Nye buzzwords og termer dukker opp nesten daglig i denne digitale tidsalderen. Et slikt begrep er Cognitive Computing, som får enorm popularitet blant enkeltpersoner og organisasjoner.
Et kognitivt system lærer menneskelig atferd og resonnement i stor skala for å naturlig samhandle med dem. Enkelt sagt er det et informatikkfelt som tar sikte på å skape intelligente maskiner som er i stand til å lære, resonnere og forstå som mennesker.
Statistikk antyder at markedet for kognitiv databehandling, verdsatt til 25,6 milliarder dollar i 2021, anslås å nå 269,4 milliarder dollar innen 2030 med en CAGR på 29,7.
Kognitive databehandlingsplattformer kombinerer maskinlæring (ML), naturlig språkbehandling (NLP), resonnement, menneske-datamaskin-interaksjon, tale- og synsgjenkjenning og mer robuste teknologier for å simulere menneskelig tenkning og interaksjon og forbedre beslutningstaking.
I denne bloggen skal vi dykke dypere inn i forståelsen av kognitiv databehandling. Vi får se hvordan det fungerer, fordelene, risikoene og mer.
Så les med for å lære om denne raskt voksende teknologien.
Innholdsfortegnelse
Hva er kognitiv databehandling?
Kognitiv databehandling er et sett med individuelle teknologier som utfører spesielle oppgaver for å lette menneskelig intelligens.
Med enkle ord er kognitiv databehandling et system som forstår og tolker store mengder data og bruker dem til å ta beslutninger, løse problemer og forbedre forretningsresultater.
Den behandler en enorm mengde ustrukturerte data, som bilder, tekst og videoer, for å trekke ut verdifull og kritisk innsikt og bedre analysere denne informasjonen. Den beste delen med kognitiv databehandling er at den lærer og tilpasser seg av erfaring – og forbedrer sine evner og ytelse over tid.
Dermed hjelper kognitiv databehandling til å ta bedre menneskelige beslutninger. Noen få viktige anvendelser av kognitiv databehandling inkluderer:
- Systemer for oppdagelse av svindel
- Talegjenkjenning
- Ansiktsgjenkjennelse
- Virtuelle assistenter
- Sentimentanalyse
- Risikovurdering
- Anbefalte motorer
Dermed kan organisasjoner ta bedre informerte forretningsbeslutninger ved å utnytte intelligent innsikt og anbefalinger generert gjennom kognitiv databehandling.
Hvordan fungerer kognitiv databehandling?
Kognitiv databehandling kombinerer kognitiv og informatikk og skaper datasystemer som forstår og lærer av naturlig språk og resonnement og tar menneskelignende avgjørelser.
Og for denne prosessen bruker kognitiv databehandling ulike avanserte teknologier, som NLP, ML, data mining, mønstergjenkjenning og datasyn, for å etterligne menneskelignende kognitive prosesser.
Kilde: researchgate.net
Det langsiktige målet med kognitiv databehandling er å legge til rette for å lage automatiserte IT-modeller som kan løse problemer uten menneskelig innblanding.
Her er en detaljert forklaring på hvordan kognitiv databehandling fungerer:
- Datainntak: Steget i prosessen med kognitiv databehandling er innsamling og inntak av en enorm mengde ustrukturerte og strukturerte data fra flere kilder, som sensorer, databaser, sosiale medier og nettet.
- Natural Language Processing (NLP): Når den har inntatt dataene, bruker de kognitive datasystemene NLP-algoritmer for å trekke ut dataens kontekst og mening og forstå menneskelig språk, inkludert syntaks, pragmatikk og semantikk.
- Machine Learning (ML): Kognitive datasystemer bruker ML-algoritmer for å lære av de ekstraherte dataene og designmodellene for problemdomenet. Det innebærer å trene systemet på massive data, analysere ytelsen og kontinuerlig forbedre modellen basert på tilbakemeldinger.
- Resonneringsalgoritmer: Når kognitiv databehandling bygger modellen, bruker den resonneringsalgoritmer for dataanalyse og for å ta beslutninger basert på modellens kunnskap. Denne prosessen inkluderer bruk av den bygde modellen for å utlede nye data og informasjon, identifisere mønstre og ta beslutninger.
- Prediksjonsanalyse: Kognitive datasystemer evaluerer prediksjonens nøyaktighet og justerer algoritmene og modellene for å kontinuerlig lære og forbedre ytelsen deres basert på tilbakemeldinger fra nye data og brukere.
- Brukerinteraksjon: Kognitive datasystemer tilbyr et brukergrensesnitt som gjør det lettere for brukere å samhandle med systemene ved hjelp av NLP og motta anbefalinger og innsikt basert på systemets analyse og resonnement.
Dermed kombinerer kognitiv databehandling alle de avanserte teknologiene for å lage systemer som samhandler med mennesker intuitivt og mer naturlig for å lette komplekse beslutninger basert på dataens dype forståelse.
Nøkkelfunksjoner ved kognitiv databehandling
Kognitiv databehandling gir disse nøkkelegenskapene og funksjonene for å gi mening ut av ustrukturert informasjon og lette komplekse beslutninger for mennesker.
- Adaptiv læring: Kognitive datasystemer må være adaptive og i stand til raskt å lære vekslende informasjon med skiftende krav og mål. Den behandler tvetydige og dynamiske data i sanntid for å møte behovene til de omkringliggende dataene.
- Interaktiv: HCI eller Human-Computer Interaction er en viktig komponent i kognitive maskiner. Brukere må samhandle med kognitive datamaskiner og definere deres skiftende behov. Dessuten må kognitiv databehandling også samhandle med andre enheter, prosesser og skyplattformer.
- Stateful og iterativ: Kognitive datasystemer bør identifisere problemer ved å trekke inn tilleggsdata og stille spørsmål hvis spørringen er ufullstendig eller vag. CC-systemene oppnår dette ved å vedlikeholde data og informasjon om lignende tidligere oppståtte situasjoner.
- Kontekstuell: Kognitive datasystemer skal enkelt identifisere, forstå og trekke ut kontekstuell informasjon, som tid, domene, plassering, krav eller en brukers profil, mål eller oppgaver. De henter informasjon fra flere kilder til strukturert og ustrukturert informasjon og sensoriske, visuelle og auditive data.
Fordeler med kognitiv databehandling
Her er de vesentlige fordelene med kognitiv databehandling for bedrifter.
#1. Forbedret datainnsamling og tolkning
En av de største fordelene med kognitiv databehandling er at den analyserer enorme datamønstre og etterligner menneskelig atferd, som læring og deduksjon og tolking av strukturerte og ustrukturerte data.
Denne analysen brukes deretter til å forbedre den interne prosessens synlighet, øke kundepreferanser og lojalitet og hvordan produktene og tjenestene mottas.
#2. Feilsøking og feilsøking
Når de brukes på det teknologiske miljøet, gjør kognitive databehandlingskonsepter det enklere å nøyaktig og raskt oppdage problemer og uredelige aktiviteter i forretningsprosesser og avdekke forretningsløsninger og muligheter.
#3. Informert beslutningstaking
Kognitiv databehandlings datainnsamlings- og analysefunksjoner lar den ta mer strategiske og informerte beslutninger – noe som resulterer i smartere økonomiske beslutninger, mye mer effektive forretningsprosesser, forbedret effektivitet og kostnadsbesparelser.
#4. Kundelojalitet
Kognitiv databehandling gir en mye mer informert og nyttig kunde-til-teknologi-opplevelse, øker kundeinteraksjon og -tilfredshet og forbedrer kundeoppbevaring.
#5. Forbedret cybersikkerhet
Kognitiv databehandling kan hjelpe bedrifter og virksomheter med å identifisere og svare på nettkriminelle aktiviteter og online trusler i sanntid ved hjelp av avanserte analyseverktøy og teknologier.
Kognitiv databehandling forbedrer virksomhetens cybersikkerhet på følgende måter:
- Avansert trusseletterretning
- Trusseldeteksjon i sanntid
- Prediktiv analyse
- Atferdsanalyse
- Automatisert hendelsesrespons
Dermed hjelper kognitive databehandlingsfunksjoner bedrifter proaktivt med å forhindre cyberkriminelle aktiviteter og redusere potensielle sikkerhetstrusler og deres skader på bedrifter.
#6. Forbedret medarbeidersamarbeid
Kognitiv databehandling hjelper bedrifter og bedrifter med å forbedre medarbeidersamarbeidet ved å tilby innsikt og informasjon – slik at team kan jobbe mye mer effektivt.
Hvordan kan kognitiv databehandling forbedre menneskelig ekspertise?
I visse områder kan mennesker mislykkes i å analysere enorme mengder data eller problemer som kanskje ikke er like åpenbare for mennesker.
Det er her kognitiv databehandling spiller en viktigere rolle i å forbedre menneskelig ekspertise ved å tilby avanserte analyseteknologier for bedre forretningsresultater.
Her er hvordan kognitiv databehandling kan forbedre, akselerere og skalere menneskelig intelligens og ekspertise:
- Den forstår naturlig menneskelig språk gjennom sensoriske data og samhandler naturlig med mennesker, og gir nøyaktige og ikke-partiske råd til problemene.
- Den identifiserer raskt potensielle risikoer ved hjelp av datadrevet innsikt og analyser – slik at mennesker kan ta bedre beslutninger basert på bevis og fakta.
- Det hjelper mennesker med å løse komplekse problemer og løse de grunnleggende årsakene deres samtidig som de utvikler de riktige løsningene.
- Det bidrar til å forbedre driftseffektiviteten ved å tilby progressiv støtte til mennesker og bedrifter.
- Kognitiv databehandling automatiserer hverdagslige og repeterende oppgaver, frigjør menneskelige ressurser og lar dem fokusere på mer komplekse oppgaver som krever menneskelig ekspertise og unike ferdigheter.
- Det hjelper til med å tilpasse den menneskelige opplevelsen ved å analysere menneskelige atferdsmønstre og preferanser for å gi hyper-personlige anbefalinger og forslag.
Vel, mange hevder at selv kunstig intelligens eller AI-teknologier hjelper til med å automatisere repeterende prosesser, forbedre personalisering og gjøre livet til mennesker mye enklere – så hvordan er kognitiv databehandling nøyaktig forskjellig fra kunstig intelligens? La oss finne det ut.
Kognitiv databehandling vs. Kunstig intelligens
Mens teknologiene bak kunstig intelligens og kognitiv databehandling er like, er de forskjellige i konsepter, fokus og evner.
Her er de grunnleggende forskjellene mellom kognitiv databehandling og kunstig intelligens.
Artificial IntelligenceCognitive computingAIs grunnleggende brukstilfelle er å implementere den beste algoritmen og forsterke menneskelig tenkning for å løse komplekse problemer. På den annen side fokuserer kognitiv databehandling på å etterligne menneskelig atferd, intelligens og resonnement for å løse komplekse problemer. AI-systemer lærer av data for å finne mønstre, lage spådommer, avsløre skjult informasjon og iverksette tiltak for å finne en løsning. Kognitive datasystemer analyserer et stort datavolum og forstår og simulerer naturlig menneskelig språk og resonnement for å finne løsninger på problemer. AI-systemer utfører oppgaver som krever menneskelig intelligens, som talegjenkjenning, visuell persepsjon, naturlig språkbehandling og beslutningstaking. Kognitive datasystemer bruker modeller og algoritmer inspirert av den menneskelige hjernens arbeid, inkludert dyp læring og nevrale nettverk. AI-systemer tar avgjørelser på egenhånd, og minimerer menneskelig innblanding og rolle. Kognitiv databehandling supplerer data og informasjon for mennesker for å lette beslutningstaking og problemløsning. AI brukes mest i finans, bank, helsevesen, sikkerhet, produksjon og detaljhandel. Kognitiv databehandling brukes mest i kundeservice, industri og helsesektoren.
Dermed er kognitiv databehandling en mer spesifikk tilnærming til kunstig intelligens som legger vekt på menneskelignende resonnement og interaksjon.
Siden kognitiv databehandling bruker kontekst mer kontekstuelt ved å bruke evidensbasert informasjon, forventes denne nye tidsalderteknologien å bli den neste store tingen i den intelligente livsverdenen.
Kilde: dataversity.net
Bildet antyder at det globale markedet for kognitiv databehandling vil være 49,36 milliarder dollar innen 2025.
Men siden hver mynt har to sider, har kognitiv databehandling sine egne risikoer og ulemper, som diskutert nedenfor.
Kognitiv databehandling risikoer og ulemper
Her er noen få kognitive datautfordringer bedrifter møter.
#1. Datavern og sikkerhet
Kognitive datasystemer håndterer og er avhengige av et stort datavolum, noe som gjør det utfordrende å opprettholde høy datasikkerhet og øker risikoen for datainnbrudd og brudd på personvernet.
Siden kognitive datasystemer må håndtere mye sensitiv data, må organisasjoner vurdere og adressere datainnbrudd og sikkerhetsproblemer og bygge en fullstendig sikker datasikkerhetsplan.
#2. Adopsjon
Adopsjon er et problem med all ny teknologi.
Derfor strømlinjeformer organisasjoner adopsjonsprosessen for å sikre suksess med kognitiv databehandling ved å samarbeide med interessenter som teknologiutviklere, organisasjoner, enkeltpersoner og myndighetene.
#3. Omhyggelig opplæringsprosess
Brukere må gjennomgå omfattende dataopplæring for å forstå den kognitive databehandlingsprosessen og systemet grundig. Derfor er en av hovedårsakene bak den langsomme adopsjonen den langsomme treningsprosessen.
Hver ansatt må gjennomgå det kognitive datasystemet, noe som gjør prosessen svært kompleks og kostbar.
#4. Mangel på åpenhet
Kompleksiteten og vanskeligheten med å forstå de kognitive databehandlingsprosessene skaper mangel på åpenhet, noe som gjør det vanskelig å forstå hvordan systemet nådde en bestemt prediksjon eller beslutning.
#5. Partiskhet
Kognitive datasystemer lærer av partiske data, noe som fører til partiske utfall og resultater. Dette resulterer i diskriminerende og urettferdige beslutninger, som kan få konsekvenser i det virkelige liv.
Derfor er opplæring av disse systemene med objektiv informasjon og evaluering av deres beslutningsevner avgjørende.
#6. Menneskelig interaksjon
Mens kognitive datasystemer samhandler med mennesker for å forstå menneskelig atferd og resonnement, står de fortsatt overfor utfordringer.
Mennesker har et bredt spekter av kommunikasjonsstiler, dialekter og språk, og å prøve å resonnere med dem kan ofte resultere i misforståelser, feil og ufullstendig informasjon.
#7. Endringsledelse
Å overvinne endringsledelse er en annen vanlig kognitiv datautfordring.
Naturlig menneskelig atferd er at mennesker typisk er motstandsdyktige mot endringer og nye miljøer. Dessverre lærer kognitiv databehandling denne menneskelige evnen, noe som gjør det vanskelig for disse systemene å håndtere endringer og øker frykten for at maskiner snart vil erstatte mennesker.
#8. Datakvalitetsavhengighet
Kvaliteten på bruk av datakognitive datasystemer er avgjørende for deres effektivitet og nøyaktighet.
Forutinntatte, ufullstendige eller unøyaktige data påvirker disse systemenes ytelse og effektivitet betydelig.
#9. Lang utviklingssyklus
Kognitive datasystemer tar mye tid å utvikle scenariobaserte applikasjoner. Implementering av kognitive databehandlingsløsninger på tvers av flere industrisegmenter er utfordrende uten betydelig tid og de rette utviklingsteamene.
Lange utviklingssykluser gjør det vanskelig for mindre organisasjoner og bedrifter å utvikle sine egne kognitive systemer.
#10. Koste
Kognitive datasystemer krever mye kapitalinvesteringer, ekspertise og infrastruktur.
Derfor må organisasjoner veie alle fordelene ved kognitiv databehandling mot kostnadene før de investerer i egnede systemer.
Læringsressurser
#1. Kognitiv databehandling: En kort veiledning for spillskiftere
Denne konsise rapporten og guiden til kognitiv databehandling, utgitt av Peter Fingar, omfatter fremveksten av kognitiv datateknologi og nye applikasjoner og deres innvirkning på industrier og virksomheter over hele verden.
Forfatteren deler sin fartsfylte og engasjerende reise med nøkkelbegivenhetene, ressursene og aktørene som er involvert i kognitiv databehandlings epoke. Derfor er det et must-lese for de som trenger dyp innsikt i kognitiv dataintelligens og hvordan den vil endre liv globalt.
#2. Kognitiv databehandling: teori og anvendelser (volum 35)
Denne topprangerte og omfattende guiden til kognitiv databehandling fokuserer på teorien og applikasjonene. Den er skrevet av internasjonalt anerkjente eksperter, inkludert Vijay V Raghavan, Venu Govindaraju, Venkat N. Gudivada og CR Rao.
Det inkluderer bruk av kognitive datasystemer for å administrere fornybar energi, maskinlæringsmodeller og algoritmer, biometri, datadrevne talealgoritmer, grafanalyse og cybersikkerhet.
#3. Kognitiv databehandling og Big Data Analytics
Denne boken hjelper organisasjoner og teknologer å forstå de underliggende kognitive databehandlingskonseptene og -teknologiene, fra NLP-algoritmer til kunnskapsrepresentasjonsteknikker.
Denne boken inkluderer også virkelige implementeringer av nye Qualcomm-, Google-, Amazon- og Hitachi-prosjekter.
#4. Kognitive dataoppskrifter
Dette er en av de ideelle bøkene for bedriftsarkitekter og programvareingeniører som ønsker å forstå dyp læring og løse AI- og ML-problemene sine ved hjelp av virkelige kodeeksempler.
Denne boken er publisert av Adnan Massod og Adnan Hashmi, og lar deg lære å bygge produksjonsklare løsninger ved hjelp av Microsoft Cognitive Services APIer, løse bedriftsproblemer i NLP og datasyn, og bruke dyp læring ved hjelp av Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) og TensorFlow .
#5. IBM Watson for kunstig intelligens og kognitiv databehandling
Dette Udemy-kurset er perfekt hvis du vil lære å bygge smarte AI, ML og kognitive datasystemer og applikasjoner med IBM Watson.
Den utforsker IBM Watson APIs evner til å velge de beste funksjonene, bygge en kundecase-chatbot, trekke ut metadata fra tekst og mange flere fantastiske ting.
Siste ord
Mens kognitiv databehandling ennå ikke har nådd sitt fulle potensial, har dens fremtidige implementering mange muligheter. For eksempel hjelper det mennesker til å ta bedre beslutninger, automatisere overflødige oppgaver og avlaste deres kognitive belastning.
Denne bloggen hjelper deg å forstå konseptet med kognitiv databehandling, hvordan det fungerer, dets fordeler, og til og med omfanget og applikasjonene for organisasjoner.
Deretter kan du ta en titt på spørsmål og svar på nettsky-intervjuer.