érdekében.

A kognitív számítástechnika hogyan javíthatja, gyorsíthatja és skálázhatja az emberi intelligenciát és szakértelmet:

  • Az érzékszervi adatokon keresztül megérti a természetes emberi nyelvet, és természetesen kölcsönhatásba lép az emberekkel, pontos és elfogulatlan tanácsokat adva a problémákra.
  • Gyorsan azonosítja a lehetséges kockázatokat adatvezérelt betekintések és elemzések segítségével – lehetővé téve az emberek számára, hogy jobb döntéseket hozzanak bizonyítékok és tények alapján.
  • Segít az embereknek az összetett problémák kezelésében és azok kiváltó okainak megoldásában, miközben megfelelő megoldásokat dolgoznak ki.
  • Segít javítani a működési hatékonyságot azáltal, hogy progresszív támogatást nyújt az embereknek és a vállalkozásoknak.
  • A kognitív számítástechnika automatizálja a hétköznapi és ismétlődő feladatokat, felszabadítja az emberi erőforrásokat, és lehetővé teszi számukra, hogy összetettebb, emberi szakértelmet és egyedi készségeket igénylő feladatokra összpontosítsanak.
  • Segít személyre szabni az emberi tapasztalatot azáltal, hogy elemzi az emberi viselkedési mintákat és preferenciákat, hogy hiperszemélyre szabott ajánlásokat és javaslatokat adjon.

Nos, sokan azzal érvelnek, hogy még a mesterséges intelligencia vagy a mesterséges intelligencia technológiák is segítik az ismétlődő folyamatok automatizálását, javítják a személyre szabást, és sokkal könnyebbé teszik az emberek életét – tehát miben különbözik a kognitív számítástechnika a mesterséges intelligenciától? Találjuk ki.

Kognitív számítástechnika vs. Mesterséges intelligencia

Noha a mesterséges intelligencia és a kognitív számítástechnika mögött meghúzódó technológiák hasonlóak, koncepciójukban, fókuszukban és képességeikben különböznek egymástól.

Itt vannak az alapvető különbségek a kognitív számítástechnika és a mesterséges intelligencia között.

Mesterséges intelligencia A kognitív számítástechnika AI alapvető használati esete a legjobb algoritmus megvalósítása és az emberi gondolkodás bővítése összetett problémák megoldása érdekében. Másrészt a kognitív számítástechnika az emberi viselkedés, az intelligencia és az érvelés utánzására összpontosít összetett problémák megoldása érdekében. Az AI-rendszerek tanulnak az adatokból, hogy mintákat találjanak, előrejelzéseket készítsenek, rejtett információkat fedjenek fel, és lépéseket tegyenek a megoldás megtalálása érdekében. A kognitív számítástechnikai rendszerek nagy mennyiségű adatot elemeznek, és megértik és szimulálják a természetes emberi nyelvet és érvelést, hogy megoldásokat találjanak a problémákra. Az AI-rendszerek emberi intelligenciát igénylő feladatokat hajtanak végre, például beszédfelismerést, vizuális észlelést, természetes nyelvi feldolgozást és döntéshozatalt. A kognitív számítástechnikai rendszerek az emberi agy működése által inspirált modelleket és algoritmusokat használnak, beleértve a mély tanulást és a neurális hálózatokat. Az AI-rendszerek önállóan hoznak döntéseket, minimálisra csökkentve az emberi beavatkozást és szerepüket. A kognitív számítástechnika adatokat és információkat egészít ki az emberek számára, hogy megkönnyítse a döntéshozatalt és a problémamegoldást. Az AI-t leginkább a pénzügyi, banki, egészségügyi, biztonsági, gyártási és kiskereskedelmi ágazatokban használják. A kognitív számítástechnikát leginkább az ügyfélszolgálatban, az iparban és az egészségügyi szektorban használják.

Így a kognitív számítástechnika a mesterséges intelligencia specifikusabb megközelítése, amely az emberszerű érvelést és interakciót hangsúlyozza.

Mivel a kognitív számítástechnika a kontextust inkább kontextuálisan használja fel a bizonyítékokon alapuló információk felhasználásával, ez az újkori technológia várhatóan a következő nagy dolog lesz az intelligens élővilágban.

Forrás: dataversity.net

A kép azt sugallja, hogy a globális kognitív számítástechnikai piac 2025-re 49,36 milliárd dollár lesz.

Mivel azonban minden éremnek két oldala van, a kognitív számítástechnikának megvannak a maga kockázatai és hátrányai, amint azt alább tárgyaljuk.

A kognitív számítástechnika kockázatai és hátrányai

Íme néhány kognitív számítástechnikai kihívás, amellyel a vállalkozások szembesülnek.

#1. Adatvédelem és biztonság

A kognitív számítástechnikai rendszerek nagy mennyiségű adatot kezelnek és támaszkodnak rájuk, ami kihívást jelent a magas szintű adatbiztonság fenntartása, valamint az adatok megsértésének és a magánélet megsértésének növelése.

Mivel a kognitív számítástechnikai rendszereknek sok érzékeny adatot kell kezelniük, a szervezeteknek figyelembe kell venniük és kezelniük kell az adatszivárgást és a biztonsági problémákat, és teljes körű adatbiztonsági tervet kell készíteniük.

#2. Örökbefogadás

Az örökbefogadás minden új technológia esetében probléma.

  Hogyan lehet összefűzni Excelben

Ezért a szervezetek ésszerűsítik az elfogadási folyamatot, hogy biztosítsák a kognitív számítástechnika sikerét azáltal, hogy együttműködnek az érdekelt felekkel, például technológiai fejlesztőkkel, szervezetekkel, magánszemélyekkel és a kormányzattal.

#3. Alapos képzési folyamat

A felhasználóknak kiterjedt adatképzésen kell részt venniük, hogy alaposan megértsék a kognitív számítástechnikai folyamatot és rendszert. Ennélfogva a lassú elterjedésének egyik elsődleges oka a lassú edzési folyamat.

Minden alkalmazottnak felül kell vizsgálnia a kognitív számítástechnikai rendszert, ami rendkívül bonyolulttá és költségessé teszi a folyamatot.

#4. Az átláthatóság hiánya

A kognitív számítási folyamatok bonyolultsága és megértésének nehézségei az átláthatóság hiányát okozzák, ami megnehezíti annak megértését, hogy a rendszer hogyan ért el egy adott előrejelzést vagy döntést.

#5. Elfogultság

A kognitív számítástechnikai rendszerek a torzított adatokból tanulnak, ami torz eredményekhez és eredményekhez vezet. Ez diszkriminatív és tisztességtelen döntéshozatalhoz vezet, aminek valós következményei lehetnek.

Ezért elengedhetetlen ezeknek a rendszereknek az elfogulatlan információkkal való képzése és döntéshozatali képességeik értékelése.

#6. Emberi kapcsolat

Míg a kognitív számítástechnikai rendszerek kölcsönhatásba lépnek az emberekkel, hogy megértsék az emberi viselkedést és érvelést, továbbra is kihívásokkal néznek szembe.

Az embereknek sokféle kommunikációs stílusuk, dialektusuk és nyelvük van, és a velük való érvelés gyakran félreértésekhez, hibákhoz és hiányos információkhoz vezethet.

#7. Változáskezelés

A változásmenedzsment leküzdése egy másik gyakori kognitív számítástechnikai kihívás.

Az emberi természetes viselkedés az, hogy az emberek jellemzően ellenállnak a változásoknak és az új környezeteknek. Sajnos a kognitív számítástechnika megtanulja ezt az emberi képességet, ami megnehezíti ezeknek a rendszereknek a változások kezelését, és növeli a félelmet, hogy hamarosan gépek váltják fel az embereket.

#8. Adatminőség-függőség

Az adatkognitív számítástechnikai rendszerek használatának minősége kulcsfontosságú azok hatékonysága és pontossága szempontjából.

Az elfogult, hiányos vagy pontatlan adatok jelentősen befolyásolják ezeknek a rendszereknek a teljesítményét és hatékonyságát.

#9. Hosszú fejlesztési ciklus

A kognitív számítástechnikai rendszerek sok időt vesznek igénybe a forgatókönyv-alapú alkalmazások fejlesztéséhez. A kognitív számítástechnikai megoldások több iparági szegmensben történő megvalósítása jelentős idő és megfelelő fejlesztőcsapatok nélkül kihívást jelent.

A hosszú fejlesztési ciklusok megnehezítik a kisebb szervezetek és vállalatok számára saját kognitív rendszereik kialakítását.

#10. Költség

A kognitív számítástechnikai rendszerek sok tőkebefektetést, szakértelmet és infrastruktúrát igényelnek.

Ezért a szervezeteknek mérlegelni kell a kognitív számítástechnika előnyeit a költségekkel szemben, mielőtt megfelelő rendszerekbe fektetnének be.

Tanulási források

#1. Kognitív számítástechnika: Rövid útmutató játékváltóknak

Ez a Peter Fingar által kiadott, tömör jelentés és útmutató a kognitív számítástechnikáról a kognitív számítástechnika és a feltörekvő alkalmazások térnyerését, valamint az iparágakra és vállalkozásokra gyakorolt ​​hatásukat mutatja be világszerte.

A szerző megosztja gyors iramú és lebilincselő utazását a kognitív számítástechnika korszakának kulcsfontosságú eseményeivel, erőforrásaival és szereplőivel. Ezért kötelező olvasmány azok számára, akiknek mély betekintésre van szükségük a kognitív számítástechnikai intelligenciába, és arra, hogy ez hogyan fogja megváltoztatni az életüket világszerte.

#2. Kognitív számítástechnika: elmélet és alkalmazások (35. kötet)

Ez a legjobb minősítésű és átfogó útmutató a kognitív számítástechnikához annak elméletére és alkalmazásaira összpontosít. Nemzetközileg elismert szakértők írták, köztük Vijay V Raghavan, Venu Govindaraju, Venkat N. Gudivada és CR Rao.

Ez magában foglalja a kognitív számítástechnikai rendszerek használatát a megújuló energia kezelésére, a gépi tanulási modelleket és algoritmusokat, a biometrikus adatokat, az adatvezérelt beszédalgoritmusokat, a gráfelemzést és a kiberbiztonságot.

#3. Kognitív számítástechnika és Big Data Analytics

Ez a könyv segít a szervezeteknek és technológusoknak megérteni a mögöttes kognitív számítástechnikai fogalmakat és technológiákat, az NLP algoritmusoktól a tudásreprezentációs technikákig.

Ez a könyv a feltörekvő Qualcomm, Google, Amazon és Hitachi projektek valós megvalósításait is tartalmazza.

#4. Kognitív számítástechnikai receptek

Ez az egyik ideális könyv vállalati építészek és szoftvermérnökök számára, akik szeretnék megérteni a mély tanulást, és valós kódpéldák segítségével szeretnék megoldani AI és ML problémáikat.

Az Adnan Massod és Adnan Hashmi által kiadott könyv lehetővé teszi, hogy megtanuljon gyártásra kész megoldásokat készíteni a Microsoft Cognitive Services API-k segítségével, megoldani a vállalati problémákat az NLP és a számítógépes látás területén, valamint mélytanulást alkalmazni a Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) és a TensorFlow segítségével. .

#5. IBM Watson a mesterséges intelligenciáért és a kognitív számítástechnikáért

Ez az Udemy-tanfolyam tökéletes, ha meg szeretne tanulni intelligens mesterséges intelligencia, ML és kognitív számítástechnikai rendszereket és alkalmazásokat építeni az IBM Watson segítségével.

Feltárja az IBM Watson API képességeit a legjobb szolgáltatások kiválasztásához, ügyfél-eset chatbot felépítéséhez, metaadatok kinyeréséhez a szövegből és még sok más csodálatos dologhoz.

Végső szavak

Míg a kognitív számítástechnika még nem érte el teljes potenciálját, jövőbeli megvalósítása számos lehetőséget rejt magában. Például segít az embereknek jobb döntéseket hozni, automatizálni a redundáns feladatokat, és tehermentesíteni kognitív terhelésüket.

Ez a blog segít megérteni a kognitív számítástechnika fogalmát, működését, előnyeit, sőt hatókörét és alkalmazásait a szervezetek számára.

Ezután tekintse meg a felhőalapú számítástechnikai interjúk kérdéseit és válaszait.