Nuove parole d’ordine e termini emergono quasi quotidianamente in questa era digitale. Uno di questi termini è Cognitive Computing, che sta guadagnando un’immensa popolarità tra gli individui e le organizzazioni.
Un sistema cognitivo apprende il comportamento umano e il ragionamento su larga scala per interagire naturalmente con loro. In termini semplici, è un campo dell’informatica che mira a creare macchine intelligenti in grado di apprendere, ragionare e comprendere come gli umani.
Le statistiche suggeriscono che il mercato del cognitive computing, valutato a 25,6 miliardi di dollari nel 2021, dovrebbe raggiungere i 269,4 miliardi di dollari entro il 2030 a un CAGR di 29,7.
Le piattaforme di calcolo cognitivo combinano Machine Learning (ML), Natural Language Processing (NLP), ragionamento, interazione uomo-computer, riconoscimento vocale e visivo e tecnologie più solide per simulare il pensiero e l’interazione umana e migliorare il processo decisionale.
In questo blog, approfondiremo la comprensione del cognitive computing. Vedremo come funziona, i suoi benefici, rischi e altro ancora.
Quindi, continua a leggere per conoscere questa tecnologia in rapida crescita.
Sommario:
Che cos’è il calcolo cognitivo?
Il calcolo cognitivo è un insieme di singole tecnologie che svolgono compiti particolari per facilitare l’intelligenza umana.
In parole semplici, il cognitive computing è un sistema che comprende e interpreta grandi volumi di dati e li utilizza per prendere decisioni, risolvere problemi e migliorare i risultati aziendali.
Elabora una grande quantità di dati non strutturati, come immagini, testo e video, per estrarre informazioni preziose e critiche e analizzare meglio queste informazioni. La parte migliore del cognitive computing è che apprende e si adatta dall’esperienza, migliorando le sue capacità e prestazioni nel tempo.
Pertanto, il calcolo cognitivo aiuta a prendere decisioni umane migliori. Alcune applicazioni essenziali del calcolo cognitivo includono:
- Sistemi di rilevamento delle frodi
- Riconoscimento vocale
- Riconoscimento facciale
- Assistenti virtuali
- Analisi del sentimento
- Valutazione del rischio
- Motori di raccomandazione
Pertanto, le organizzazioni possono prendere decisioni aziendali più informate sfruttando le informazioni e le raccomandazioni intelligenti generate tramite il cognitive computing.
Come funziona il calcolo cognitivo?
Il cognitive computing combina scienze cognitive e informatiche e crea sistemi informatici che comprendono e apprendono dal linguaggio naturale e dal ragionamento e prendono decisioni simili a quelle umane.
E per questo processo, il cognitive computing utilizza varie tecnologie avanzate, come NLP, ML, data mining, riconoscimento di modelli e visione artificiale, per imitare processi cognitivi simili a quelli umani.
Fonte: researchgate.net
L’obiettivo a lungo termine del cognitive computing è quello di facilitare la creazione di modelli IT automatizzati in grado di risolvere i problemi senza l’intervento umano.
Ecco una spiegazione dettagliata di come funziona il calcolo cognitivo:
- Ingestione di dati: la fase del processo del sistema di calcolo cognitivo è la raccolta e l’ingestione di un’enorme quantità di dati non strutturati e strutturati da diverse fonti, come sensori, database, social media e web.
- Elaborazione del linguaggio naturale (NLP): una volta acquisiti i dati, i sistemi di calcolo cognitivo utilizzano algoritmi NLP per estrarre il contesto e il significato dei dati e comprendere il linguaggio umano, inclusa la sintassi, la pragmatica e la semantica.
- Machine Learning (ML): i sistemi di calcolo cognitivo utilizzano algoritmi ML per apprendere dai dati estratti e progettare modelli per il dominio del problema. Implica l’addestramento del sistema su enormi dati, l’analisi delle sue prestazioni e il miglioramento continuo del modello in base al feedback.
- Algoritmi di ragionamento: una volta che il calcolo cognitivo ha costruito il modello, utilizza algoritmi di ragionamento per l’analisi dei dati e per prendere decisioni basate sulla conoscenza del modello. Questo processo include l’utilizzo del modello costruito per dedurre nuovi dati e informazioni, identificare modelli e prendere decisioni.
- Analisi delle previsioni: i sistemi di calcolo cognitivo valutano l’accuratezza delle loro previsioni e adattano i loro algoritmi e modelli per apprendere e migliorare continuamente le loro prestazioni sulla base del feedback di nuovi dati e utenti.
- Interazione dell’utente: i sistemi di calcolo cognitivo offrono un’interfaccia utente che rende più facile per gli utenti interagire con i sistemi utilizzando la PNL e ricevere consigli e approfondimenti basati sull’analisi e sul ragionamento del sistema.
Pertanto, il cognitive computing combina tutte le tecnologie avanzate per creare sistemi che interagiscono con gli esseri umani in modo intuitivo e più naturale per facilitare il processo decisionale complesso basato sulla profonda comprensione dei dati.
Caratteristiche principali del calcolo cognitivo
Il calcolo cognitivo fornisce questi attributi e caratteristiche chiave per dare un senso alle informazioni non strutturate e facilitare il processo decisionale complesso per gli esseri umani.
- Apprendimento adattivo: i sistemi di calcolo cognitivo devono essere adattivi e in grado di apprendere rapidamente informazioni mutevoli con requisiti e obiettivi in evoluzione. Elabora dati ambigui e dinamici in tempo reale per soddisfare le esigenze dei dati circostanti.
- Interattivo: HCI o Human-Computer Interaction è una componente essenziale delle macchine cognitive. Gli utenti devono interagire con le macchine di calcolo cognitivo e definire le loro mutevoli esigenze. Inoltre, il cognitive computing deve interagire anche con altri dispositivi, processi e piattaforme cloud.
- Stateful e iterativo: i sistemi di calcolo cognitivo dovrebbero identificare i problemi estraendo dati aggiuntivi e ponendo domande se la query è incompleta o vaga. I sistemi CC ottengono questo risultato conservando dati e informazioni su situazioni simili verificatesi in precedenza.
- Contestuale: i sistemi di calcolo cognitivo dovrebbero facilmente identificare, comprendere ed estrarre informazioni contestuali, come l’ora, il dominio, la posizione, i requisiti o il profilo, gli obiettivi o le attività di un utente. Traggono informazioni da diverse fonti di informazioni strutturate e non strutturate e dati sensoriali, visivi e uditivi.
Vantaggi del calcolo cognitivo
Ecco i vantaggi essenziali del cognitive computing per le aziende.
#1. Migliore raccolta e interpretazione dei dati
Uno dei maggiori vantaggi del cognitive computing è che analizza vasti modelli di dati e imita il comportamento umano, come l’apprendimento e la deduzione e l’interpretazione di dati strutturati e non strutturati.
Questa analisi viene quindi utilizzata per migliorare la visibilità del processo interno, aumentando le preferenze e la fidelizzazione dei clienti e il modo in cui i prodotti e i servizi vengono ricevuti.
#2. Rilevamento degli errori e risoluzione dei problemi
Se applicati all’ambiente tecnologico, i concetti di cognitive computing rendono più facile rilevare in modo accurato e rapido problemi e attività fraudolente nei processi aziendali e scoprire soluzioni e opportunità aziendali.
#3. Processo decisionale informato
Le capacità di raccolta e analisi dei dati del cognitive computing consentono di prendere decisioni più strategiche e informate, con conseguenti decisioni finanziarie più intelligenti, processi aziendali molto più efficienti, maggiore efficienza e risparmio sui costi.
#4. Fidelizzazione dei clienti
Il cognitive computing offre un’esperienza cliente-tecnologia molto più informata e utile, aumentando l’interazione e la soddisfazione dei clienti e migliorando la fidelizzazione dei clienti.
#5. Sicurezza informatica migliorata
Il cognitive computing può aiutare le aziende e le imprese a identificare e rispondere alle attività dei criminali informatici e alle minacce online in tempo reale con l’ausilio di tecnologie e strumenti di analisi avanzati.
Il cognitive computing migliora la sicurezza informatica aziendale nei seguenti modi:
- Informazioni avanzate sulle minacce
- Rilevamento delle minacce in tempo reale
- Analisi predittiva
- Analisi del comportamento
- Risposta automatizzata agli incidenti
Pertanto, le capacità di cognitive computing aiutano le aziende a prevenire in modo proattivo le attività dei criminali informatici e a ridurre le potenziali minacce alla sicurezza e i loro danni alle aziende.
#6. Maggiore collaborazione dei dipendenti
Il cognitive computing aiuta le aziende e le aziende a migliorare la collaborazione dei dipendenti offrendo approfondimenti e informazioni, consentendo ai team di lavorare in modo molto più efficiente.
In che modo il calcolo cognitivo può migliorare le competenze umane?
In alcune aree, gli esseri umani potrebbero non riuscire ad analizzare grandi quantità di dati o problemi che potrebbero non essere così evidenti per gli esseri umani.
È qui che il cognitive computing gioca un ruolo più significativo nel migliorare le competenze umane fornendo tecnologie di analisi avanzate per risultati di business più eccellenti.
Ecco come il cognitive computing può migliorare, accelerare e ridimensionare l’intelligenza e le competenze umane:
- Comprende il linguaggio umano naturale attraverso i dati sensoriali e interagisce con gli umani in modo naturale, fornendo consigli accurati e imparziali ai problemi.
- Identifica rapidamente i potenziali rischi con l’aiuto di approfondimenti e analisi basati sui dati, consentendo agli esseri umani di prendere decisioni migliori sulla base di prove e fatti.
- Aiuta gli esseri umani ad affrontare problemi complessi e a risolverne le cause alla radice, sviluppando allo stesso tempo le giuste soluzioni.
- Aiuta a migliorare l’efficienza operativa offrendo un supporto progressivo a persone e aziende.
- Il cognitive computing automatizza le attività banali e ripetitive, liberando le risorse umane e consentendo loro di concentrarsi su attività più complesse che richiedono competenze umane e abilità uniche.
- Aiuta a personalizzare l’esperienza umana analizzando i modelli comportamentali e le preferenze umane per fornire consigli e suggerimenti iper-personalizzati.
Bene, molti sostengono che anche l’Intelligenza Artificiale o le tecnologie AI aiutano ad automatizzare i processi ripetitivi, migliorare la personalizzazione e rendere la vita degli umani molto più semplice, quindi in che modo il calcolo cognitivo è esattamente diverso dall’Intelligenza Artificiale? Scopriamolo.
Calcolo cognitivo vs. Intelligenza artificiale
Sebbene le tecnologie alla base dell’intelligenza artificiale e del calcolo cognitivo siano simili, differiscono per concetti, obiettivi e capacità.
Ecco le differenze fondamentali tra il cognitive computing e l’Intelligenza Artificiale.
Intelligenza artificiale Calcolo cognitivo Il caso d’uso di base dell’AI sta implementando il miglior algoritmo e aumentando il pensiero umano per risolvere problemi complessi. D’altra parte, il calcolo cognitivo si concentra sull’imitazione del comportamento umano, dell’intelligenza e del ragionamento per risolvere problemi complessi. I sistemi di intelligenza artificiale imparano dai dati per trovare modelli, fare previsioni, rivelare informazioni nascoste e agire per trovare una soluzione. I sistemi di calcolo cognitivo analizzano un grande volume di dati e comprendono e simulano il linguaggio umano naturale e il ragionamento per trovare soluzioni ai problemi. I sistemi di intelligenza artificiale svolgono attività che richiedono intelligenza umana, come il riconoscimento vocale, la percezione visiva, l’elaborazione del linguaggio naturale e il processo decisionale. I sistemi di calcolo cognitivo utilizzano modelli e algoritmi ispirati al funzionamento del cervello umano, tra cui il deep learning e le reti neurali. I sistemi di intelligenza artificiale prendono decisioni autonomamente, riducendo al minimo l’interferenza e il ruolo umani. Il calcolo cognitivo integra dati e informazioni per gli esseri umani per facilitare il processo decisionale e la risoluzione dei problemi. L’intelligenza artificiale è utilizzata principalmente nei settori finanziario, bancario, sanitario, della sicurezza, manifatturiero e della vendita al dettaglio. Il calcolo cognitivo è utilizzato principalmente nei settori del servizio clienti, delle industrie e della sanità.
Pertanto, il calcolo cognitivo è un approccio più specifico all’intelligenza artificiale che enfatizza il ragionamento e l’interazione di tipo umano.
Poiché il calcolo cognitivo utilizza il contesto in modo più contestuale utilizzando informazioni basate su prove, questa tecnologia new age dovrebbe essere la prossima grande novità nel mondo della vita intelligente.
Fonte: dataversity.net
L’immagine suggerisce che il mercato globale del cognitive computing raggiungerà i 49,36 miliardi di dollari entro il 2025.
Tuttavia, poiché ogni moneta ha due facce, il cognitive computing presenta i propri rischi e svantaggi, come discusso di seguito.
Rischi e svantaggi del calcolo cognitivo
Ecco alcune sfide del cognitive computing che le aziende incontrano.
#1. Privacy e sicurezza dei dati
I sistemi di calcolo cognitivo gestiscono e fanno affidamento su un grande volume di dati, rendendo difficile mantenere un’elevata sicurezza dei dati e aumentando i rischi di violazione dei dati e violazioni della privacy.
Poiché i sistemi di calcolo cognitivo devono gestire molti dati sensibili, le organizzazioni devono considerare e affrontare le violazioni dei dati e i problemi di sicurezza e creare un piano di sicurezza dei dati a prova di errore.
#2. Adozione
L’adozione è un problema con qualsiasi nuova tecnologia.
Pertanto, le organizzazioni semplificano il processo di adozione per garantire il successo del cognitive computing collaborando con parti interessate come sviluppatori di tecnologia, organizzazioni, individui e governo.
#3. Processo di formazione meticoloso
Gli utenti devono sottoporsi a un’ampia formazione sui dati per comprendere a fondo il processo e il sistema di calcolo cognitivo. Quindi, uno dei motivi principali alla base della sua lenta adozione è il suo lento processo di formazione.
Ogni dipendente deve rivedere il sistema di calcolo cognitivo, rendendo il processo estremamente complesso e costoso.
#4. Mancanza di trasparenza
La complessità e la difficoltà nella comprensione dei processi di cognitive computing creano una mancanza di trasparenza, rendendo difficile capire come il sistema abbia raggiunto una particolare previsione o decisione.
#5. Pregiudizio
I sistemi di calcolo cognitivo apprendono da dati distorti, portando a esiti e risultati distorti. Ciò si traduce in un processo decisionale discriminatorio e iniquo, che può avere conseguenze nella vita reale.
Pertanto, è essenziale addestrare questi sistemi con informazioni imparziali e valutare le loro capacità decisionali.
#6. Interazione umana
Sebbene i sistemi di calcolo cognitivo interagiscano con gli esseri umani per comprendere il comportamento e il ragionamento umani, devono ancora affrontare delle sfide.
Gli esseri umani hanno una vasta gamma di stili di comunicazione, dialetti e lingue, e cercare di ragionare con loro può spesso portare a fraintendimenti, errori e informazioni incomplete.
#7. Cambio gestione
Il superamento della gestione del cambiamento è un’altra sfida comune del cognitive computing.
Il comportamento umano naturale è che gli esseri umani sono tipicamente resistenti al cambiamento e ai nuovi ambienti. Sfortunatamente, il cognitive computing apprende questa capacità umana, rendendo difficile per questi sistemi gestire il cambiamento e aumentando la paura che le macchine sostituiscano presto gli umani.
#8. Dipendenza dalla qualità dei dati
La qualità dei dati utilizzati dai sistemi di cognitive computing è cruciale per la loro efficienza e accuratezza.
I dati distorti, incompleti o imprecisi influiscono in modo significativo sulle prestazioni e sull’efficacia di questi sistemi.
#9. Lungo ciclo di sviluppo
I sistemi di calcolo cognitivo impiegano molto tempo per sviluppare applicazioni basate su scenari. L’implementazione di soluzioni di cognitive computing in più segmenti di settore è una sfida senza un tempo significativo e i giusti team di sviluppo.
I lunghi cicli di sviluppo rendono difficile per le organizzazioni e le aziende più piccole sviluppare i propri sistemi cognitivi.
#10. Costo
I sistemi di calcolo cognitivo richiedono molti investimenti di capitale, competenze e infrastrutture.
Pertanto, le organizzazioni devono soppesare tutti i vantaggi del cognitive computing rispetto ai costi prima di investire in sistemi adeguati.
Risorse di apprendimento
#1. Computing cognitivo: una breve guida per i rivoluzionari
Questo breve report e guida al cognitive computing, pubblicato da Peter Fingar, comprende l’ascesa della tecnologia del cognitive computing e delle applicazioni emergenti e il loro impatto sulle industrie e le imprese di tutto il mondo.
L’autore condivide il suo viaggio frenetico e coinvolgente con gli eventi, le risorse e gli attori chiave coinvolti nell’era del cognitive computing. Pertanto, è una lettura obbligata per coloro che hanno bisogno di una visione approfondita dell’intelligenza del calcolo cognitivo e di come cambierà la vita a livello globale.
#2. Calcolo cognitivo: teoria e applicazioni (volume 35)
Questa guida completa e di prim’ordine al calcolo cognitivo si concentra sulla sua teoria e sulle sue applicazioni. È scritto da esperti di fama internazionale, tra cui Vijay V Raghavan, Venu Govindaraju, Venkat N. Gudivada e CR Rao.
Include l’utilizzo di sistemi di calcolo cognitivo per gestire energia rinnovabile, modelli e algoritmi di apprendimento automatico, biometria, algoritmi vocali basati sui dati, analisi dei grafici e sicurezza informatica.
#3. Calcolo cognitivo e analisi dei Big Data
Questo libro aiuta le organizzazioni e i tecnologi a comprendere i concetti e le tecnologie di calcolo cognitivo sottostanti, dagli algoritmi di PNL alle tecniche di rappresentazione della conoscenza.
Questo libro include anche implementazioni reali di progetti emergenti di Qualcomm, Google, Amazon e Hitachi.
#4. Ricette di calcolo cognitivo
Questo è uno dei libri ideali per architetti aziendali e ingegneri del software che desiderano comprendere il deep learning e risolvere i loro problemi di intelligenza artificiale e ML utilizzando esempi di codice del mondo reale.
Pubblicato da Adnan Massod e Adnan Hashmi, questo libro ti consente di imparare a creare soluzioni pronte per la produzione con l’aiuto delle API dei servizi cognitivi Microsoft, risolvere i problemi aziendali in NLP e visione artificiale e applicare il deep learning utilizzando Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) e TensorFlow .
#5. IBM Watson per l’intelligenza artificiale e il calcolo cognitivo
Questo corso Udemy è perfetto se vuoi imparare a creare sistemi e applicazioni intelligenti di AI, ML e cognitive computing con IBM Watson.
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Parole finali
Mentre il cognitive computing deve ancora raggiungere il suo pieno potenziale, la sua futura implementazione ha molte possibilità. Ad esempio, aiuta gli esseri umani a prendere decisioni migliori, automatizzare le attività ridondanti e scaricare il proprio carico cognitivo.
Questo blog ti aiuta a comprendere il concetto di calcolo cognitivo, come funziona, i suoi vantaggi e persino il suo ambito e le sue applicazioni per le organizzazioni.
Quindi, dai un’occhiata alle domande e alle risposte dell’intervista sul cloud computing.