Службы искусственного интеллекта были долгосрочной целью с самого начала вычислений, и с каждым днем мы, кажется, все ближе и ближе приближаемся к этой цели с новыми моделями когнитивных вычислений.
Исходя из объединения когнитивной науки и основной предпосылки моделирования процесса мышления человека, концепция, а также приложения когнитивных вычислений имеют далеко идущие последствия не только для нашей частной жизни, но и для отрасли. Здравоохранение, страхование и многое другое. Преимущества когнитивных технологий - это шаг за пределы традиционных систем искусственного интеллекта.
Метод когнитивных вычислений использует сочетание искусственного интеллекта, нейронных сетей, машинного обучения, обработки естественного языка, анализа настроений и понимания контекста для решения повседневных проблем, подобных человеческим. IBM определяет когнитивные вычисления как сложную систему, которая учится в масштабе, взаимодействует с разумом и естественным образом взаимодействует с людьми.
Когнитивные вычисления против искусственного интеллекта
В то время как основное использование искусственного интеллекта заключается в реализации наилучшего алгоритма для решения конкретной проблемы, когнитивные вычисления идут еще дальше и пытаются имитировать человеческий интеллект и знания путем анализа ряда факторов. Когнитивные вычисления - это совершенно другая концепция по сравнению с искусственным интеллектом.
Когнитивные вычисления учат и имитируют процесс мышления человека
В отличие от систем искусственного интеллекта, которые решают данную проблему, он учится, изучая модели когнитивных вычислений, и предлагает людям действовать на основе их понимания. В случае искусственного интеллекта система берет на себя полный контроль над процессом и предпринимает шаги для выполнения задачи или предотвращения сценария с использованием заранее определенного алгоритма.
Для сравнения, когнитивные вычисления - это другая область, где они служат помощником, а не выполняют задачу. Таким образом, система машинного обучения когнитивных вычислений дает людям возможность проводить более быстрый и точный анализ данных, не беспокоясь о принятых неверных решениях.
Когнитивные вычисления не исключают людей из поля зрения
Как обсуждалось выше, основная цель когнитивных вычислений - помочь людям в принятии решений. Это гарантирует, что люди имеют превосходную точность оценок при анализе, подтверждая, что все находится под их контролем. В качестве иллюстрации возьмем пример искусственного интеллекта в системе здравоохранения. Система, поддерживаемая искусственным интеллектом, принимает все решения о лечении без консультации с врачом-человеком, но когнитивные вычисления объединяют человеческий диагноз с его данными и анализом, что улучшает качество решений и добавляет человеческий фактор в сложные процессы.
Становимся когнитивными: преимущества когнитивных вычислений
В области автоматизации процессов передовая вычислительная система призвана произвести революцию в существующих и унаследованных системах. Согласно Gartner, когнитивные вычисления разрушают цифровую сферу в отличие от других технологий, представленных за последние 20 лет. Имея возможность анализировать и обрабатывать большие объемы объемных данных, когнитивные вычисления помогают использовать вычислительную систему для соответствующей реальной системы. Когнитивные вычисления имеют несколько преимуществ, в том числе:
Точный анализ данных
Когнитивные системы наиболее эффективны при сборе информации, обосновании и перекрестных ссылках для эффективного анализа ситуации. Рекомендуется лечением на основе данных. Вместо того, чтобы заменять врачей, когнитивные вычисления используют роботизированную автоматизацию процессов для ускорения анализа данных.
Более рациональные и эффективные бизнес-процессы
Когнитивные вычисления могут анализировать появляющиеся модели, определять бизнес-возможности и решать сложные задачи, связанные с процессами, в режиме реального времени. Изучая огромные объемы данных, системы когнитивных вычислений, такие как Watson, упрощают процессы, снижают риски и адаптируются к меняющимся обстоятельствам. Хотя он подготавливает предприятия к правильному реагированию на неконтролируемые факторы, в то же время он помогает создавать тонкие бизнес-процессы.
Улучшенное взаимодействие с клиентами
Эту технологию можно использовать для улучшения взаимодействия с клиентами путем внедрения роботизированной автоматизации процессов. Роботы могут передавать клиентам контекстные данные без необходимости взаимодействия с другими сотрудниками. Учитывая, что когнитивные вычисления позволяют предоставлять клиентам только актуальную, актуальную и ценную информацию, они также улучшают качество обслуживания клиентов, чтобы клиенты были довольны и более активно участвовали в бизнесе.
Препятствия на пути к когнитивным вычислениям
Каждая новая технология сталкивается с некоторыми проблемами в своем жизненном цикле. Несмотря на способность изменять жизни благодаря неотъемлемым преимуществам когнитивных вычислений, инновации для людей сдерживаются страхом перед переменами. Люди сталкиваются с рядом недостатков когнитивных вычислений, которые создают серьезные проблемы на пути их внедрения:
Безопасность
Когда цифровые устройства обрабатывают важную информацию, автоматически возникает вопрос безопасности. Благодаря способности управлять и анализировать большие объемы данных когнитивные вычисления представляют собой серьезную проблему с точки зрения безопасности и шифрования данных.
По мере того, как появляется все больше и больше подключенных устройств, когнитивные вычисления должны решать проблемы нарушения безопасности путем разработки полного плана безопасности, который включает обнаружение подозрительной активности для обеспечения целостности данных.
Принятие
Одно из самых больших препятствий на пути к успеху любой новой технологии - это волонтерство. Чтобы когнитивные вычисления были успешными, важно разработать долгосрочное видение того, как новые технологии могут улучшить процессы и бизнес.
Точка закрытия
В рамках цикла цифровой эволюции когнитивные технологии начинаются с выявления ручных процессов, которые можно автоматизировать с помощью технологий. Многие компании, такие как IBM, уже выступили пионерами в области когнитивных технологий, которую поддерживают многие цифровые компании по всему миру.
С каждой потраченной минутой анализируется все больше данных, чтобы получить представление о прошлых событиях и улучшить текущие и будущие процессы. Cognitive Tech не только помогает в предыдущем анализе, но также помогает нам более точно прогнозировать будущие события с помощью анализа посещаемости в будущем.
Благодаря такой надежной и гибкой технологии перспективы и пути в секторах B2B и B2B огромны. Мощь и преимущества когнитивных вычислений уже используются в финансовой и медицинской областях с помощью IBM Watson. Есть надежда, что в будущем такая технология позволит людям стать более эффективными, чем когда-либо, передавать рутинные анализы и сосредоточиться на творческой работе.
П.ВенкатВаджрадхар
отдел маркетинга, руководитель поисковой оптимизации
USM SYSTEMS 8–2 –293 / 82 / A / 270E, Road № - 10, Jubilee Hills, Hyderabad-500034
