Как предприятието може да използва когнитивните изчисления

Съдържание

• Смесени резултати
• Без грешки, без стрес - Вашето стъпка по стъпка ръководство за създаване на софтуер, променящ живота, без да разрушава живота ви
• Да станем по-умни

Източник: nicescene / iStockphoto

За вкъщи:

Когнитивните изчисления са следващата еволюционна стъпка за съвременните технологии за изкуствен интелект и машинно обучение. Но какви нови възможности ще донесе на предприятието?

Предприятието просто се намокри, когато става въпрос за изкуствен интелект и машинно обучение, но истинската награда зад тези технологии е появата на напълно познавателни изчисления.

Но какво означава когнитивността и как ще разберем кога сме го постигнали? И най-важното - по какви начини той ще подобри процесите и възможностите на предприятията извън вече значителния напредък на AI и ML?

Най-известната когнитивна платформа в наши дни е IBM Watson. Не само, че е шампион „Опасност!“, Той играе все по-решаваща роля в много индустрии, интензивни с данни, като здравеопазване, финанси и високотехнологично производство. Но Уотсън не е единственото познавателно решение за предприятието. Компании като Enterra Solutions, Attivio и Diwo поставят познавателна работа за задачи като разработване на приложения, търсене и дори сигурност. (За повече информация относно потенциала на ИИ вижте В творчеството може ли да се приложи творчеството?)

Смесени резултати

Засега обаче първоначалните резултати са смесени. Дори Уотсън понякога има проблеми с дестилацията на истината от големи, често конфликтни набори от данни. Но като всички интелигентни системи, когнитивните имат способността да се учат и да се адаптират към променящите се среди, което им позволява постоянно да подобряват собствената си производителност без ръчно кодиране. И това води до съвсем реалната възможност преди дългите знания работата от всички видове да се управлява до голяма степен от автономни платформи за самообучение.

Но ако това е академично за всички интелигентни системи, какво различава когнитивните решения от AI на въртене на мелницата? Според Джоул Ханс на RT Insight, основната разлика се състои в начина, по който когнитивните процеси обработват информация.Стандартната интелигентност е много ефективна при определяне на кое действие сред набор от предварително определени опции е най-подходящо в дадена ситуация. Така интелигентен асистент например може да анализира формулировката на определена заявка и да избере отговор от съществуващо меню. Когнитивното решение обаче се опитва да подражава на човешката мисъл да се включи в реално осъзнато решаване на проблеми. Това поставя повече познавателните нива на асистент, който може да дава съвети и да установи нюанса на проблема, а не проста програма, която може автоматично да изпълнява функция.

Ключов пример, подчертаващ разликата между интелигентност и познавателен, може да се намери в операционната зала. Една интелигентна система би била в състояние да следи сърдечната честота, дишането и други фактори, за да регулира нивото на анестезия или дори да насочи отдалечен скалпел до точното място. Когнитивен асистент, от друга страна, би дал съвети относно процедурите и курсовете на лечение, извличайки данни от многобройни източници, до които може би лекар не разполага с готов достъп.

Как това може да се приложи за бизнеса? Фредерик Лалуо, президент и изпълнителен директор на Aera Technology, твърди, че основното приложение е дигитализирането на изпълнителната функция чрез обучение на машини за оценка на противоречиви цели и данни, които след това да избират от различни опции, базирани на логика, рационалност, причинно-следствен анализ и опит. Водещите невролози вече картографират как става това в човешкия мозък, така че следващата стъпка е прилагането на същия процес на обучение към AI.

Например, един незрял човешки мозък може да изисква известно време, за да овладее сложна задача, като връзване на обувка, но след като умението се усвои, става автоматично. Тъй като ситуациите стават по-сложни, мозъкът трябва да разчита на по-голямо хранилище на данни, голяма част от него външно, за да стигне до заключение. От този момент той трябва да измисли вид измервател на заплахата, за да претегли сериозността на дадена ситуация и количеството внимание, което заслужава. Точно както човешкият мозък трябва да премине тези етапи на развитие, за да постигне способност за вземане на решения на изпълнително ниво, така и интелигентната платформа. Ето защо повечето експерти не са прекалено загрижени, когато платформи като Watson не могат да изпълняват безупречно направо - трябва да научат какво трябва да се направи. (Имаме нужда от компютри, но те имат нужда от нас? Вижте още един поглед към симбиозата на човек и компютър.)

Без грешки, без стрес - Вашето стъпка по стъпка ръководство за създаване на софтуер, променящ живота, без да разрушава живота ви

Не можете да подобрите уменията си за програмиране, когато никой не се интересува от качеството на софтуера.

Да станем по-умни

Но това развитие е двупосочна улица. Както когнитивният процес се развива и променя, така и предприятието. Rose de Fremery от Mobile Business Insight отбелязва, че когнитивното предприятие ще има капацитет за експоненциално обучение и непрекъсната самостоятелна оптимизация, която може да се използва за постигане на конкурентно предимство чрез използване на сложни технологии като blockchain, IoT и напреднали 3D ing.

За да се ориентира успешно в този преход обаче, предприятието трябва да възприеме познавателни технологии с ясен план. Докато много организации несъмнено ще ги използват за заемане на позиции на установени пазари, други се стремят да създадат нови процеси и бизнес модели, за да преработят съществуващите индустрии по по-цифрови, обслужвани линии или да създадат изцяло нови за все по-свързан свят.

В определен момент обаче когнитивните технологии трябва да генерират практически приложения, които служат за подобряване или разширяване на начина на работа на знанието днес. Да се Phanikishore Burre, вицепрезидент по облачни, инфраструктурни и охранителни услуги на CSS Corp., най-належащите случаи на използване на познавателни са:

• Предсказваща поддръжка - при която могат да се използват огромни набори от данни, за да се предвидят повреди както в цифровите, така и в механичните системи;
  
  
• Анализ на взаимозависимостта - картографиране на връзките между системите и събитията за установяване на съществуващи и потенциални проблеми и динамично стремеж към оптимална ефективност;
  
  
• Самолечение / автономно саниране - автоматично възстановяване на критична инфраструктура, приложения и софтуер, като се използва комбинация от автоматизирана апаратура, анализи за машинно обучение и интегрирана корекция;
  
  
• Управление на системите за самообучение - гарантиране, че интелигентността е винаги достъпна в съответствие с дадена задача, като улеснява достъпа до подходяща информация, инструменти, шаблони и други ресурси и;
  
  
• Smart Agents - интелигентни, свързани виртуални активи, които могат да откриват и реагират на вътрешна и външна среда за преход на предприятието от контрол в реално време към предсказуем, автономен контрол.

Когнитивната технология понякога се нарича „мислещ“ компютър, но това не е напълно правилно. Основните основи на човешката мисъл и съзнание все още са загадка, докато когнитивните системи се опитват да имитират резултатите от човешкия интелект чрез високо напреднали алгоритмични процеси. Това означава, че те могат да бъдат разбити, анализирани и преструктурирани на ограничено ниво, давайки на хората краен контрол върху това как се държат.

В много отношения когнитивните решения могат да превъзхождат човешкия мозък, особено когато става въпрос за обработка на големи, сложни набори от данни. Но в крайна сметка мозъкът печели, защото мисли за себе си, а не за някой друг.