Разрушение когнитивных вычислений | О чем все это? — блог Джей Наир
Когнитивные вычисления часто используется взаимозаменяемо с искусственным интеллектом, но это не совсем неправильно. Например, Школа бизнеса Слоана при Массачусетском технологическом институте определяет этот термин как систему, которая адаптивно использует лежащие в основе алгоритмы или обработку с учетом новых данных.
Хотя это не всегда было горячей тенденцией. Настоящее диктует иное, при этом большая часть пара приписывается:
1. Огромная вычислительная мощность компьютеров нового поколения
2. Значительно увеличенная емкость устройств хранения (петабайты данных в облаке)
3. Легкий и удобный доступ к цифровым данным
Это был ожидаемый результат, поскольку концепция и потенциал когнитивных вычислений существовали десятилетиями. Сегодня Amazon Alexa, Apple Siri, IBM Watson, Google Go и другие призваны повысить осведомленность об идеях когнитивных вычислений. Хотя приложения существуют как для конечного потребителя, так и для предприятия, последнее требует повышенного внимания к точности и аккуратности.
Готов ли бизнес когнитивных вычислений?
Когнитивные вычисления не являются ни универсальным решением проблем, ни всеведением. Технология наиболее эффективна с узкими и четко определенными задачами. В качестве примера возьмем страховую компанию, которая проверяет требования о возмещении расходов; в то время как правила возмещения в значительной степени исчерпывающие и сложные для человеческого понимания, они четко определены и, следовательно, хорошо подходят для когнитивных вычислений.
Как данные определяют результаты
Данные имеют решающее значение для успешных когнитивных результатов — чем качественнее данные, тем успешнее результат. В то же время низкокачественные данные обязательно приведут к ненадежным или неэффективным результатам.
Когнитивные вычисления также становятся неэффективными перед лицом динамических или быстро меняющихся данных, что подразумевает возможность того, что релевантные данные могут быстро стать неактуальными. Это снижает ценность и достоверность генерируемых идей. В настоящее время варианты использования с быстро меняющимися данными не считаются подходящими для когнитивных вычислений.
Идентификация человеческого компонента
Когнитивные системы — это аугментационная технология, и для ее эффективности требуется поддержка человека. Известно, что в младенчестве технология дает неправильные результаты, поэтому вмешательство человека требует 4–6-месячного периода обучения в зависимости от ситуации.
В конце концов, люди обучают когнитивные системы тому, что правильно, а что нет, что позволяет лучше учиться и расти для более точных прогнозов на будущее.
Заключение
Когнитивные технологии являются частью более крупного цифрового эволюционного цикла. Все начинается с компании, стремящейся к цифровой трансформации; возможно, с выявлением ручных процессов, требующих автоматизации. В условиях развивающегося рынка несколько технологических компаний, таких как IBM, предлагают механизмы автоматизации, предназначенные для преобразования ручных процессов в автоматизированные. Вы можете назвать это основой для цифрового предприятия.
Со временем и при определенном уровне зрелости организации могут применять аналитику для получения информации и улучшения результатов. Это может начаться с описательного описания прошлых событий. Но при наличии достаточного количества наборов данных в дополнение к аналитическим выводам наборы данных трансформируются, становясь шаблонами, а затем наборами шаблонов, которые можно использовать для прогнозирования будущих событий и результатов. С прогнозной аналитикой начинают появляться когнитивные системы.
Как технология, когнитивные вычисления стали более надежными, чем в прошлом, и быстро расширяются как для конечных потребителей, так и для предприятий. Теперь мы видим положительное использование технологии в финансовой, медицинской и других областях. Это только начало. Он обладает потенциалом для поддержки людей в обеспечении эффективности и действенности важной и творческой работы.
Это звучит как слишком сложная задача? Что ж, вы всегда можете начать с улучшения повседневных процессов в вашей фирме и смотреть вперед в мощное, безграничное будущее.
