Šta treba da znamo o Cognitive Computing-u?

Inovacije 24. jan. 2023

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.

Tagovi

Tvoja prijava je uspešno sačuvana!
Odlično! Da bi imao pristup kompletnom sadržaju bloga potrebno je da završiš proces plaćanja.
Tvoja prijava je uspešna!
Tvoj nalog je aktiviran, sada imaš pristup kompletnom sadržaju bloga.