在5分钟或更短的时间内解释认知计算

在这个数字时代，新的流行词和术语几乎每天都在涌现。其中之一就是认知计算，它在个人和组织中越来越受到广泛关注。

认知系统通过大规模学习人类行为和推理来自然地与他们互动。简单来说，它是一个计算机科学领域，旨在创建能够像人类一样学习、推理和理解的智能机器。

统计数据显示，2021年认知计算市场价值为256亿美元，预计以29.7%的复合年增长率增至。

认知计算平台结合了机器学习（ML）、自然语言处理（NLP）、推理、人机交互、语音和视觉识别等更强大的技术，模拟人类思维和交互，改善决策能力。

在本文中，我们将深入了解认知计算。我们将了解它的工作原理、好处、风险等等。

所以，请继续阅读，了解这个迅速增长的技术。

什么是认知计算？

认知计算是一组执行特定任务以促进人类智能的个别技术。

简单地说，认知计算是一个系统，它理解和解释大量的数据，并利用这些数据做出决策、解决问题和改善业务结果。

它处理大量的非结构化数据，如图像、文本和视频，以提取有价值和关键的见解，并更好地分析这些信息。认知计算最好的部分在于它通过经验学习和适应来提高其能力和性能。

因此，认知计算有助于做出更好的人类决策。认知计算的一些重要应用包括：

• 语音识别
• 人脸检测
• 虚拟助手
• 情感分析
• 风险评估
• 推荐引擎

因此，组织可以通过利用认知计算生成的智能洞察和建议做出更明智的业务决策。

认知计算如何工作？

认知计算结合了认知科学和计算机科学，创建了能够理解和学习自然语言和推理并做出类似人类决策的计算机系统。

为了实现这一过程，认知计算利用了各种先进技术，如NLP、ML、数据挖掘、模式识别和计算机视觉，以模仿类似人类的认知过程。

认知计算的长期目标是促进创建能够在没有人工干预的情况下解决问题的自动化IT模型。

下面详细解释了认知计算的工作原理：

• 数据摄取：认知计算系统处理的步骤是从多个来源（如传感器，数据库，社交媒体和网络）收集和摄取大量的结构化和非结构化数据。
• 自然语言处理（NLP）：一旦摄取数据，认知计算系统使用算法提取数据的上下文和含义，并理解人类语言，包括句法，语用和语义。
• 机器学习（ML）：认知计算系统使用机器学习算法从提取的数据中学习，并为问题域设计模型。这涉及在大量数据上训练系统，分析其性能，并根据反馈不断改进模型。
• 推理算法：一旦认知计算构建了模型，它使用推理算法进行数据分析并基于模型的知识做出决策。该过程包括使用构建的模型推断新数据和信息，识别模式并做出决策。
• 预测分析：认知计算系统评估其预测的准确性，并根据来自新数据和用户的反馈调整其算法和模型，以持续学习和改进性能。
• 用户交互：认知计算系统提供用户界面，使用户可以使用自然语言处理与系统进行交互，并根据系统的分析和推理获得建议和见解。

因此，认知计算结合了所有先进技术，创建了与人类直观和更自然地交互，以便基于数据的深度理解促进复杂决策。

认知计算的关键特点

认知计算提供以下关键属性和特点，以理解非结构化信息并促进复杂决策。

• 自适应学习：认知计算系统必须具备适应性，能够快速学习不断变化的信息，并满足不断演化的需求和目标。它实时处理模糊和动态数据，以满足周围数据的需求。
• 交互：人机交互是认知机器的一个重要组成部分。用户必须与认知计算机进行交互，并定义他们不断变化的需求。此外，认知计算还必须与其他设备、流程和云平台进行交互。
• 有状态和迭代：认知计算系统应通过引入附加数据并在查询不完整或含糊时提问来识别问题。认知计算系统通过维护有关先前发生的类似情况的数据和信息来实现这一点。
• 上下文：认知计算系统应轻松识别、理解和提取上下文信息，如时间、领域、位置、需求或用户的个人资料、目标或任务。它们从多个结构化和非结构化信息来源以及感知、视觉和听觉数据中提取信息。

认知计算的好处

以下是认知计算对企业的重要好处。

#1 改进的数据收集和解释

认知计算的最大优势之一是它分析广泛的数据模式，并模拟人类行为，如学习、推理和解释结构化和非结构化数据。

然后利用这种分析来改善内部流程的可见性，提升客户偏好和忠诚度，以及改善产品和服务的接受程度。

#2. 错误检测和故障排除

当应用于技术环境时，认知计算概念使得准确快速地检测问题和欺诈活动变得更加容易，并揭示业务解决方案和机会。

#3. 知情决策

认知计算的数据收集和分析能力使其能够进行更具战略性和知情性的决策，从而产生更明智的财务决策、更高效的业务流程、提高效率和节省成本。

#4. 客户保留

认知计算提供了更多知情和有帮助的客户与技术互动体验，提升了客户互动和满意度，改善了客户保留。

#5. 提高网络安全性

认知计算可以帮助公司和企业通过先进的分析工具和技术实时识别和应对网络犯罪活动和在线威胁。

认知计算通过以下方式改善业务网络安全：

• 高级threat intelligence
• 实时威胁检测
• 预测分析
• 行为分析
• 自动化事件响应

因此，认知计算能力有助于企业主动预防网络犯罪活动，减少潜在安全威胁及对企业的损害。

#6. 改进员工协作

认知计算通过提供见解和信息，帮助企业和公司改进员工协作，使团队能够更高效地工作。

认知计算如何增强人类专业知识？

在某些领域，人类可能无法分析大量数据或人类难以发现的问题。

这就是认知计算在通过提供先进的分析技术来增强人类专业知识方面发挥更重要作用的地方。

以下是认知计算如何增强、加速和扩展人类智能和专业知识的方式：

• 它通过感知数据理解自然人类语言，并与人类进行自然互动，为问题提供准确和无偏见的建议。
• 它借助数据驱动的洞察力和分析，快速识别潜在风险，使人们能够基于证据和事实做出更好的决策。
• 它帮助人类解决复杂问题和解决其根本原因，同时制定正确的解决方案。
• 它通过为人类和企业提供渐进的支持，帮助提高运营效率。
• 认知计算自动化单调和重复的任务，释放人力资源，使其能够专注于需要人类专业知识和独特技能的更复杂任务。
• 它通过分析人类行为模式和偏好，个性化人类体验，提供超个性化的建议和建议。

许多人争论说，即使是Artificial Intelligence或AI技术也可以帮助自动化重复流程，改善个性化，使人类生活更加轻松。那么认知计算究竟与人工智能有什么不同？让我们找出答案。

认知计算与人工智能

虽然人工智能和认知计算背后的技术相似，但它们在概念、重点和能力上存在差异。

以下是认知计算和人工智能之间的基本区别。

人工智能	认知计算
人工智能的基本用例是实施最佳算法并增强人类思维以解决复杂问题。	认知计算则侧重模仿人类行为、智能和推理来解决复杂问题。
人工智能系统通过数据学习查找模式、进行预测、揭示隐藏信息并采取行动以找到解决方案。	认知计算系统分析大量数据并理解和模拟自然人类语言和推理以找到问题的解决方案。
人工智能系统执行需要人类智能的任务，如视觉感知、自然语言处理和决策。	认知计算系统使用受人脑工作启发的模型和算法，包括神经网络。
人工智能系统自主做出决策，尽量减少人类干预和角色。	认知计算通过为人类补充数据和信息来促进决策和问题解决。
人工智能主要应用于金融、银行、医疗、安全、制造和零售等领域。	认知计算主要应用于教育、工业和医疗保健领域。

因此，认知计算是一种更具体的人工智能方法，强调类似人类推理和交互。

由于认知计算更加以证据为基础地使用上下文，这种新兴技术有望成为智能化生活世界的下一个重大突破。

这张图片显示，全球认知计算市场预计到2025年将达到493.6亿美元。

然而，任何事物都有两面性，认知计算也有其风险和缺点，如下所述。

认知计算的风险和缺点

以下是企业面临的一些认知计算挑战。

#1. 数据隐私和安全

认知计算系统处理和依赖大量数据，使得维护高水平的数据安全变得具有挑战性，并增加了风险和隐私违规。

由于认知计算系统必须处理大量敏感数据，组织必须考虑和解决数据泄露和安全问题，并制定完善的数据安全计划。

#2. 采用

采用任何新技术都存在问题。

因此，组织通过与技术开发者、组织、个人和政府等利益相关者合作，简化采用过程以确保认知计算的成功。

#3. 精细的培训过程

用户必须接受广泛的数据培训，以全面了解认知计算过程和系统。因此，其缓慢的培训过程是其采用缓慢的主要原因之一。

每个员工都必须审查认知计算系统，使过程变得非常复杂和昂贵。

#4. 缺乏透明度

认知计算过程的复杂性和难以理解性导致了透明度的缺失，使得很难理解系统是如何达到特定的预测或决策的。

#5. 偏见

认知计算系统从存在偏见的数据中学习，导致结果和成果具有偏见。这会导致歧视性和不公平的决策，可能产生现实生活中的后果。

因此，用无偏见的信息训练这些系统并评估其决策能力是必要的。

#6. 人机交互

虽然认知计算系统与人类互动以理解人类行为和推理，但它们仍然面临挑战。

人类拥有广泛的communication styles、方言和语言，试图与他们推理常常会导致误解、错误和不完整的信息。

#7. 变革管理

克服变革管理是另一个常见的认知计算挑战。

人类的自然行为是抵制变化和新环境。不幸的是，认知计算学会了这种人类能力，使得这些系统难以处理变化，并增加了机器很快会取代人类的恐惧。

#8. 数据质量依赖

认知计算系统使用的数据质量对其效率和准确性至关重要。

有偏见、不完整或不准确的数据显著影响这些系统的性能和效果。

#9. 长时间开发周期

认知计算系统需要很长时间来开发基于场景的应用程序。在没有足够的时间和正确的开发团队的情况下，在多个行业领域实施认知计算解决方案是具有挑战性的。

长时间的开发周期使得小型组织和公司难以开发自己的认知系统。

#10. 成本

认知计算系统需要大量的资本投资、专业知识和基础设施。

因此，组织在投资合适的系统之前必须权衡所有认知计算的好处和成本。

学习资源

#1. 认知计算：改变者的简要指南

这份由Peter Fingar发布的简明报告和指南介绍了认知计算技术的崛起以及新兴应用对全球各行业和企业的影响。

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	Cognitive Computing: A Brief Guide for Game Changers		$8.39	Buy on Amazon

作者分享了他快节奏和引人入胜的认知计算时代中涉及的关键事件、资源和参与者的旅程。因此，对于那些需要深入了解认知计算智能及其如何改变全球生活的人来说，这本书是必读的。

#2. 认知计算：理论与应用（第35卷）

这本评价很高且全面的认知计算指南侧重于其理论和应用。它由国际知名专家撰写，包括Vijay V Raghavan、Venu Govindaraju、Venkat N. Gudivada和C.R. Rao。

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	Cognitive Computing: Theory and Applications (Volume 35) (Handbook of Statistics, Volume 35)		$259.64	Buy on Amazon

其中包括利用认知计算系统管理可再生能源、机器学习模型和算法、生物识别、数据驱动的语音算法、图分析和网络安全。

#3. 认知计算与大数据分析

本书帮助组织和技术人员了解底层的认知计算概念和技术，从自然语言处理算法到知识表示技术等。

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	Cognitive Computing and Big Data Analytics		$33.00	Buy on Amazon

本书还包括了出现的高通、谷歌、亚马逊和日立等项目的实际应用。

#4. 认知计算配方

这是一本适合企业架构师和软件工程师的理想书籍，他们希望通过真实的代码示例了解深度学习并解决AI和ML问题。

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	Cognitive Computing Recipes: Artificial Intelligence Solutions Using Microsoft Cognitive Services…		$39.99	Buy on Amazon

由Adnan Massod和Adnan Hashmi出版，本书让您学习如何使用Microsoft认知服务API构建可投入生产的解决方案，解决NLP和计算机视觉中的企业问题，并使用Microsoft认知工具包（CNTK）和TensorFlow应用深度学习。

#5. IBM Watson人工智能与认知计算

如果您想学习如何使用IBM Watson构建智能的AI、ML和认知计算系统和应用程序，这门Udemy课程非常适合您。

它探索了IBM Watson API的能力，选择最佳功能，构建客户案例聊天机器人，从文本中提取元数据等等。

最后的话

尽管认知计算尚未充分发展，但它的未来实施有许多可能性。例如，它可以帮助人类做出更好的决策，自动化冗余任务，并卸载他们的认知负担。

这篇博客帮助您理解认知计算的概念，以及它的工作原理、好处，甚至对组织的范围和应用。

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