在當今的數位時代，新的流行語和技術術語幾乎每天都在湧現。 其中一個日益受到個人和組織關注的詞彙就是認知運算。
認知系統通過大規模學習人類的行為和推理模式，實現與人類的自然互動。 簡單來說，這是一個計算機科學領域，旨在開發能夠像人類一樣學習、推理和理解的智能機器。
統計數據顯示，認知運算市場在2021年的價值達到256億美元，預計到2030年將增長至2694億美元，複合年增長率高達29.7%。
認知運算平台融合了機器學習 (ML)、自然語言處理 (NLP)、推理、人機互動、語音和視覺識別等多種先進技術，旨在模擬人類的思維和互動方式，並優化決策過程。
在這篇文章中，我們將深入探討認知運算的奧秘。 我們將探究它的運作原理、優勢、潛在風險以及其他相關議題。
請繼續閱讀，以了解這項快速發展的技術。
什麼是認知運算？
認知運算是一系列獨立技術的集合，它們共同執行特定的任務，以增強人類的智能。
簡而言之，認知運算是一種能夠理解和解釋大量數據，並利用這些數據來制定決策、解決問題和改善業務成果的系統。
它處理包括圖像、文字和影片在內的大量非結構化數據，從中提取有價值和關鍵的洞見，並對這些資訊進行更深入的分析。 認知運算的最大優勢在於它能夠從經驗中學習和適應，隨著時間的推移不斷提高其能力和效能。
因此，認知運算有助於人們做出更明智的決策。 認知運算的一些基本應用包括：
- 欺詐檢測系統
- 語音辨識
- 人臉偵測
- 虛擬助理
- 情緒分析
- 風險評估
- 推薦引擎
因此，企業可以利用認知運算產生的智能洞察和建議，做出更明智的商業決策。
認知運算如何運作？
認知運算結合了認知科學和計算機科學，創建了能夠理解和學習自然語言，進行推理並做出類似人類決策的計算機系統。
為了實現這一目標，認知運算利用了各種先進技術，例如自然語言處理 (NLP)、機器學習 (ML)、數據挖掘、模式識別和計算機視覺，來模擬人類的認知過程。
資料來源：researchgate.net
認知運算的長期目標是促進自動化 IT 模型的創建，這些模型能夠在無需人工干預的情況下解決問題。
以下是對認知運算工作原理的詳細說明：
- 數據攝取：認知運算系統流程的第一步是從感測器、資料庫、社交媒體和網絡等多個來源收集和攝取大量非結構化和結構化的數據。
- 自然語言處理 (NLP)：一旦接收到數據，認知運算系統就會使用 NLP 演算法來提取數據的上下文和含義，並理解包括語法、語用和語義在內的人類語言。
- 機器學習 (ML)：認知運算系統利用 ML 演算法從提取的數據中學習，並根據問題域設計模型。 這涉及在海量數據上訓練系統，分析其效能，並根據回饋不斷改進模型。
- 推理演算法：一旦認知運算建立了模型，它就會使用推理演算法來進行數據分析，並根據模型的知識做出決策。 此過程包括使用已建構的模型來推斷新數據和資訊、識別模式並做出決策。
- 預測分析：認知運算系統評估其預測的準確性，並調整其演算法和模型，以便根據新數據和用戶的回饋不斷學習和提高效能。
- 用戶互動：認知運算系統提供了一個使用者介面，方便用戶使用 NLP 與系統進行互動，並根據系統的分析和推理接收建議和洞見。
因此，認知運算結合了所有先進技術，創建能夠與人類進行直觀和更自然互動的系統，從而促進基於對數據深刻理解的複雜決策。
認知運算的主要特徵
認知運算提供以下關鍵屬性和功能，以理解非結構化信息並促進人類做出複雜的決策。
- 自適應學習：認知運算系統必須具備自適應能力，能夠根據不斷變化的需求和目標，快速學習不斷變化的資訊。 它會即時處理模糊和動態的數據，以滿足周圍數據的需求。
- 互動性：人機互動 (HCI) 是認知機器的一個重要組成部分。 使用者必須與認知電腦互動，並定義他們不斷變化的需求。 此外，認知運算還必須與其他裝置、流程和雲端平台互動。
- 有狀態和迭代：認知運算系統應透過提取額外數據，並在查詢不完整或含糊時提出問題，來識別問題。 認知運算系統透過維護有關先前發生的類似情況的數據和資訊來實現這一點。
- 上下文感知：認知運算系統應能夠輕鬆識別、理解和提取上下文資訊，例如時間、領域、位置、需求或用戶的個人資料、目標或任務。 它們從結構化和非結構化資訊以及感官、視覺和聽覺數據的多個來源獲取資訊。
認知運算的優勢
以下是認知運算為企業帶來的一些基本優勢。
#1。 改進數據收集和解釋
認知運算的最大優勢之一是它能夠分析大量的數據模式，並模仿人類的行為，例如學習和演繹，以及解釋結構化和非結構化的數據。
這種分析可以用於提高內部流程的透明度、增進客戶偏好和忠誠度，以及改善產品和服務的接收方式。
#2。 錯誤檢測和故障排除
當應用於技術環境時，認知運算的概念可以更輕鬆、準確和快速地檢測業務流程中的問題和欺詐活動，並發現業務解決方案和機會。
#3。 知情決策
認知運算的數據收集和分析能力，使其能夠做出更具策略性和更明智的決策，從而實現更明智的財務決策、更高效的業務流程、更高的效率和成本節約。
#4。 客戶保留
認知運算為客戶提供了更明智和更有助益的技術體驗，促進了客戶互動和滿意度，並提高了客戶保留率。
#5。 改進的網路安全
認知運算可以幫助公司和企業，在先進分析工具和技術的協助下，即時識別和應對網路犯罪活動和線上威脅。
認知運算透過以下方式提升企業網路安全：
- 高級威脅情報
- 即時威脅檢測
- 預測分析
- 行為分析
- 自動事件回應
因此，認知運算能力可以幫助企業主動預防網路犯罪活動，並減少潛在的安全威脅及其對企業造成的損害。
#6。 增強員工協作
認知運算透過提供洞察和資訊來幫助企業和公司改善員工協作，從而使團隊能夠更有效率地工作。
認知運算如何增強人類的專業知識？
在某些領域，人類可能無法分析大量的數據，或者有些問題對人類來說可能不太明顯。
這正是認知運算透過提供先進的分析技術，以實現更卓越的業務成果，從而增強人類專業知識方面，發揮更重要作用的原因。
以下是認知運算如何增強、加速和擴展人類智能和專業知識的方式：
- 它透過感官數據理解自然的人類語言，與人類自然地互動，並針對問題提供準確且無偏見的建議。
- 它借助數據驅動的洞察和分析，快速識別潛在風險，使人們能夠根據證據和事實做出更好的決策。
- 它幫助人類解決複雜的問題並找出其根本原因，同時制定正確的解決方案。
- 它透過為人類和企業提供漸進式支援來幫助提高營運效率。
- 認知運算可以自動執行日常和重複性的任務，從而釋放人力資源，並讓他們專注於需要人類專業知識和獨特技能的更複雜任務。
- 它透過分析人類的行為模式和偏好，來提供超個人化的推薦和建議，從而有助於個人化人類體驗。
許多人認為，即使是人工智慧 (AI) 技術也有助於自動化重複的流程、改善個人化服務，並讓人類的生活更加輕鬆，那麼認知運算與人工智慧有何不同？ 讓我們來一探究竟。
認知運算 vs. 人工智慧
雖然人工智慧和認知運算背後的技術相似，但它們在概念、重點和功能方面有所不同。
以下是認知運算和人工智慧之間的根本區別。
| 人工智慧 | 認知運算 |
| 人工智慧的基本用例是實施最佳演算法並增強人類思維以解決複雜的問題。 | 另一方面，認知運算側重於模仿人類的行為、智能和推理，以解決複雜的問題。 |
| 人工智慧系統從數據中學習以尋找模式、做出預測、揭示隱藏資訊並採取行動以尋找解決方案。 | 認知運算系統分析大量數據，並理解和模擬自然的人類語言和推理，以找到問題的解決方案。 |
| 人工智慧系統執行需要人類智能的任務，例如語音識別、視覺感知、自然語言處理和決策制定。 | 認知運算系統使用受人腦工作啟發的模型和演算法，包括深度學習和神經網路。 |
| 人工智慧系統自行做出決策，以最大限度地減少人為干預和作用。 | 認知運算為人類補充數據和資訊，以促進決策制定和問題解決。 |
| 人工智慧主要用於金融、銀行、醫療保健、安全、製造和零售領域。 | 認知運算主要用於客戶服務、工業和醫療保健領域。 |
因此，認知運算是一種更具體的人工智慧方法，強調類人推理和互動。
由於認知運算使用基於證據的資訊，以更符合情境的方式來利用情境，因此這項新時代技術有望成為智能生活世界的下一個重要發展。
資料來源：dataversity.net
該圖顯示，到 2025 年，全球認知運算市場規模將達到 493.6 億美元。
然而，正如任何事物都有兩面一樣，認知運算也存在自身的風險和缺點，如下所述。
認知運算的風險和缺點
以下是企業可能遇到的一些認知運算挑戰。
#1。 數據隱私和安全
認知運算系統處理和依賴大量的數據，這使得維持高度的數據安全性變得具有挑戰性，並增加了數據洩露風險和侵犯隱私的風險。
由於認知運算系統必須處理大量的敏感數據，因此企業必須考量並解決數據洩露和安全問題，並建立全面的數據安全計畫。
#2。 採用
採用對於任何新興技術來說都是一個問題。
因此，企業應透過與技術開發人員、組織、個人和政府等利害關係人合作，來簡化採用流程，以確保認知運算的成功。
#3。 嚴格的培訓流程
使用者必須經過大量的數據培訓，才能徹底理解認知運算的過程和系統。 因此，其採用速度緩慢的主要原因之一是其緩慢的培訓流程。
每位員工都必須熟悉認知運算系統，這使得這個過程非常複雜且成本高昂。
#4。 缺乏透明度
理解認知運算過程的複雜性和困難，導致缺乏透明度，從而難以理解系統是如何做出特定的預測或決策。
#5。 偏見
認知運算系統從有偏見的數據中學習，從而導致有偏見的結果和結論。 這可能會導致歧視性和不公平的決策，進而對現實生活造成影響。
因此，使用無偏見的資訊來訓練這些系統，並評估它們的決策能力至關重要。
#6。 人際互動
雖然認知運算系統與人類互動，以理解人類的行為和推理，但它們仍然面臨著挑戰。
人類有各種不同的溝通方式、方言和語言，試圖與他們進行推理往往會導致誤解、錯誤和不完整的資訊。
#7。 變更管理
克服變更管理是認知運算面臨的另一個常見挑戰。
人類的天性是通常會對變化和新環境產生抵抗力。 不幸的是，認知運算學習了人類的這種能力，這使得這些系統難以應對變化，並加劇了人們對機器很快將取代人類的恐懼。
#8。 數據品質依賴性
認知運算系統所使用數據的品質，對其效率和準確性至關重要。
有偏見、不完整或不準確的數據，會嚴重影響這些系統的效能和有效性。
#9。 開發週期長
認知運算系統需要花費大量的時間，來開發基於情境的應用程式。 如果沒有大量的時間和合適的開發團隊，在多個產業領域實施認知運算解決方案是一項挑戰。
冗長的開發週期使得較小的組織和公司難以開發自己的認知系統。
#10。 成本
認知運算系統需要大量的資本投資、專業知識和基礎設施。
因此，企業必須在投資合適的系統之前，權衡所有認知運算的收益和成本。
學習資源
#1。 認知運算：改變遊戲規則的簡要指南
這份由 Peter Fingar 出版，簡潔的認知運算報告和指南，涵蓋了認知運算技術和新興應用的興起，及其對全球產業和企業的影響。
作者分享了他身處認知運算時代所經歷的關鍵事件、資源和參與者的快節奏和引人入勝的旅程。 因此，對於那些需要深入了解認知運算智能及其將如何改變全球生活的人來說，這是一本必讀之書。
#2。 認知運算：理論與應用（第 35 卷）
這本頂級的綜合性認知運算指南，側重於其理論和應用。 它由國際知名的專家撰寫，包括 Vijay V Raghavan、Venu Govindaraju、Venkat N. Gudivada 和 CR Rao。
它涵蓋了如何使用認知運算系統來管理再生能源、機器學習模型和演算法、生物識別、數據驅動的語音演算法、圖形分析和網路安全等內容。
#3。 認知運算和巨量數據分析
本書幫助組織和技術人員了解底層的認知運算概念和技術，從自然語言處理 (NLP) 演算法到知識表示技術。
本書還包括新興的高通、Google、亞馬遜和日立等公司的真實專案案例。
#4。 認知運算秘訣
對於想要學習深度學習並使用真實程式碼範例，來解決人工智慧和機器學習問題的企業架構師和軟體工程師來說，這是一本理想的書籍。
這本書由 Adnan Massod 和 Adnan Hashmi 出版，讓您學習如何藉助 Microsoft Cognitive Services API 來構建生產就緒的解決方案，解決自然語言處理 (NLP) 和電腦視覺中的企業問題，並使用 Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) 和 TensorFlow 來應用深度學習。
#5。 用於人工智慧和認知運算的 IBM Watson
如果您想學習使用 IBM Watson 來建構智能人工智慧、機器學習和認知運算系統與應用程式，那麼這個 Udemy 課程是您的完美選擇。
它探討了 IBM Watson API 的功能，包括如何選擇最佳功能、建構客戶服務聊天機器人、從文字中提取元數據等等。
結語
雖然認知運算尚未完全發揮其潛力，但其未來的應用具有多種可能性。 例如，它可以幫助人類做出更明智的決策、自動執行重複的任務，並減輕他們的認知負擔。
這篇文章可幫助您了解認知運算的概念、它的運作方式、它的優勢，甚至它的範疇和在企業中的應用。
接下來，查看有關雲端運算的常見面試問題與回答。