Будущее
Gary Fowler

Как когнитивные облачные вычисления повлияют на бизнес?

Сегодня можно с уверенностью сказать, что мы подошли к тому моменту, когда уже недостаточно просто создавать машины для выполнения наших задач и потребностей.

Настало время когнитивных вычислений. Прогнозируется, что спрос на когнитивные сервисы резко возрастет. По данным Grand View Research, ожидается, что к 2025 году мировой рынок этого направления достигнет 49,36 миллиарда долларов.

Подобные теоретические прогнозы не единственное доказательство успеха, который обещают когнитивные вычисления. Согласно IBM Cognitive, компании, которые рано осознали возможности когнитивных вычислений, уже заметили значительную отдачу от своих инвестиций: 65% заявили, что технология стала решающей для общего успеха бизнеса, 58% заявили, что она имеет решающее значение для цифровой трансформации всей компании, другие 58% заявили, что она станет важным конкурентным преимуществом в ближайшем будущем.

По своей сути когнитивные вычисления подразумевают использование компьютерных моделей и алгоритмов для воспроизведения того, как люди думают и рассуждают в сложных ситуациях, где не существует простых решений. Системы когнитивных вычислений объединяют информацию из самых разных источников и оценивают контекст, чтобы найти наилучшие возможные решения. В этом процессе синтеза и оценки данных системы полагаются на интеллектуальный анализ данных, распознавание образов и обработку естественного языка для моделирования мыслительного процесса человеческого мозга.

Поскольку системы в значительной степени полагаются на структурированные и неструктурированные данные, технология требует больших объемов данных для решения более сложных задач, которые обычно оставляются на усмотрение и суждение человека. Получая данные, алгоритмы машинного обучения выявляют закономерности и постепенно учатся предиктивному анализу и генерации решений более быстрым и эффективным образом.

Как решение следующего поколения, которое уже стало реальностью, когнитивные вычисления выделяются рядом атрибутов, которые делают их жизнеспособными инвестициями для предприятий, переживающих цифровую трансформацию и стремящихся к быстрому росту и высокой производительности.

Когнитивные системы, по своей сути, очень адаптивны и быстро приспосабливаются к стратегии цифровой трансформации компании по мере ее развития и изменения с течением времени. Эта гибкость и маневренность также гарантирует, что системы могут считывать и обрабатывать информацию в режиме реального времени.

Важнейшим компонентом когнитивных вычислений является взаимодействие человека с компьютером. По мере развития и изменения потребностей пользователей система приспосабливается к этим изменениям, постоянно сохраняя способность распознавать и решать задачи наилучшим образом.

Сходство между человеческими рассуждениями и когнитивными вычислениями заключается в том, что когнитивные системы, как и человеческий мозг, могут находить решение, задавая правильные вопросы или используя данные.

Наконец, уникальность когнитивных вычислений заключается в их способности понимать контекст, в котором возникает проблема. Когнитивные системы способны понимать и идентифицировать такую контекстную информацию, как синтаксис, время, местоположение, домен, профиль пользователя, задачи или цели. Источниками этого типа информации являются как структурированные, так и неструктурированные данные: от визуальных до сенсорных и даже звуковых.

Часто возникает вопрос о схожести между когнитивными вычислениями и искусственным интеллектом. Хотя обе технологии действительно обладают большим количеством одинаковых возможностей, между двумя передовыми системами есть ключевое различие - в назначении и задачах технологии.

И когнитивные вычисления, и искусственный интеллект включают в себя многие из базовых технологий, таких как экспертные системы, нейронные сети, робототехника и виртуальная реальность (VR). Технологии искусственного интеллекта во многом подразумевают сочетание таких технологий, как машинное обучение, нейронные сети, NLP и глубокое обучение. Некоторые из наиболее распространенных приложений технологии искусственного интеллекта - это интеллектуальные помощники (например, Alexa, Siri или Google Assistant) и автономные транспортные средства. Обычно ИИ обучается на данных в течение определенного периода времени, чтобы научить систему способности изучать определенные переменные и в конечном итоге предсказывать результаты.

Когда дело доходит до когнитивных вычислений, этот термин обычно относится к решениям ИИ, которые воспроизводят процесс мышления человека. Точно так же, как человеческий мозг анализирует окружающую среду и понимает более широкий контекст, в котором он работает, подобным образом когнитивные вычисления подходят к задаче решения проблем. Подобное моделирование возможно благодаря машинному обучению, глубокому обучению, анализу тональности, нейронным сетям и NLP.

В контексте бизнес-приложений, цель системы искусственного интеллекта - автоматизировать внутренние процессы и достичь максимальной эффективности и производительности внутри организации. Когнитивные системы, в свою очередь, призваны помочь людям, например сотрудникам, руководителям компаний или даже клиентам, принимать более обоснованные решения. Прекрасным примером поддержки, которую когнитивные системы предлагают профессионалам-людям, является IBM Watson for Oncology. Эта технология используется профессионалами, специализирующимися на лечении рака. Она позволила расширить опыт медицинских работников в поиске лучших решений для пациентов, создавая широкий спектр гипотез для обсуждения и назначения методов лечения.

В настоящее время доступно еще одно приложение – AskGordy. Это приложение, использующее возможности IBM Watson для хранения и извлечения корпоративных данных. Приложение использует когнитивные вычисления для быстрого понимания сложных задач и целей запросов, которые задают сотрудники компании. Фактически, пользователи могут даже оставить отзыв о системе, чтобы помочь ей расти и совершенствоваться.

Таким образом, когнитивные вычисления - это подкатегория искусственного интеллекта, наиболее близкая к имитации человеческого суждения, и в этом смысле она открывает перед компаниями множество возможностей для улучшения взаимодействия с клиентами, внутренней эффективности и максимального роста. Назначение технологии действительно ненамного отличается от традиционной технологии искусственного интеллекта, но когнитивные вычисления делают акцент на расширении человеческих возможностей и помощи профессионалам в их работе, а не на замене человеческих навыков.

{ "author_name": "Gary Fowler", "author_type": "self", "tags": [], "comments": 1, "likes": 0, "favorites": 10, "is_advertisement": false, "subsite_label": "future", "id": 201926, "is_wide": false, "is_ugc": true, "date": "Thu, 28 Jan 2021 17:24:29 +0300", "is_special": false }
0
1 комментарий
Популярные
По порядку
1

Спасибо автору этой статьи! Написано с большим вкусом и профессионализмом.
  По моему мнению через какое-то время вероятность как наука исчезнет и в этом будет большая заслуга когнитивных вычислений. Супер! Такие технологии дадут нам шанс предвидеть и будущее тоже.🥥👍👍👍

Ответить

Комментарии

null