在这个数字时代，几乎每天都会出现新的流行语和术语。 其中一个术语是认知计算，它在个人和组织中越来越受欢迎。
认知系统大规模学习人类行为和推理，以自然地与他们互动。 简单来说，它是一个计算机科学领域，旨在创造能够像人类一样学习、推理和理解的智能机器。
统计数据表明，认知计算市场在 2021 年价值 256 亿美元，预计到 2030 年将达到 2694 亿美元，复合年增长率为 29.7。
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、语音和视觉识别以及更强大的技术来模拟人类思维和交互并改进决策。
在此博客中，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。
因此，请继续阅读以了解这项快速发展的技术。
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独立技术。
简而言之，认知计算是一种理解和解释大量数据并使用它们做出决策、解决问题和改善业务成果的系统。
它处理大量非结构化数据，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是它从经验中学习和适应——随着时间的推移提高它的能力和性能。
因此，认知计算有助于做出更好的人类决策。 认知计算的一些基本应用包括：
- 欺诈检测系统
- 语音识别
- 人脸检测
- 虚拟助理
- 情绪分析
- 风险评估
- 推荐引擎
因此，组织可以利用通过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。
对于这个过程，认知计算使用各种先进技术，如 NLP、ML、数据挖掘、模式识别和计算机视觉，来模拟类人的认知过程。
资料来源：researchgate.net
认知计算的长期目标是促进自动化 IT 模型的创建，无需人工干预即可解决问题。
以下是对认知计算工作原理的详细解释：
- 数据摄取：认知计算系统过程的步骤是从传感器、数据库、社交媒体和网络等多个来源收集和摄取大量非结构化和结构化数据。
- 自然语言处理 (NLP)：一旦接收到数据，认知计算系统就会使用 NLP 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 ML 算法从问题域的提取数据和设计模型中学习。 它涉及在海量数据上训练系统，分析其性能，并根据反馈不断改进模型。
- 推理算法：一旦认知计算建立了模型，它就会使用推理算法进行数据分析，并根据模型的知识做出决策。 此过程包括使用构建的模型来推断新数据和信息、识别模式和做出决策。
- 预测分析：认知计算系统评估其预测的准确性并调整其算法和模型，以根据新数据和用户的反馈不断学习和改进其性能。
- 用户交互：认知计算系统提供了一个用户界面，使用户可以更轻松地使用 NLP 与系统交互，并根据系统的分析和推理接收建议和见解。
因此，认知计算结合了所有先进技术来创建与人类进行直观和更自然交互的系统，以促进基于对数据的深刻理解的复杂决策。
认知计算的主要特征
认知计算提供这些关键属性和功能，以理解非结构化信息并促进人类做出复杂的决策。
- 自适应学习：认知计算系统必须具有自适应能力，能够根据不断变化的需求和目标快速学习不断变化的信息。 它实时处理模糊和动态的数据，以满足周围数据的需要。
- 交互式：HCI 或人机交互是认知机器的重要组成部分。 用户必须与认知计算机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、流程和云平台交互。
- 有状态和迭代：认知计算系统应通过提取额外数据并在查询不完整或含糊时提出问题来识别问题。 CC 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：认知计算系统应该可以轻松地识别、理解和提取上下文信息，例如时间、域、位置、要求或用户的个人资料、目标或任务。 他们从结构化和非结构化信息以及感官、视觉和听觉数据的多个来源获取信息。
认知计算的好处
以下是认知计算为企业带来的基本优势。
#1。 改进数据收集和解释
认知计算的最大好处之一是它可以分析大量数据模式并模仿人类行为，例如学习和演绎以及解释结构化和非结构化数据。
然后使用此分析来提高内部流程的可见性，提高客户偏好和忠诚度以及产品和服务的接收方式。
#2。 错误检测和故障排除
当应用于技术环境时，认知计算概念可以更轻松地准确、快速地检测业务流程中的问题和欺诈活动，并发现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功能使其能够做出更具战略性和更明智的决策，从而实现更明智的财务决策、更高效的业务流程、更高的效率和成本节约。
#4。 客户保留
认知计算提供了更明智和更有帮助的客户对技术的体验，促进了客户互动和满意度，并提高了客户保留率。
#5。 改进的网络安全
认知计算可以帮助公司和企业在高级分析工具和技术的帮助下实时识别和响应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：
- 高级威胁情报
- 实时威胁检测
- 预测分析
- 行为分析
- 自动事件响应
因此，认知计算能力可帮助企业主动预防网络犯罪活动并减少潜在的安全威胁及其对企业的损害。
#6。 增强员工协作
认知计算通过提供洞察力和信息来帮助企业和公司改善员工协作，从而使团队能够更高效地工作。
认知计算如何增强人类的专业知识？
在某些领域，人类可能无法分析大量数据或人类可能不那么明显的问题。
这就是认知计算通过提供高级分析技术以获得更出色的业务成果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：
- 它通过感官数据理解自然的人类语言，自然地与人类互动，针对问题提供准确、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，使人们能够根据证据和事实做出更好的决策。
- 它帮助人类解决复杂问题并解决其根本原因，同时制定正确的解决方案。
- 它通过为人类和企业提供渐进式支持来帮助提高运营效率。
- 认知计算可自动执行日常和重复性任务，从而释放人力资源并让他们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来提供超个性化的推荐和建议，从而帮助个性化人类体验。
好吧，许多人认为，即使是人工智能或 AI 技术也有助于自动化重复过程、改善个性化并使人类的生活更加轻松——那么认知计算与人工智能有何不同呢？ 让我们找出来。
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、重点和功能方面有所不同。
以下是认知计算和人工智能之间的根本区别。
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。 另一方面，认知计算侧重于模仿人类行为、智能和推理来解决复杂问题。 AI 系统从数据中学习以寻找模式、做出预测、揭示隐藏信息并采取行动寻找解决方案。 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，如语音识别、视觉感知、自然语言处理和决策制定。 认知计算系统使用受人脑工作启发的模型和算法，包括深度学习和神经网络。 人工智能系统自行做出决定，最大限度地减少人为干扰和作用。 认知计算为人类补充数据和信息，以促进决策制定和问题解决。 人工智能主要用于金融、银行、医疗保健、安全、制造和零售领域。 认知计算主要用于客户服务、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，强调类人推理和交互。
由于认知计算使用基于证据的信息更符合情境地利用情境，因此这项新时代技术有望成为智能生活世界的下一件大事。
资料来源：dataversity.net
该图表明，到 2025 年，全球认知计算市场规模将达到 493.6 亿美元。
然而，由于每个硬币都有两个面，认知计算也有其自身的风险和缺点，如下所述。
认知计算的风险和缺点
以下是企业遇到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，这使得保持高数据安全性变得具有挑战性，并增加了数据泄露风险和隐私侵犯。
由于认知计算系统必须处理大量敏感数据，因此组织必须考虑并解决数据泄露和安全问题，并构建全面的数据安全计划。
#2。 采用
采用是任何新技术的问题。
因此，组织通过与技术开发人员、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。 细致的培训过程
用户必须经过大量的数据培训才能透彻理解认知计算过程和系统。 因此，其采用缓慢的主要原因之一是其缓慢的培训过程。
每个员工都必须审查认知计算系统，这使得该过程非常复杂且成本高昂。
#4。 缺乏透明度
理解认知计算过程的复杂性和困难导致缺乏透明度，从而难以理解系统如何做出特定的预测或决策。
#5。 偏见
认知计算系统从有偏见的数据中学习，从而导致有偏见的结果和结果。 这会导致歧视性和不公平的决策，这可能会在现实生活中产生影响。
因此，用无偏见的信息训练这些系统并评估它们的决策能力是必不可少的。
#6。 人际交往
虽然认知计算系统与人类交互以理解人类行为和推理，但它们仍然面临挑战。
人类有各种各样的沟通方式、方言和语言，试图与他们推理往往会导致误解、错误和不完整的信息。
#7。 更换管理层
克服变更管理是另一个常见的认知计算挑战。
人类的自然行为是人类通常对变化和新环境有抵抗力。 不幸的是，认知计算学习了人类的这种能力，使这些系统难以应对变化，并增加了人们对机器将很快取代人类的恐惧。
#8。 数据质量依赖
数据认知计算系统使用的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会严重影响这些系统的性能和有效性。
#9。 开发周期长
认知计算系统需要花费大量时间来开发基于场景的应用程序。 如果没有大量时间和合适的开发团队，跨多个行业领域实施认知计算解决方案是一项挑战。
冗长的开发周期使较小的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，组织必须在投资合适的系统之前权衡所有认知计算的收益和成本。
学习资源
#1。 认知计算：改变游戏规则的简要指南
这份简明的认知计算报告和指南由 Peter Fingar 出版，涵盖了认知计算技术和新兴应用的兴起及其对全球行业和企业的影响。
作者分享了他在认知计算时代所涉及的关键事件、资源和参与者的快节奏和引人入胜的旅程。 因此，对于那些需要深入了解认知计算智能及其将如何改变全球生活的人来说，这是一本必读的书。
#2。 认知计算：理论与应用（第 35 卷）
这本顶级的综合性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 CR Rao。
它包括使用认知计算系统来管理可再生能源、机器学习模型和算法、生物识别、数据驱动的语音算法、图形分析和网络安全。
#3。 认知计算和大数据分析
这本书帮助组织和技术人员理解底层的认知计算概念和技术，从 NLP 算法到知识表示技术。
本书还包括新兴高通、谷歌、亚马逊和日立项目的真实实现。
#4。 认知计算秘诀
对于想要了解深度学习并使用真实代码示例解决 AI 和 ML 问题的企业架构师和软件工程师来说，这是一本理想的书籍。
这本书由 Adnan Massod 和 Adnan Hashmi 出版，让您学习如何借助 Microsoft Cognitive Services API 构建生产就绪的解决方案，解决 NLP 和计算机视觉中的企业问题，并使用 Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) 和 TensorFlow 应用深度学习.
#5。 用于人工智能和认知计算的 IBM Watson
如果您想学习使用 IBM Watson 构建智能 AI、ML 和认知计算系统和应用程序，那么这个 Udemy 课程是完美的选择。
它探索了 IBM Watson API 的功能，以选择最佳功能、构建客户案例聊天机器人、从文本中提取元数据，以及更多令人惊奇的事情。
最后的话
虽然认知计算尚未充分发挥其潜力，但其未来的实施具有多种可能性。 例如，它可以帮助人类做出更好的决策、自动执行冗余任务并减轻他们的认知负担。
此博客可帮助您了解认知计算的概念、它的工作原理、它的好处，甚至它的范围和对组织的应用。
接下来，查看云计算面试问题和答案。
