Νέα τσιτάτα και όροι εμφανίζονται σχεδόν καθημερινά σε αυτήν την ψηφιακή εποχή. Ένας τέτοιος όρος είναι το Cognitive Computing, ο οποίος κερδίζει τεράστια δημοτικότητα μεταξύ ατόμων και οργανισμών.
Ένα γνωστικό σύστημα μαθαίνει την ανθρώπινη συμπεριφορά και συλλογισμό σε κλίμακα για να αλληλεπιδρά φυσικά μαζί τους. Με απλά λόγια, είναι ένας τομέας της επιστήμης των υπολογιστών που στοχεύει στη δημιουργία έξυπνων μηχανών ικανών να μαθαίνουν, να συλλογίζονται και να κατανοούν όπως οι άνθρωποι.
Οι στατιστικές δείχνουν ότι η αγορά γνωστικών υπολογιστών, αξίας 25,6 δισεκατομμυρίων δολαρίων το 2021, προβλέπεται να φτάσει τα 269,4 δισεκατομμύρια δολάρια έως το 2030 με CAGR 29,7.
Οι πλατφόρμες γνωστικών υπολογιστών συνδυάζουν τη Μηχανική Μάθηση (ML), την Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (NLP), τη λογική, την αλληλεπίδραση ανθρώπου-υπολογιστή, την αναγνώριση ομιλίας και οράματος και πιο ισχυρές τεχνολογίες για την προσομοίωση της ανθρώπινης σκέψης και αλληλεπίδρασης και τη βελτίωση της λήψης αποφάσεων.
Σε αυτό το ιστολόγιο, θα βουτήξουμε βαθύτερα στην κατανόηση της γνωστικής πληροφορικής. Θα δούμε πώς λειτουργεί, τα οφέλη, τους κινδύνους και πολλά άλλα.
Διαβάστε, λοιπόν, για να μάθετε για αυτήν την ταχέως αναπτυσσόμενη τεχνολογία.
Πίνακας περιεχομένων
Τι είναι ο Γνωστικός Υπολογιστής;
Ο Γνωσιακός Υπολογιστής είναι ένα σύνολο μεμονωμένων τεχνολογιών που εκτελούν συγκεκριμένα καθήκοντα για να διευκολύνουν την ανθρώπινη νοημοσύνη.
Με απλά λόγια, ο γνωστικός υπολογιστής είναι ένα σύστημα που κατανοεί και ερμηνεύει μεγάλους όγκους δεδομένων και τους χρησιμοποιεί για τη λήψη αποφάσεων, την επίλυση προβλημάτων και τη βελτίωση των επιχειρηματικών αποτελεσμάτων.
Επεξεργάζεται έναν τεράστιο όγκο αδόμητων δεδομένων, όπως εικόνες, κείμενο και βίντεο, για να εξάγει πολύτιμες και κρίσιμες πληροφορίες και να αναλύει καλύτερα αυτές τις πληροφορίες. Το καλύτερο μέρος της γνωστικής πληροφορικής είναι ότι μαθαίνει και προσαρμόζεται από την εμπειρία – βελτιώνοντας τις ικανότητές και την απόδοσή της με τον καιρό.
Έτσι, η γνωστική πληροφορική βοηθά στη λήψη καλύτερων ανθρώπινων αποφάσεων. Μερικές βασικές εφαρμογές των γνωστικών υπολογιστών περιλαμβάνουν:
- Συστήματα ανίχνευσης απάτης
- Αναγνώρισης ομιλίας
- Ανίχνευση προσώπου
- Εικονικοί βοηθοί
- Ανάλυση συναισθήματος
- Εκτίμηση κινδύνου
- Σύσταση κινητήρων
Έτσι, οι οργανισμοί μπορούν να λαμβάνουν καλύτερα ενημερωμένες επιχειρηματικές αποφάσεις αξιοποιώντας έξυπνες γνώσεις και συστάσεις που δημιουργούνται μέσω της γνωστικής πληροφορικής.
Πώς λειτουργεί η Γνωσιακή Υπολογιστική;
Η γνωστική πληροφορική συνδυάζει τις γνωστικές επιστήμες και τις επιστήμες των υπολογιστών και δημιουργεί συστήματα υπολογιστών που κατανοούν και μαθαίνουν από τη φυσική γλώσσα και συλλογισμό και λαμβάνουν ανθρώπινες αποφάσεις.
Και για αυτή τη διαδικασία, ο γνωστικός υπολογιστής χρησιμοποιεί διάφορες προηγμένες τεχνολογίες, όπως NLP, ML, εξόρυξη δεδομένων, αναγνώριση προτύπων και όραση υπολογιστή, για να μιμηθεί τις ανθρώπινες γνωστικές διαδικασίες.
Πηγή: researchgate.net
Ο μακροπρόθεσμος στόχος του γνωστικού υπολογισμού είναι να διευκολύνει τη δημιουργία αυτοματοποιημένων μοντέλων πληροφορικής που μπορούν να λύσουν προβλήματα χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση.
Ακολουθεί μια λεπτομερής εξήγηση του τρόπου λειτουργίας των γνωστικών υπολογιστών:
- Απορρόφηση δεδομένων: Το βήμα της διαδικασίας του γνωστικού υπολογιστικού συστήματος είναι η συλλογή και η απορρόφηση μιας τεράστιας ποσότητας μη δομημένων και δομημένων δεδομένων από διάφορες πηγές, όπως αισθητήρες, βάσεις δεδομένων, μέσα κοινωνικής δικτύωσης και τον Ιστό.
- Επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP): Μόλις απορροφήσει τα δεδομένα, τα γνωστικά υπολογιστικά συστήματα χρησιμοποιούν αλγόριθμους NLP για να εξαγάγουν το πλαίσιο και το νόημα των δεδομένων και να κατανοήσουν την ανθρώπινη γλώσσα, συμπεριλαμβανομένης της σύνταξης, της πραγματιστικής και της σημασιολογίας.
- Μηχανική Μάθηση (ML): Τα γνωστικά υπολογιστικά συστήματα χρησιμοποιούν αλγόριθμους ML για να μάθουν από τα εξαγόμενα δεδομένα και να σχεδιάσουν μοντέλα για τον τομέα του προβλήματος. Περιλαμβάνει την εκπαίδευση του συστήματος σε τεράστια δεδομένα, την ανάλυση της απόδοσής του και τη συνεχή βελτίωση του μοντέλου με βάση την ανάδραση.
- Αλγόριθμοι συλλογισμού: Μόλις οι γνωστικοί υπολογιστές δημιουργήσουν το μοντέλο, χρησιμοποιούν αλγόριθμους συλλογιστικής για την ανάλυση δεδομένων και τη λήψη αποφάσεων με βάση τις γνώσεις του μοντέλου. Αυτή η διαδικασία περιλαμβάνει τη χρήση του ενσωματωμένου μοντέλου για την εξαγωγή νέων δεδομένων και πληροφοριών, τον εντοπισμό προτύπων και τη λήψη αποφάσεων.
- Ανάλυση Πρόβλεψης: Τα γνωστικά υπολογιστικά συστήματα αξιολογούν την ακρίβεια της πρόβλεψής τους και προσαρμόζουν τους αλγόριθμους και τα μοντέλα τους για να μαθαίνουν συνεχώς και να βελτιώνουν την απόδοσή τους με βάση τα σχόλια από νέα δεδομένα και χρήστες.
- Αλληλεπίδραση χρήστη: Τα γνωστικά υπολογιστικά συστήματα προσφέρουν μια διεπαφή χρήστη που διευκολύνει τους χρήστες να αλληλεπιδρούν με τα συστήματα χρησιμοποιώντας το NLP και να λαμβάνουν συστάσεις και πληροφορίες βάσει της ανάλυσης και του συλλογισμού του συστήματος.
Έτσι, ο γνωστικός υπολογιστής συνδυάζει όλες τις προηγμένες τεχνολογίες για να δημιουργήσει συστήματα που αλληλεπιδρούν με τους ανθρώπους διαισθητικά και πιο φυσικά για να διευκολύνουν τη λήψη πολύπλοκων αποφάσεων με βάση τη βαθιά κατανόηση των δεδομένων.
Βασικά χαρακτηριστικά της Γνωσιακής Υπολογιστικής
Η γνωστική πληροφορική παρέχει αυτά τα βασικά χαρακτηριστικά και χαρακτηριστικά για να κατανοήσουν τις μη δομημένες πληροφορίες και να διευκολύνουν τη λήψη πολύπλοκων αποφάσεων για τους ανθρώπους.
- Προσαρμοστική μάθηση: Τα γνωστικά υπολογιστικά συστήματα πρέπει να είναι προσαρμοστικά και ικανά να μαθαίνουν γρήγορα μεταβαλλόμενες πληροφορίες με εξελισσόμενες απαιτήσεις και στόχους. Επεξεργάζεται ασαφή και δυναμικά δεδομένα σε πραγματικό χρόνο για να καλύψει τις ανάγκες των γύρω δεδομένων.
- Διαδραστική: HCI ή η αλληλεπίδραση ανθρώπου-υπολογιστή είναι ένα ουσιαστικό συστατικό των γνωστικών μηχανών. Οι χρήστες πρέπει να αλληλεπιδρούν με τις γνωστικές υπολογιστικές μηχανές και να προσδιορίζουν τις μεταβαλλόμενες ανάγκες τους. Επιπλέον, ο γνωστικός υπολογιστής πρέπει επίσης να αλληλεπιδρά με άλλες συσκευές, διαδικασίες και πλατφόρμες cloud.
- Stateful και Iterative: Τα γνωστικά υπολογιστικά συστήματα θα πρέπει να εντοπίζουν προβλήματα αντλώντας πρόσθετα δεδομένα και θέτοντας ερωτήσεις εάν το ερώτημα είναι ελλιπές ή ασαφές. Τα συστήματα CC το επιτυγχάνουν αυτό διατηρώντας δεδομένα και πληροφορίες σχετικά με παρόμοιες καταστάσεις που έχουν συμβεί στο παρελθόν.
- Συμφραζόμενα: Τα γνωστικά υπολογιστικά συστήματα θα πρέπει εύκολα να εντοπίζουν, να κατανοούν και να εξάγουν πληροφορίες συμφραζομένων, όπως ο χρόνος, ο τομέας, η τοποθεσία, οι απαιτήσεις ή το προφίλ, οι στόχοι ή οι εργασίες ενός χρήστη. Αντλούν πληροφορίες από διάφορες πηγές δομημένων και αδόμητων πληροφοριών και αισθητηριακών, οπτικών και ακουστικών δεδομένων.
Οφέλη της Γνωσιακής Υπολογιστικής
Εδώ είναι τα βασικά οφέλη της γνωστικής πληροφορικής για τις επιχειρήσεις.
#1. Βελτιωμένη συλλογή και ερμηνεία δεδομένων
Ένα από τα μεγαλύτερα οφέλη του γνωστικού υπολογισμού είναι ότι αναλύει τεράστια μοτίβα δεδομένων και μιμείται την ανθρώπινη συμπεριφορά, όπως η μάθηση και η εξαγωγή και η ερμηνεία δομημένων και μη δομημένων δεδομένων.
Αυτή η ανάλυση χρησιμοποιείται στη συνέχεια για να βελτιώσει την ορατότητα της εσωτερικής διαδικασίας, ενισχύοντας τις προτιμήσεις και την αφοσίωση των πελατών και τον τρόπο λήψης των προϊόντων και των υπηρεσιών.
#2. Ανίχνευση σφαλμάτων και αντιμετώπιση προβλημάτων
Όταν εφαρμόζονται στο τεχνολογικό περιβάλλον, οι έννοιες των γνωστικών υπολογιστών διευκολύνουν τον ακριβή και γρήγορο εντοπισμό ζητημάτων και δόλιων δραστηριοτήτων στις επιχειρηματικές διαδικασίες και την αποκάλυψη επιχειρηματικών λύσεων και ευκαιριών.
#3. Ενημερωμένη Λήψη Αποφάσεων
Οι δυνατότητες συλλογής και ανάλυσης δεδομένων του Cognitive Computing του επιτρέπουν να λαμβάνει πιο στρατηγικές και ενημερωμένες αποφάσεις—με αποτέλεσμα εξυπνότερες οικονομικές αποφάσεις, πολύ πιο αποτελεσματικές επιχειρηματικές διαδικασίες, βελτιωμένη απόδοση και εξοικονόμηση κόστους.
#4. Διατήρηση των πελατών
Η γνωστική πληροφορική παρέχει μια πολύ πιο ενημερωμένη και χρήσιμη εμπειρία πελάτη σε τεχνολογία, ενισχύοντας την αλληλεπίδραση και την ικανοποίηση των πελατών και βελτιώνοντας τη διατήρηση των πελατών.
#5. Βελτιωμένη κυβερνοασφάλεια
Η γνωστική πληροφορική μπορεί να βοηθήσει τις εταιρείες και τις επιχειρήσεις να εντοπίσουν και να ανταποκριθούν σε κυβερνοεγκληματικές δραστηριότητες και διαδικτυακές απειλές σε πραγματικό χρόνο με τη βοήθεια προηγμένων εργαλείων και τεχνολογιών ανάλυσης.
Η γνωστική πληροφορική βελτιώνει την κυβερνοασφάλεια των επιχειρήσεων με τους ακόλουθους τρόπους:
- Προηγμένη ευφυΐα απειλών
- Ανίχνευση απειλών σε πραγματικό χρόνο
- Προγνωστική ανάλυση
- Αναλύσεις συμπεριφοράς
- Αυτοματοποιημένη απόκριση συμβάντων
Έτσι, οι γνωστικές υπολογιστικές δυνατότητες βοηθούν τις επιχειρήσεις να αποτρέψουν προληπτικά τις κυβερνοεγκληματικές δραστηριότητες και να μειώσουν τις πιθανές απειλές για την ασφάλεια και τη ζημιά τους στις επιχειρήσεις.
#6. Ενισχυμένη συνεργασία εργαζομένων
Η γνωστική πληροφορική βοηθά τις επιχειρήσεις και τις εταιρείες να βελτιώσουν τη συνεργασία των εργαζομένων, προσφέροντας πληροφορίες και πληροφορίες, επιτρέποντας στις ομάδες να εργάζονται πολύ πιο αποτελεσματικά.
Πώς μπορεί η Γνωσιακή Υπολογιστική Ενίσχυση της Ανθρώπινης Εξειδίκευσης;
Σε ορισμένους τομείς, οι άνθρωποι μπορεί να αποτύχουν να αναλύσουν τεράστιες ποσότητες δεδομένων ή ζητήματα που μπορεί να μην είναι τόσο εμφανή στους ανθρώπους.
Εδώ η γνωστική πληροφορική παίζει πιο σημαντικό ρόλο στην ενίσχυση της ανθρώπινης τεχνογνωσίας παρέχοντας προηγμένες τεχνολογίες ανάλυσης για πιο εξαιρετικά επιχειρηματικά αποτελέσματα.
Δείτε πώς η γνωστική πληροφορική μπορεί να ενισχύσει, να επιταχύνει και να κλιμακώσει την ανθρώπινη νοημοσύνη και τεχνογνωσία:
- Κατανοεί τη φυσική ανθρώπινη γλώσσα μέσω αισθητηριακών δεδομένων και αλληλεπιδρά με τους ανθρώπους φυσικά, παρέχοντας ακριβείς και αμερόληπτες συμβουλές για τα προβλήματα.
- Εντοπίζει γρήγορα πιθανούς κινδύνους με τη βοήθεια γνώσεων και αναλύσεων που βασίζονται σε δεδομένα, επιτρέποντας στους ανθρώπους να λαμβάνουν καλύτερες αποφάσεις με βάση στοιχεία και γεγονότα.
- Βοηθά τους ανθρώπους να αντιμετωπίσουν σύνθετα προβλήματα και να επιλύσουν τις βαθύτερες αιτίες τους, ενώ παράλληλα αναπτύσσουν τις σωστές λύσεις.
- Βοηθά στη βελτίωση της λειτουργικής αποτελεσματικότητας, προσφέροντας προοδευτική υποστήριξη σε ανθρώπους και επιχειρήσεις.
- Ο γνωστικός υπολογιστής αυτοματοποιεί τις εγκόσμιες και επαναλαμβανόμενες εργασίες, απελευθερώνοντας τους ανθρώπινους πόρους και επιτρέποντάς τους να επικεντρωθούν σε πιο σύνθετες εργασίες που απαιτούν ανθρώπινη εξειδίκευση και μοναδικές δεξιότητες.
- Βοηθά στην εξατομίκευση της ανθρώπινης εμπειρίας αναλύοντας μοτίβα και προτιμήσεις ανθρώπινης συμπεριφοράς για την παροχή υπερ-εξατομικευμένων συστάσεων και προτάσεων.
Λοιπόν, πολλοί υποστηρίζουν ότι ακόμη και οι τεχνολογίες Τεχνητής Νοημοσύνης ή τεχνητής νοημοσύνης βοηθούν στην αυτοματοποίηση των επαναλαμβανόμενων διαδικασιών, στη βελτίωση της εξατομίκευσης και στη διευκόλυνση της ζωής των ανθρώπων – λοιπόν, πώς διαφέρει ακριβώς η γνωστική πληροφορική από την Τεχνητή Νοημοσύνη; Ας ανακαλύψουμε.
Γνωστική Υπολογιστική Vs. Τεχνητή νοημοσύνη
Ενώ οι τεχνολογίες πίσω από την Τεχνητή Νοημοσύνη και τους Γνωστικούς Υπολογιστές είναι παρόμοιες, διαφέρουν ως προς τις έννοιες, την εστίαση και τις δυνατότητές τους.
Εδώ είναι οι θεμελιώδεις διαφορές μεταξύ της γνωστικής υπολογιστικής και της τεχνητής νοημοσύνης.
Artificial IntelligenceCognitive computingAI Η βασική περίπτωση χρήσης του AI είναι η εφαρμογή του καλύτερου αλγόριθμου και η ενίσχυση της ανθρώπινης σκέψης για την επίλυση σύνθετων προβλημάτων. Από την άλλη πλευρά, η γνωστική υπολογιστική επικεντρώνεται στη μίμηση της ανθρώπινης συμπεριφοράς, της νοημοσύνης και της λογικής για την επίλυση σύνθετων προβλημάτων. Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης μαθαίνουν από δεδομένα για να βρίσκουν μοτίβα, να κάνουν προβλέψεις, να αποκαλύπτουν κρυφές πληροφορίες και να αναλαμβάνουν δράση για να βρουν μια λύση. Τα γνωστικά υπολογιστικά συστήματα αναλύουν μεγάλο όγκο δεδομένων και κατανοούν και προσομοιώνουν τη φυσική ανθρώπινη γλώσσα και συλλογισμό για να βρουν λύσεις σε προβλήματα. Τα συστήματα AI εκτελούν εργασίες που απαιτούν ανθρώπινη νοημοσύνη, όπως η αναγνώριση ομιλίας, η οπτική αντίληψη, η επεξεργασία φυσικής γλώσσας και η λήψη αποφάσεων. Τα γνωστικά υπολογιστικά συστήματα χρησιμοποιούν μοντέλα και αλγόριθμους εμπνευσμένους από τη λειτουργία του ανθρώπινου εγκεφάλου, συμπεριλαμβανομένης της βαθιάς μάθησης και των νευρωνικών δικτύων. Τα συστήματα AI λαμβάνουν αποφάσεις μόνα τους, ελαχιστοποιώντας την ανθρώπινη παρέμβαση και τον ρόλο. Η γνωστική πληροφορική συμπληρώνει δεδομένα και πληροφορίες για τους ανθρώπους για να διευκολύνει τη λήψη αποφάσεων και την επίλυση προβλημάτων. Η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται ως επί το πλείστον στους τομείς της χρηματοδότησης, των τραπεζών, της υγειονομικής περίθαλψης, της ασφάλειας, της κατασκευής και του λιανικού εμπορίου. Η γνωστική πληροφορική χρησιμοποιείται κυρίως στους τομείς της εξυπηρέτησης πελατών, των βιομηχανιών και της υγειονομικής περίθαλψης.
Έτσι, ο γνωστικός υπολογισμός είναι μια πιο συγκεκριμένη προσέγγιση της Τεχνητής Νοημοσύνης που δίνει έμφαση στην ανθρώπινη λογική και αλληλεπίδραση.
Δεδομένου ότι η γνωστική πληροφορική χρησιμοποιεί το πλαίσιο περισσότερο με βάση τα συμφραζόμενα χρησιμοποιώντας πληροφορίες που βασίζονται σε στοιχεία, αυτή η τεχνολογία νέας εποχής αναμένεται να είναι το επόμενο μεγάλο πράγμα στον ευφυή ζωντανό κόσμο.
Πηγή: dataversity.net
Η εικόνα υποδηλώνει ότι η παγκόσμια αγορά γνωστικών υπολογιστών θα είναι 49,36 δισεκατομμύρια δολάρια μέχρι το 2025.
Ωστόσο, καθώς κάθε νόμισμα έχει δύο όψεις, ο γνωστικός υπολογιστής έχει τους δικούς του κινδύνους και μειονεκτήματα, όπως συζητείται παρακάτω.
Κίνδυνοι και μειονεκτήματα της Γνωσιακής Υπολογιστικής
Ακολουθούν μερικές γνωστικές προκλήσεις υπολογιστών που αντιμετωπίζουν οι επιχειρήσεις.
#1. Απόρρητο και ασφάλεια δεδομένων
Τα συστήματα γνωστικών υπολογιστών χειρίζονται και βασίζονται σε μεγάλο όγκο δεδομένων, καθιστώντας δύσκολη τη διατήρηση υψηλής ασφάλειας δεδομένων και αυξάνοντας τους κινδύνους παραβίασης δεδομένων και παραβιάσεων απορρήτου.
Δεδομένου ότι τα γνωστικά υπολογιστικά συστήματα πρέπει να χειρίζονται πολλά ευαίσθητα δεδομένα, οι οργανισμοί πρέπει να εξετάσουν και να αντιμετωπίσουν παραβιάσεις δεδομένων και ζητήματα ασφάλειας και να δημιουργήσουν ένα ολοκληρωμένο σχέδιο ασφάλειας δεδομένων.
#2. Υιοθεσία
Η υιοθεσία είναι ένα ζήτημα με οποιαδήποτε νέα τεχνολογία.
Ως εκ τούτου, οι οργανισμοί εξορθολογίζουν τη διαδικασία υιοθέτησης για να εξασφαλίσουν την επιτυχία των γνωστικών υπολογιστών συνεργαζόμενοι με ενδιαφερόμενους φορείς όπως προγραμματιστές τεχνολογίας, οργανισμούς, άτομα και την κυβέρνηση.
#3. Λεπτομερής Εκπαιδευτική Διαδικασία
Οι χρήστες πρέπει να υποβληθούν σε εκτενή εκπαίδευση δεδομένων για να κατανοήσουν πλήρως τη διαδικασία και το σύστημα γνωστικών υπολογιστών. Ως εκ τούτου, ένας από τους κύριους λόγους πίσω από την αργή υιοθέτησή του είναι η αργή διαδικασία προπόνησής του.
Κάθε εργαζόμενος πρέπει να επανεξετάσει το γνωστικό υπολογιστικό σύστημα, καθιστώντας τη διαδικασία εξαιρετικά περίπλοκη και δαπανηρή.
#4. Έλλειψη διαφάνειας
Η πολυπλοκότητα και η δυσκολία στην κατανόηση των γνωστικών υπολογιστικών διαδικασιών δημιουργούν έλλειψη διαφάνειας, καθιστώντας δύσκολη την κατανόηση του τρόπου με τον οποίο το σύστημα έφτασε σε μια συγκεκριμένη πρόβλεψη ή απόφαση.
#5. Προκατάληψη
Τα γνωστικά υπολογιστικά συστήματα μαθαίνουν από μεροληπτικά δεδομένα, οδηγώντας σε μεροληπτικά αποτελέσματα και αποτελέσματα. Αυτό έχει ως αποτέλεσμα τη μεροληπτική και άδικη λήψη αποφάσεων, η οποία μπορεί να έχει συνέπειες στην πραγματική ζωή.
Ως εκ τούτου, η εκπαίδευση αυτών των συστημάτων με αμερόληπτες πληροφορίες και η αξιολόγηση των δυνατοτήτων λήψης αποφάσεων είναι απαραίτητη.
#6. Ανθρώπινη αλληλεπίδραση
Ενώ τα γνωστικά υπολογιστικά συστήματα αλληλεπιδρούν με τους ανθρώπους για να κατανοήσουν την ανθρώπινη συμπεριφορά και συλλογισμό, εξακολουθούν να αντιμετωπίζουν προκλήσεις.
Οι άνθρωποι έχουν ένα ευρύ φάσμα μορφών επικοινωνίας, διαλέκτων και γλωσσών και η προσπάθεια να συλλογιστούμε μαζί τους μπορεί συχνά να οδηγήσει σε παρεξηγήσεις, λάθη και ελλιπείς πληροφορίες.
#7. Διαχείριση Αλλαγών
Η υπέρβαση της διαχείρισης της αλλαγής είναι μια άλλη κοινή γνωστική υπολογιστική πρόκληση.
Η φυσική ανθρώπινη συμπεριφορά είναι ότι οι άνθρωποι είναι τυπικά ανθεκτικοί στην αλλαγή και στα νέα περιβάλλοντα. Δυστυχώς, η γνωστική πληροφορική μαθαίνει αυτή την ανθρώπινη ικανότητα, καθιστώντας δύσκολο για αυτά τα συστήματα να χειριστούν την αλλαγή και αυξάνοντας τον φόβο ότι οι μηχανές θα αντικαταστήσουν σύντομα τους ανθρώπους.
#8. Εξάρτηση ποιότητας δεδομένων
Η ποιότητα της χρήσης των γνωστικών υπολογιστικών συστημάτων δεδομένων είναι ζωτικής σημασίας για την αποτελεσματικότητα και την ακρίβειά τους.
Τα μεροληπτικά, ελλιπή ή ανακριβή δεδομένα επηρεάζουν σημαντικά την απόδοση και την αποτελεσματικότητα αυτών των συστημάτων.
#9. Μακρύς Κύκλος Ανάπτυξης
Τα γνωστικά υπολογιστικά συστήματα χρειάζονται πολύ χρόνο για την ανάπτυξη εφαρμογών που βασίζονται σε σενάρια. Η εφαρμογή λύσεων γνωσιακής πληροφορικής σε πολλά τμήματα της βιομηχανίας είναι δύσκολη χωρίς σημαντικό χρόνο και τις κατάλληλες ομάδες ανάπτυξης.
Οι μεγάλοι κύκλοι ανάπτυξης δυσκολεύουν τους μικρότερους οργανισμούς και εταιρείες να αναπτύξουν τα δικά τους γνωστικά συστήματα.
#10. Κόστος
Τα γνωστικά υπολογιστικά συστήματα απαιτούν πολλές επενδύσεις κεφαλαίου, τεχνογνωσία και υποδομή.
Ως εκ τούτου, οι οργανισμοί πρέπει να σταθμίσουν όλα τα γνωστικά υπολογιστικά οφέλη έναντι του κόστους πριν επενδύσουν σε κατάλληλα συστήματα.
Πόροι μάθησης
#1. Cognitive Computing: A Brief Guide for Game Changers
Αυτή η συνοπτική έκθεση και ο οδηγός για τη γνωστική πληροφορική, που δημοσιεύτηκε από τον Peter Fingar, περιλαμβάνει την άνοδο της τεχνολογίας των γνωστικών υπολογιστών και τις αναδυόμενες εφαρμογές και τον αντίκτυπό τους σε βιομηχανίες και επιχειρήσεις παγκοσμίως.
Ο συγγραφέας μοιράζεται το γρήγορο και συναρπαστικό ταξίδι του με τα βασικά γεγονότα, τους πόρους και τους παίκτες που εμπλέκονται στην εποχή των γνωστικών υπολογιστών. Επομένως, είναι απαραίτητο να το διαβάσουν όσοι χρειάζονται βαθιά γνώση της νοημοσύνης των γνωστικών υπολογιστών και πώς θα αλλάξει τις ζωές παγκοσμίως.
#2. Cognitive Computing: Theory and Applications (Τόμος 35)
Αυτός ο κορυφαίος και περιεκτικός οδηγός για τη γνωστική πληροφορική εστιάζει στη θεωρία και τις εφαρμογές του. Είναι γραμμένο από διεθνούς φήμης ειδικούς, συμπεριλαμβανομένων των Vijay V Raghavan, Venu Govindaraju, Venkat N. Gudivada και CR Rao.
Περιλαμβάνει τη χρήση γνωστικών υπολογιστικών συστημάτων για τη διαχείριση ανανεώσιμων πηγών ενέργειας, μοντέλα και αλγόριθμους μηχανικής μάθησης, βιομετρικά στοιχεία, αλγόριθμους ομιλίας που βασίζονται σε δεδομένα, ανάλυση γραφημάτων και ασφάλεια στον κυβερνοχώρο.
#3. Cognitive Computing και Big Data Analytics
Αυτό το βιβλίο βοηθά τους οργανισμούς και τους τεχνολόγους να κατανοήσουν τις υποκείμενες έννοιες και τεχνολογίες των γνωστικών υπολογιστών, από τους αλγόριθμους NLP έως τις τεχνικές αναπαράστασης γνώσης.
Αυτό το βιβλίο περιλαμβάνει επίσης πραγματικές υλοποιήσεις αναδυόμενων έργων Qualcomm, Google, Amazon και Hitachi.
#4. Γνωστικές Υπολογιστικές Συνταγές
Αυτό είναι ένα από τα ιδανικά βιβλία για αρχιτέκτονες επιχειρήσεων και μηχανικούς λογισμικού που θέλουν να κατανοήσουν τη βαθιά μάθηση και να λύσουν τα προβλήματά τους AI και ML χρησιμοποιώντας παραδείγματα κώδικα πραγματικού κόσμου.
Δημοσιεύτηκε από τους Adnan Massod και Adnan Hashmi, αυτό το βιβλίο σάς επιτρέπει να μάθετε να δημιουργείτε λύσεις έτοιμες για παραγωγή με τη βοήθεια των API της Microsoft Cognitive Services, να επιλύετε εταιρικά προβλήματα στο NLP και την όραση υπολογιστή και να εφαρμόζετε βαθιά μάθηση χρησιμοποιώντας το Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) και το TensorFlow .
#5. IBM Watson για Τεχνητή Νοημοσύνη και Γνωσιακή Υπολογιστική
Αυτό το μάθημα Udemy είναι τέλειο αν θέλετε να μάθετε να δημιουργείτε έξυπνα συστήματα και εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης, ML και γνωστικών υπολογιστών με την IBM Watson.
Εξερευνά τις δυνατότητες του IBM Watson API για την επιλογή των καλύτερων δυνατοτήτων, τη δημιουργία ενός chatbot περίπτωσης πελατών, την εξαγωγή μεταδεδομένων από κείμενο και πολλά άλλα εκπληκτικά πράγματα.
Τελικές Λέξεις
Ενώ ο γνωστικός υπολογιστής δεν έχει ακόμη αξιοποιήσει πλήρως τις δυνατότητές του, η μελλοντική του εφαρμογή έχει πολλές δυνατότητες. Για παράδειγμα, βοηθά τους ανθρώπους να λαμβάνουν καλύτερες αποφάσεις, να αυτοματοποιούν περιττές εργασίες και να εκφορτώνουν το γνωστικό τους φορτίο.
Αυτό το ιστολόγιο σάς βοηθά να κατανοήσετε την έννοια του γνωστικού υπολογισμού, τον τρόπο λειτουργίας του, τα οφέλη του, ακόμη και το εύρος και τις εφαρμογές του για οργανισμούς.
Στη συνέχεια, ρίξτε μια ματιά στις ερωτήσεις και τις απαντήσεις της συνέντευξης στο cloud computing.