Što bi svi trebali znati o Cognitive Computingu?

Zanimljivosti 6. pro. 2022

Cognitive Computing je pojam kojeg sve češće susrećemo u IT-u. Iako se najčešće primjenjuje u tvrtkama i industrijama koje barataju velikim brojem podataka, za očekivati je da će se sve više koristiti.

Što je zapravo Cognitive Computing? Kako se razlikuje od umjetne inteligencije i kakva mu je primjena? Možete li ga primijeniti u svojem poslovanju i gdje naučiti više? Pročitajte i doznajte.

Što je Cognitive Computing?

Cognitive Computing je podvrsta umjetne inteligencije čiji je glavni cilj simulirati način na koji ljudi razmišljaju. To podrazumijeva metode data mininga, 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, te podatke iz istih procesuira uspoređujući ih s podacima za učenje.

Cognitive Computing sistemi mogu procesuirati nestrukturirane podatke na isti način na koji ih i ljudi procesuiraju, ali nemjerljivo brže. Mogu razumjeti jezične uzorke, slike, tekst i audio zapise.

Možda je najjednostavnije Cognitive Computing opisati kao spoj kognitivne znanosti tj. proučavanja mozga i njegovih procesa te kompjuterske znanosti.

Ova simulacija procesa razmišljanja ima mnoge primjene jer može iz kompleksnog seta podataka sintetizirati najbolji način djelovanja. O primjerima i načinima na koji se Cognitive Computing koristi u različitim industrijama i granama djelovanja pročitajte niže u tekstu.

Kako se Cognitive Computing razlikuje od AI (umjetne inteligencije)?

Cognitive Computing i AI su izuzetno blisko povezani. U oba se pristupa koriste metode strojnog učenja, dubokog učenja, neuralnih mreža, NLP-a… Kako onda razlikovati AI i Cognitive Computing?

Najveća razlika između ova dva pojma su rezultati njihove primjene i način interakcije s ljudima.

Umjetna inteligencija se koristi u sustavima koji simuliraju ljudsku inteligenciju u zadanom okruženju i procesima od kojih AI algoritam kontinuirano uči. Neke od primjena u poslovanju uključuju chatbote i virtualne asistente.

S druge strane, Cognitive Computing se koristi kao pametni sustav podrške pri donošenju odluka. S obzirom na to da mogu obrađivati velike količine podataka, uključujući i simbole te koncepte, koristi ih se za dobivanje konkretnih uputa za djelovanje s obzirom na podatke.

Umjetna inteligencija služi nalaženju najtočnijeg rješenja određene petlje ili problema. S druge strane, Cognitive Computing daje savjete za djelovanje donositeljima odluka.

Još jedna razlika leži u tome što se u Cognitive Computingu u obzir uzimaju i kontekstualne informacije koje se potencijalno mijenjaju. Razlog leži u tome što se oslanja na prediktivnu analitiku, a ne na unaprijed utrenirane algoritme kao umjetna inteligencija.

Dok AI daje rezultat problema s obzirom na naučeno, Cognitive Computing omogućava kontekstualno sagledavanje situacije, na temelju čega ljudi sami donose odluku.

Evo jednostavnog primjera: virtualni asistent će liječniku na temelju podataka “izračunati” najbolji pristup u liječenju pacijenta, dok će uz Cognitive Computing dobiti informacije o nekoliko najboljih opcija, nakon čega će doktor sam donijeti odluku o načinu liječenja.

Primjene Cognitive Computinga

Cognitive Computing se do sada koristio u industrijama koje su bogate podacima. S obzirom na sveopću digitalizaciju, za očekivati je da će Cognitive Computing naći svoju primjenu u još širem broju slučajeva.

S obzirom na to da je čak 80% dostupnih podataka za analizu u organizacijama nestrukturirano, a Cognitive Computing može procesuirati nestrukturirane podatke, primjena u poslovanju je velika.

Od poboljšanja korisničkog iskustva do vođenja razvoja proizvoda, mogućnosti su nebrojene. Kod organizacija koje su rano prepoznale vrijednost Cognitive Computinga primjećuje se sljedeće:

  • Cognitive Computing je vrlo važan faktor uspjeha tvrtke koja ga primjenjuje u 65% slučajeva
  • 58% ispitanih smatra kako je Cognitive Computing najbitniji za digitalnu transformaciju poslovanja, a isto toliko smatra kako je ova tehnologija ključna za održanje iste razine kompetitivnosti.

Primjena u poslovanju

Kao što smo već spomenuli, analiza nestrukturiranih podataka je zapravo core funkcija Cognitive Computinga. Ubrzana obrada i donošenje zaključaka na temelju simuliranja ljudskih procesa razmišljanja može se upotrijebiti za unaprjeđivanje poslovanja na mnogo različitih načina.

Na primjer, sustav Cognitive Computinga može uočiti načine kako pojednostaviti određene poslovne procese te minimizirati rizik vezan uz iste. Tako se tvrtke mogu pripremiti i na izvanredne situacije u poslovanju.

Analitičke sposobnosti modela Cognitive Computinga mogu se odlično primijeniti i u financijskoj industriji za procjenu investicijskog rizika. Osim toga, s obzirom na brzinu rada Cognitive Computing modela, može pomoći donijeti strateške odluke o ulaganju tj. kupovini i prodaji dobara na izuzetno dinamičnom tržištu.

Primjena u prodaji

Analizom podataka o ponašanju korisnika mogu se uočiti predvidljivi obrasci ponašanja. Time se može unaprijediti personalizirano korisničko iskustvo, posebno korisno u industriji prodaje i online shoppinga.

Također, metode Cognitive Computinga mogu povećati zadovoljstvo korisnika i učiniti interakciju manje “robotskom” nego u slučaju AI chatbotova.

Primjena u cybersecurityju

Cognitive computing se sve više koristi i u svrhe poboljšanja cybersecurityja. S obzirom na to da se broj cyberattackova povećava a metode postaju sve profinjenije, potrebno je sve bolje razaznati prijetnje 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 Computinga u poslovanje ima i svoje nedostatke. Jedan od najvećih izazova uključuje duljinu razvojnog procesa, jer su takvi sustavi kompleksni te development timovima treba dosta vremena da sustav izgrade, razviju i “nauče” uz pomoć velike količine podataka.

Dug proces razvoja znači i sporije usvajanje sustava. Zbog toga se za manje tvrtke, Cognitive Computing sustavi se često ne isplate, dok veće organizacije uvijek moraju pripaziti na zaštitu podataka - često korisničkih - koji se koriste za “učenje” Cognitive Computing modela.

Tečajevi i edukacije za usavršavanje u Cognitive Computingu

Developerima koji se bave analizom podataka i umjetnom inteligencijom obrazovanje o Cognitive Computingu može zvučati kao logični korak u karijeri. Za njih i one koji žele znati više o ovoj tehnologiji koja dobiva na značaju, izdvojili smo nekoliko edukacija o Cognitive Computingu:

Što na kraju možemo zaključiti o Cognitive Computingu?

Ova perspektivna tehnologija oslanja se na, našim stručnjacima, već poznata područja poput umjetne inteligencije. Ima veliki potencijal za industrije i organizacije u kojima se obrađuje velika količina podataka.

Iako se ne isplati svakoj tvrtki, široka primjena Cognitive Computinga u IT industriji vidi se u domeni cybersecurityja. S obzirom na to da je to rastuća grana IT-a, svakako se isplati doznati više o konkretnim benefitima Cognitive Computinga za pojedine organizacije.

Oznake

Joberty

Joberty je platforma za razmjenu iskustava iz IT zajednice.

Tvoja prijava je uspješno sačuvana!
Odlično! Kako bi imao pristup cijelom sadržaju bloga potrebno je izvršiti proces plaćanja.
Tvoja prijava je uspješna!
Tvoj nalog je aktiviran, sada imaš pristup cijelom sadržaju bloga.