Первоначально опубликовано в блоге Infopulse.

Хэл. Он был когнитивным компьютером в фильме «Космическая одиссея 2001 года». Он мог рассуждать, решать сложные проблемы, говорить на естественном языке и взаимодействовать с людьми. И он был материалом, из которого создавалась научная фантастика в 1968 году, когда вышел фильм.

Сегодня Хэл уже не просто продукт видения сценариста. Машинное обучение и глубокое обучение, искусственный интеллект и технологии обработки естественного языка дали машинам новый вид «сообразительности». Алгоритмы теперь могут собирать как структурированные, так и неструктурированные данные из любого места, обрабатывать эти данные и отвечать на вопросы о прошлых и текущих тенденциях, а также предоставлять информацию на будущее. Кроме того, они могут продолжать учиться по мере сбора дополнительных данных и входных данных.

Сейчас мы живем в эпоху когнитивных вычислений, намного превосходящую предыдущую эпоху программирования машин, чтобы они делали то, что мы хотим. Всего через два года половина всех потребителей будет регулярно взаимодействовать с когнитивными технологиями, прогнозирует IBM. В дальнейшем спрос на услуги когнитивных вычислений станет еще выше: ожидается, что мировой рынок достигнет 49,36 млрд долларов к 2025 году.

Но не будем заглядывать дальше в будущее и сосредоточимся на том, что происходит сегодня. Первые пользователи когнитивных вычислений уже видят положительные результаты своих инвестиций:

  • 65% опрошенных заявили, что эта технология стала очень важной для успеха их организации;
  • 58% заявляют, что это имеет решающее значение для их общей стратегии цифровой трансформации;
  • 58% говорят, что для них крайне важно оставаться конкурентоспособными.

Более того, в этих новаторских организациях уже наблюдается гораздо большее вовлечение клиентов и рост.

"Источник"

Как показывают данные, решения для когнитивных вычислений могут принести значительную пользу в нескольких сферах бизнеса и помочь компаниям сохранить конкурентное преимущество.

Итак, как именно предприятия используют когнитивный интеллект? Это вопрос, который мы рассмотрим в этом посте. Но сначала несколько определений, чтобы уточнить терминологию.

Когнитивные вычисления против искусственного интеллекта: в чем разница?

"Источник"

Машинное обучение позволяет компьютеру обучаться без предварительного программирования определенных действий. Алгоритмы машинного обучения можно научить классифицировать данные, делать финансовые прогнозы или распознавать человеческую речь. Производительность алгоритмов со временем улучшается по мере того, как становится доступным больше данных. Тем не менее, они требуют регулярного участия инженеров-людей для бесперебойной работы и адаптации к новым задачам.

Искусственный интеллект — это общий термин для набора технологий, обеспечивающих интеллектуальную работу машин, таких как глубокое обучение, машинное обучение и обработка естественного языка (NLP). Таким образом, они могут выполнять когнитивные функции, которые имитируют психические процессы человека — восприятие, обучение, рассуждение и взаимодействие с окружающей средой для решения проблем.

"Источник"

Когнитивные вычисления. Когнитивные вычисления выходят за рамки ручных алгоритмов, поддерживающих машинное обучение. Такие системы состоят из самообучающихся алгоритмов, которые полагаются на интеллектуальный анализ данных, визуальное распознавание и обработку естественного языка для решения сложных проблем, как это делают люди в повседневной жизни. Когнитивные платформы могут учиться, рассуждать и взаимодействовать с людьми естественным образом.

Продолжить чтение этой записи в блоге Infopulse, где она была первоначально опубликована.