Kognitiv databehandling: En innføring i fremtidens teknologi
I den digitale tidsalderen vi lever i, dukker det stadig opp nye begreper og uttrykk. Et av disse begrepene er kognitiv databehandling, som raskt vinner terreng blant både enkeltpersoner og organisasjoner.
Kognitive systemer er designet for å etterligne menneskelig atferd og resonnement i stor skala, slik at de kan samhandle med oss på en naturlig måte. Enkelt sagt er dette et felt innenfor informatikk som har som mål å skape intelligente maskiner som kan lære, resonnere og forstå, akkurat som mennesker.
Markedstall indikerer en betydelig vekst. I 2021 ble markedet for kognitiv databehandling verdsatt til 25,6 milliarder dollar. Innen 2030 forventes det å nå 269,4 milliarder dollar, med en årlig vekstrate på hele 29,7%. Dette vitner om teknologiens potensial og dens økende relevans.
Kognitive databehandlingsplattformer kombinerer en rekke avanserte teknologier, som maskinlæring (ML), naturlig språkbehandling (NLP), resonnement, menneske-maskin-interaksjon, samt tale- og synsgjenkjenning. Disse teknologiene jobber sammen for å simulere menneskelig tenkning og samhandling, og for å forbedre beslutningsprosesser.
I denne artikkelen skal vi gå dypere inn i hva kognitiv databehandling innebærer. Vi skal utforske hvordan det fungerer, hvilke fordeler og risikoer det medfører, og mye mer.
Bli med videre for å lære om denne raskt voksende teknologien.
Hva er kognitiv databehandling?
Kognitiv databehandling refererer til en samling av ulike teknologier som utfører spesialiserte oppgaver for å lette menneskelig intelligens.
I sin enkleste form er kognitiv databehandling et system som kan forstå og tolke store datamengder. Systemet bruker denne forståelsen til å ta beslutninger, løse problemer og forbedre forretningsresultater.
Gjennom avanserte algoritmer behandler systemet store mengder ustrukturert data, som bilder, tekst og videoer, for å trekke ut verdifull innsikt. Det som gjør kognitiv databehandling spesielt nyttig, er dens evne til å lære og tilpasse seg fra erfaring, noe som forbedrer systemets evner og ytelse over tid.
Kognitiv databehandling bidrar dermed til bedre menneskelige beslutninger. Noen sentrale bruksområder for kognitiv databehandling inkluderer:
- Systemer for å oppdage svindel
- Talegjenkjenning
- Ansiktsgjenkjennelse
- Virtuelle assistenter
- Sentimentanalyse
- Risikovurdering
- Anbefalingssystemer
Ved å utnytte den intelligente innsikten og de anbefalingene som genereres gjennom kognitiv databehandling, kan organisasjoner ta mer velinformerte forretningsbeslutninger.
Hvordan fungerer kognitiv databehandling?
Kognitiv databehandling er en sammensmelting av kognitiv vitenskap og informatikk. Denne kombinasjonen muliggjør utvikling av datasystemer som forstår og lærer fra naturlig språk og resonnement, og som kan ta menneskelignende avgjørelser.
For å oppnå dette benytter kognitiv databehandling en rekke avanserte teknologier som NLP, ML, data mining, mønstergjenkjenning og datasyn, for å etterligne menneskelignende kognitive prosesser.
Kilde: researchgate.net
Det overordnede målet med kognitiv databehandling er å utvikle automatiserte IT-modeller som kan løse komplekse problemer uten menneskelig inngripen.
Her er en detaljert oversikt over hvordan kognitiv databehandling fungerer:
- Datainntak: Prosessen starter med innsamling og inntak av store mengder både ustrukturerte og strukturerte data fra en rekke kilder. Dette kan inkludere data fra sensorer, databaser, sosiale medier og internett.
- Naturlig Språkbehandling (NLP): Når dataene er samlet, bruker de kognitive datasystemene NLP-algoritmer for å forstå konteksten og meningen i dataene. Dette omfatter å forstå menneskelig språk, inkludert syntaks, pragmatikk og semantikk.
- Maskinlæring (ML): Kognitive datasystemer benytter ML-algoritmer for å lære av de innhentede dataene. Dette innebærer å trene systemet på store datasett, analysere ytelsen og kontinuerlig forbedre modellen basert på tilbakemeldinger.
- Resonneringsalgoritmer: Når modellen er bygget, bruker kognitiv databehandling resonneringsalgoritmer for dataanalyse og beslutningstaking. Denne prosessen innebærer bruk av modellen for å utlede ny informasjon, identifisere mønstre og ta beslutninger.
- Prediksjonsanalyse: Systemene evaluerer nøyaktigheten av prediksjonene og justerer algoritmer og modeller for kontinuerlig læring og forbedring basert på tilbakemeldinger fra nye data og brukere.
- Brukerinteraksjon: Kognitive datasystemer tilbyr et brukergrensesnitt som gjør det enkelt for brukere å samhandle med systemene ved hjelp av NLP, og å motta anbefalinger og innsikt basert på systemets analyser og resonnement.
Kognitiv databehandling kombinerer dermed flere avanserte teknologier for å skape systemer som kan samhandle med mennesker på en intuitiv og naturlig måte, og som kan bistå i komplekse beslutningsprosesser basert på en dyp forståelse av data.
Nøkkelfunksjoner ved kognitiv databehandling
Kognitiv databehandling har flere nøkkelegenskaper som gjør det mulig å trekke mening ut av ustrukturert informasjon og lette komplekse beslutninger for mennesker.
- Adaptiv læring: Kognitive datasystemer må kunne tilpasse seg og lære av skiftende informasjon i tråd med nye krav og mål. De må kunne behandle tvetydige og dynamiske data i sanntid for å imøtekomme behovene til de omkringliggende dataene.
- Interaktiv: Menneske-maskin-interaksjon (HCI) er en sentral del av kognitive systemer. Brukere må kunne samhandle med kognitive datamaskiner og definere sine skiftende behov. I tillegg må kognitiv databehandling kunne samhandle med andre enheter, prosesser og skyplattformer.
- Stateful og iterativ: Kognitive datasystemer bør kunne identifisere problemer ved å hente inn tilleggsdata og stille spørsmål dersom informasjonen er ufullstendig eller vag. Systemene oppnår dette ved å lagre data og informasjon om tidligere oppståtte situasjoner.
- Kontekstuell: Kognitive datasystemer skal enkelt kunne identifisere, forstå og trekke ut kontekstuell informasjon, som tid, domene, plassering, krav eller en brukers profil, mål og oppgaver. Systemene henter informasjon fra ulike kilder, både strukturert og ustrukturert, samt sensoriske, visuelle og auditive data.
Fordeler med kognitiv databehandling
Kognitiv databehandling tilbyr en rekke fordeler for bedrifter.
#1. Forbedret datainnsamling og tolkning
En av de viktigste fordelene med kognitiv databehandling er dens evne til å analysere store mengder data og etterligne menneskelig atferd, slik som læring og deduksjon. Dette gjør det mulig å tolke både strukturerte og ustrukturerte data.
Denne analysen kan brukes til å forbedre synligheten i interne prosesser, øke kundetilfredshet og lojalitet, og bedre forstå hvordan produkter og tjenester blir mottatt.
#2. Feilsøking og feilsøking
Kognitive databehandlingskonsepter, når de anvendes i teknologiske miljøer, forenkler prosessen med å oppdage problemer og uredelige aktiviteter i forretningsprosesser, samt identifisere potensielle løsninger og muligheter.
#3. Informert beslutningstaking
Kognitiv databehandling sin evne til å samle inn og analysere data gir grunnlag for mer strategiske og informerte beslutninger. Dette resulterer i smartere økonomiske beslutninger, mer effektive forretningsprosesser og økt kostnadsbesparelse.
#4. Kundelojalitet
Kognitiv databehandling gir en mer informert og nyttig kundeopplevelse, noe som øker kundeengasjement og tilfredshet, og dermed forbedrer kundelojaliteten.
#5. Forbedret cybersikkerhet
Kognitiv databehandling kan hjelpe bedrifter med å identifisere og reagere på cyberkriminell aktivitet og online trusler i sanntid ved hjelp av avanserte analyseverktøy og teknologier.
Kognitiv databehandling forbedrer cybersikkerheten på følgende måter:
- Avansert trusselintelligens
- Trusseldeteksjon i sanntid
- Prediktiv analyse
- Atferdsanalyse
- Automatisert respons på hendelser
Dermed bidrar kognitiv databehandling til at bedrifter kan forebygge cyberkriminell aktivitet proaktivt, og redusere potensielle sikkerhetstrusler og skader.
#6. Forbedret medarbeidersamarbeid
Kognitiv databehandling hjelper bedrifter med å forbedre medarbeidersamarbeidet ved å tilby innsikt og informasjon. Dette gjør det mulig for team å jobbe mer effektivt.
Hvordan kan kognitiv databehandling forbedre menneskelig ekspertise?
Mennesker kan ha begrensninger når det gjelder å analysere store datamengder eller problemer som ikke er umiddelbart åpenbare. Det er her kognitiv databehandling spiller en viktig rolle ved å tilby avanserte analyseteknologier som kan føre til bedre forretningsresultater.
Her er noen eksempler på hvordan kognitiv databehandling kan forbedre, akselerere og skalere menneskelig intelligens og ekspertise:
- Systemet forstår menneskelig språk gjennom sensorisk data og samhandler med mennesker på en naturlig måte, noe som gir presise og objektive råd.
- Den identifiserer raskt potensielle risikoer ved hjelp av datadrevet innsikt og analyse, slik at mennesker kan ta bedre beslutninger basert på fakta.
- Det hjelper mennesker med å løse komplekse problemer, identifisere grunnårsakene og utvikle de rette løsningene.
- Den bidrar til å forbedre driftseffektiviteten ved å gi støtte til både mennesker og bedrifter.
- Kognitiv databehandling automatiserer repeterende oppgaver og frigjør menneskelige ressurser, slik at de kan fokusere på mer komplekse oppgaver som krever menneskelig ekspertise.
- Det bidrar til å tilpasse brukeropplevelsen ved å analysere menneskelig atferd og preferanser for å gi personlige anbefalinger og forslag.
Mange hevder at kunstig intelligens (AI) også bidrar til automatisering, personalisering og enklere liv for mennesker. Hva er forskjellen mellom kognitiv databehandling og kunstig intelligens?
Kognitiv databehandling vs. Kunstig intelligens
Selv om teknologien bak AI og kognitiv databehandling er lik, er det forskjeller i konsepter, fokus og evner.
Her er en oversikt over de viktigste forskjellene:
| Kunstig Intelligens | Kognitiv Databehandling |
| AI har som hovedmål å implementere de beste algoritmene for å forsterke menneskelig tenkning og løse komplekse problemer. | Kognitiv databehandling fokuserer på å etterligne menneskelig atferd, intelligens og resonnement for å løse komplekse problemer. |
| AI-systemer lærer av data for å finne mønstre, lage prediksjoner og avdekke skjult informasjon. | Kognitive datasystemer analyserer store datamengder og forsøker å forstå og simulere naturlig menneskelig språk og resonnement. |
| AI-systemer utfører oppgaver som krever menneskelig intelligens, som talegjenkjenning, visuell persepsjon og naturlig språkbehandling. | Kognitive datasystemer benytter modeller og algoritmer inspirert av menneskets hjerne, inkludert dyp læring og nevrale nettverk. |
| AI-systemer tar avgjørelser på egen hånd, med minimal menneskelig innblanding. | Kognitiv databehandling leverer data og informasjon til mennesker for å legge til rette for beslutningstaking. |
| AI brukes mest innen finans, helsevesen, sikkerhet og produksjon. | Kognitiv databehandling brukes mest i kundeservice, industri og helsesektoren. |
Kognitiv databehandling er en mer spesifikk tilnærming til AI som legger vekt på menneskelig resonnement og interaksjon.
Siden kognitiv databehandling er svært kontekstuell og baserer seg på evidensbasert informasjon, forventes denne teknologien å bli den neste store utviklingen innen intelligent teknologi.
Kilde: dataversity.net
Bildet indikerer at det globale markedet for kognitiv databehandling forventes å nå 49,36 milliarder dollar innen 2025.
Men som alle teknologier, har også kognitiv databehandling sine ulemper og risikoer, som vi skal se nærmere på.
Kognitiv databehandling: Risiko og ulemper
Her er noen av utfordringene knyttet til kognitiv databehandling som bedrifter må være klar over.
#1. Datavern og sikkerhet
Kognitive datasystemer håndterer og er avhengige av store datamengder, noe som gjør det vanskelig å opprettholde høy datasikkerhet og øker risikoen for datainnbrudd og brudd på personvernet.
Organisasjoner må vurdere og adressere datainnbrudd og sikkerhetsproblemer, samt utarbeide en solid datasikkerhetsplan, siden kognitive systemer håndterer store mengder sensitiv informasjon.
#2. Adopsjon
Adopsjon er en utfordring for all ny teknologi.
Derfor må organisasjoner sørge for en smidig adopsjonsprosess for å sikre suksess med kognitiv databehandling, ved å samarbeide med interessenter som teknologiutviklere, organisasjoner, enkeltpersoner og myndigheter.
#3. Omhyggelig opplæringsprosess
Brukere må gjennomgå omfattende opplæring for å forstå hvordan kognitiv databehandling fungerer. Den lange opplæringsprosessen er en av årsakene til at adopsjonen går sakte.
Hver ansatt må settes inn i systemet, noe som gjør prosessen kompleks og kostbar.
#4. Mangel på åpenhet
Kompleksiteten i kognitiv databehandling skaper en mangel på åpenhet, noe som gjør det vanskelig å forstå hvordan systemet kommer frem til en bestemt prediksjon eller beslutning.
#5. Partiskhet
Kognitive datasystemer kan lære av partiske data, noe som fører til partiske utfall og resultater. Dette kan resultere i diskriminerende og urettferdige beslutninger, med alvorlige konsekvenser.
Det er derfor viktig å trene systemene med objektiv informasjon og evaluere deres beslutningsevne nøye.
#6. Menneskelig interaksjon
Selv om kognitive datasystemer er designet for å samhandle med mennesker og forstå deres atferd, møter de utfordringer i denne interaksjonen.
Mennesker har et bredt spekter av kommunikasjonsstiler, dialekter og språk, og forsøk på å resonnere med dem kan ofte føre til misforståelser og feilinformasjon.
#7. Endringsledelse
Endringsledelse er en annen utfordring ved innføringen av kognitiv databehandling.
Mennesker er generelt motvillige til endringer og nye miljøer. Dessverre lærer kognitiv databehandling denne menneskelige egenskapen, noe som gjør det vanskelig for systemene å håndtere endringer og øker frykten for at maskiner skal erstatte mennesker.
#8. Datakvalitetsavhengighet
Kvaliteten på data som brukes av kognitive systemer er avgjørende for deres effektivitet og nøyaktighet.
Forutinntatte, ufullstendige eller unøyaktige data vil ha en negativ innvirkning på systemets ytelse og effektivitet.
#9. Lang utviklingssyklus
Det tar lang tid å utvikle scenariobaserte applikasjoner basert på kognitiv databehandling. Implementering av slike løsninger på tvers av ulike bransjer er utfordrende uten tilstrekkelig tid og de rette utviklingsteamene.
Lange utviklingssykluser gjør det vanskelig for mindre organisasjoner å utvikle sine egne kognitive systemer.
#10. Kostnad
Kognitive datasystemer krever store kapitalinvesteringer, ekspertise og infrastruktur.
Organisasjoner må nøye veie alle fordelene ved kognitiv databehandling opp mot kostnadene før de investerer i slike systemer.
Læringsressurser
#1. Kognitiv databehandling: En kort veiledning for innovatører
Denne rapporten av Peter Fingar omhandler fremveksten av kognitiv datateknologi, nye bruksområder og dens innvirkning på bransjer over hele verden.
Forfatteren deler sin reise gjennom nøkkelhendelser og ressurser som har formet den kognitive databehandlingen. Dette er et must for de som ønsker en dypere forståelse av denne teknologien.
#2. Kognitiv databehandling: Teori og anvendelser (volum 35)
Denne omfattende boken er skrevet av internasjonalt anerkjente eksperter, som Vijay V Raghavan, Venu Govindaraju og Venkat N. Gudivada. Den fokuserer på både teorien og anvendelsen av kognitiv databehandling.
Boken omfatter bruk av kognitive systemer for fornybar energi, maskinlæringsmodeller, biometri, datadrevne talealgoritmer og cybersikkerhet.
#3. Kognitiv databehandling og Big Data Analytics
Denne boken gir organisasjoner og teknologer en forståelse for kognitive databehandlingskonsepter og -teknologier, fra NLP til kunnskapsrepresentasjonsteknikker.
Boken inkluderer også virkelige implementeringer fra prosjekter av Qualcomm, Google, Amazon og Hitachi.
#4. Kognitive dataoppskrifter
Dette er en ideell bok for arkitekter og programvareingeniører som ønsker å forstå dyp læring og løse AI- og ML-problemer ved hjelp av kodeeksempler.
Forfatterne Adnan Massod og Adnan Hashmi lærer deg å bygge produksjonsklare løsninger ved hjelp av Microsoft Cognitive Services APIer, løse bedriftsproblemer innen NLP og datasyn, samt bruke dyp læring med Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) og TensorFlow.
#5. IBM Watson for kunstig intelligens og kognitiv databehandling
Dette Udemy-kurset passer perfekt for de som ønsker å bygge smarte AI-, ML- og kognitive datasystemer og applikasjoner med IBM Watson.
Kurset utforsker IBM Watson APIer, muligheten for å bygge en kundechatbot, trekke ut metadata fra tekst og andre spennende funksjoner.
Siste ord
Kognitiv databehandling har ennå ikke nådd sitt fulle potensial, men fremtiden ser lovende ut. Teknologien kan bidra til bedre beslutninger, automatisere rutineoppgaver og redusere kognitiv belastning.
Denne artikkelen har gitt deg en oversikt over kognitiv databehandling, hvordan det fungerer, dens fordeler, samt omfang og bruksområder for organisasjoner.
Nå kan du ta en titt på ofte stilte spørsmål om nettskyintervjuer.