Šta treba da znamo o Cognitive Computing-u?
Cognitive Computing je pojam sa kojim se sve češće susrećemo u IT-u. Iako se najčešće primenjuje u kompanijama i industrijama koje barataju velikim brojem podataka, očekuje se da će biti značajno veća njegova primena.
Što je zapravo Cognitive Computing? Kako se razlikuje od veštačke inteligencije i kakva mu je primena? Da li možete da ga primenite u svom poslovanju i gde naučiti više? Odgovori su u redovima ispod.
Što je Cognitive Computing?
Cognitive Computing je podvrsta veštačke inteligencije čiji je glavni cilj simulacija načina na koji ljudi razmišljaju. To podrazumieva metode data mining-a, prepoznavanja uzoraka i NLP-a koje se isprepliću u samo-razvijajućim algoritmima.
Kako bi što bolje kopirao način na koji ljudski mozak razmišlja, Cognitive Computing se oslanja na algoritme dubokog učenja i neuralnih mreža, nakon čega dobijene podatke procesuira upoređujući ih sa podacima za učenje.
Cognitive Computing sistemi mogu da procesuiraju nestrukturirane podatke na isti način na koji ih i ljudi procesuiraju, ali nemerljivo brže. Mogu da razumeju jezične uzorke, slike, tekst, i audio zapise.
Možda je najjednostavnije Cognitive Computing opisati kao spoj kognitivne nauke tj. proučavanja mozga i njegovih procesa kao i kompijuterske nauke.
Ova simulacija procesa razmišljanja ima višestruke primene jer može iz kompleksnog seta podataka sintetizovati najbolji način delovanja. O primerima i načinima na koji se Cognitive Computing koristi u različitim industrijama i granama poslovanje pročitajte niže u tekstu.
Kako se Cognitive Computing razlikuje od AI (veštačke inteligencije)?
Cognitive Computing i AI su izuzetno blisko povezani. U oba pristupa se koriste metode mašinskog učenja, dubokog učenja, neuralnih mreža, NLP-a… Kako onda razlikovati AI i Cognitive Computing?
Najveća razlika između ova dva pojma su rezultati njihove primene i način interakcije s ljudima.
Veštačka inteligencija se koristi u sistemima koji simuliraju ljudsku inteligenciju u zadatom okruženju i procesima od kojih AI algoritam kontinuirano uči. Neke od primena u poslovanju uključuju chatbot-ove i virtualne asistente.
S druge strane, Cognitive Computing se koristi kao pametni sistem podrške pri donošenju odluka. S obzirom da mogu obrađivati velike količine podataka, uključujući i simbole kao i koncepte, koriste se za dobivanje konkretnih instrukcija za delovanje s obzirom na podatke.
Veštačka inteligencija služi za pronalaženje najtačnijeg rešenja problema. S druge strane, Cognitive Computing daje savete prilikom donošenja odluka.
Još jedna razlika leži u tome što se u Cognitive Computing-u u obzir uzimaju i kontekstualne informacije koje se potencijalno menjaju. Razlog leži u tome što se oslanja na prediktivnu analitiku, a ne na unapred utrenirane algoritme kao veštačka inteligencija.
Dok AI daje rezultat problema na osnovu naučenog, Cognitive Computing omogućava kontekstualno sagledavanje situacije, na bazi čega ljudi sami donose odluku.
Evo jednostavnog primera: virtualni asistent će lekaru na osnovu podataka “izračunati” najbolji pristup u lečenju pacijenta, dok će uz Cognitive Computing dobiti informacije o nekoliko najboljih opcija, nakon čega će doktor sam doneti odluku o načinu lečenja.
Primene Cognitive Computing-a
Cognitive Computing se do sada koristio u industrijama koje su bogate podacima. S obzirom na sveopštu digitalizaciju, za očekivati je da će Cognitive Computing naći svoju primenu u još širem broju slučajeva.
S obzirom da je čak 80% dostupnih podataka za analizu u organizacijama nestrukturirano, a Cognitive Computing može da procesuira nestrukturirane podatke, samim tim je mogućnost za primenu u poslovanju velika.
Od poboljšanja korisničkog iskustva do vođenja razvoja proizvoda, mogućnosti su nebrojane. Kod organizacija koje su rano prepoznale vrednost Cognitive Computing-a primećuje se sledeće:
• Cognitive Computing je vrlo važan faktor uspeha kompanije koja ga primenjuje u 65% slučajeva
• 58% ispitanih smatra kako je Cognitive Computing najbitniji za digitalnu transformaciju poslovanja, a isto toliko njih smatra kako je ova tehnologija ključna za održanje istog nivoa kompetitivnosti.
Primena u poslovanju
Kao što smo već spomenuli, analiza nestrukturiranih podataka je zapravo ključna funkcija Cognitive Computing-a. Ubrzana obrada i donošenje zaključaka na osnovu simuliranja ljudskih procesa razmišljanja može se upotrebiti za unapređivanje poslovanja na mnogo različitih načina.
Na primer, model Cognitive Computing-a može uočiti načine pojednostavljenja određenih poslovnih procesa, samim tim i umanjiti rizik vezan za iste. Tako se kompanije mogu pripremiti i na vanredne situacije u poslovanju.
Analitičke sposobnosti modela Cognitive Computing-a mogu se odlično primeniti i u finansijskoj industriji za procenu investicionog rizika. Osim toga, s obzirom na brzinu rada Cognitive Computing modela, može pomoći pri donošenju strateških odluka o ulaganju tj. kupovini i prodaji dobara na izuzetno dinamičnom tržištu.
Primena u prodaji
Analizom podataka o ponašanju korisnika mogu se uočiti predvidljivi obrasci ponašanja. Time se može unaprediti personalizovano korisničko iskustvo, posebno korisno u industriji prodaje i online shopping-a.
Takođe, metode Cognitive Computing-a mogu povećati zadovoljstvo korisnika i učiniti interakciju manje “robotskom” nego što je slučaj kod AI chatbot-ova.
Primena u cybersecurity-u
Cognitive computing se sve više koristi i u svrhe poboljšanja cybersecurity-a. S obzirom da se broj cyber napada povećava, a metode postaju sve prefinjenije, potrebno je sve bolje prepoznati pretnje i predložiti akcije za njihovo ublažavanje. Upravo to može pružiti Cognitive Computing, kao i obradu velikih količina nestrukturiranih podataka vezanih uz cybersecurity.
Ima li Cognitive Computing nedostataka?
Iako ima mnogo prednosti, uvođenje metoda Cognitive Computing-a u poslovanja ima i svoje nedostatke. Jedan od najvećih izazova uključuje dužinu razvojnog procesa, jer su takvi sistemi kompleksni, pa je development timovima potrebno dosta vremena da sistem izgrade, razviju i “nauče” uz pomoć velike količine podataka.
Dug proces razvoja znači i sporije usvajanje sistema. Zbog toga se za manje kompanije, Cognitive Computing sistemi često ne isplate, za razliku od većih organizacija koje uvek moraju voditi računa o zaštiti podataka - često korisničkih - koji se koriste za “učenje” Cognitive Computing modela.
Kursevi i edukacije za usavršavanje u Cognitive Computing-u
Developerima koji se bave analizom podataka i veštačkom inteligencijom edukacija u oblasti Cognitive Computing-a može zvučati kao logični korak u karijeri. Za njih i one koji žele da znaju više o ovoj tehnologiji koja dobija na značaju, izdvojili smo nekoliko edukacija o Cognitive Computing-u:
• https://www.udemy.com/course/ibm-watson-for-artificial-intelligence-cognitive-computing/
• https://www.coursera.org/lecture/introduction-to-ai/cognitive-computing-perception-learning-reasoning-UBtrp
• https://www.edx.org/course/implementation-strategies-ai-and-cognitive-computing
Šta na kraju možemo zaključiti o Cognitive Computing-u?
Ova perspektivna tehnologija oslanja se na našim stručnjacima već poznata područija poput veštačke inteligencije. Ima veliki potencijal u industrijama i organizacijama u kojima se obrađuje velika količina podataka.
Iako se ne isplati svakoj kompaniji, široka primena Cognitive Computing-a u IT industriji vidi se u domenu cybersecurity-a. S obzirom da je to rastuća grana IT-a, svakako se isplati saznati više o konkretnim benefitima Cognitive Computing-a za pojedine organizacije.
