Поскольку мы подошли к третьему десятилетию вычислительной техники — когнитивному десятилетию, — оно приведет к фундаментальным изменениям в том, как люди работают с машинами. Произойдет прорыв в том, как раньше функционировали компьютеры, поскольку с появлением когнитивных вычислений различные разработчики программного обеспечения и инженеры преодолевают разрыв между тем, как работает компьютер, и тем, как думает человеческий мозг. Однако результат является интуитивно понятным и интерактивным, который со временем улучшается и может помочь людям расширить пределы своих возможностей, расширить знания и принять обоснованные решения.

Когнитивные вычисления — это новая технология, позволяющая людям общаться с компьютерами на естественном языке. Раньше люди кодировали или форматировали свой текст так, чтобы система могла его понять. Например: если они хотят что-то найти, они вводят ключевые слова. Обработка естественного языка позволяет пользователям задавать вопросы или говорить предложениями, общаясь со своими системами так же, как мы разговариваем с другим человеком.

Как работают когнитивные вычисления?

Когнитивные вычислительные системы представляют собой последовательный поток методов обучения. Эти методы используют различные процессы, такие как интеллектуальный анализ данных, распознавание шаблонов и языковая обработка. Тем не менее, когнитивные вычисления претерпевают кардинальные изменения, поскольку компании сейчас занимаются разработкой искусственного интеллекта (ИИ) и конкурируют на рынке, чтобы закрепиться. Когнитивные вычисления могут помочь нам реализовать точный ИИ, поскольку они помогают имитировать деятельность человеческого мозга. Эти системы могут быть полезны при разработке автоматизированной системы для самостоятельного решения сложных задач.

IBM является предшественником технологии когнитивных вычислений. Компания вложила миллиард долларов в аналитику больших данных и сейчас готова потратить почти треть своего бюджета на исследования и разработки на разработку технологии когнитивных вычислений.

Столпы когнитивных вычислений

Три основных столпа когнитивных вычислений:

  • Машинное обучение
  • Аналитика больших данных
  • Облачные вычисления

Машинное обучение

Машинное обучение позволяет использовать алгоритмы. Цель алгоритма состоит в том, чтобы изучить данные и оценить тенденции. Обычно существует набор обучающих данных, который подает информацию.

Вам необходимо изучить эти данные по нескольким параметрам данных, чтобы определить их эффективность. Однако функция самообучения необходима для когнитивных вычислений. Оттуда само машинное обучение входит в картину.

Аналитика больших данных

Обработка огромных объемов информации – функция человеческого мозга. Понимание отношения любого вопроса имеет важное значение. Машины могут сделать это быстрее, если вы загрузите в них данные.

Но есть две формы данных — организованная и неорганизованная. Здесь аналитика больших данных играет роль в обработке огромных данных для вас и поиске нужной вам информации.

Облачные вычисления

Если у вас есть огромные данные для обработки, вам нужна высокая вычислительная мощность. Спрос на когнитивные вычисления постоянно меняется. Однако масштабируемость становится важным фактором.

Оттуда в центре внимания появляются облачные вычисления, которые помогают предоставлять вам масштабируемые ресурсы. Этот тип среды отлично подходит для когнитивных вычислений.

Феноменальные тенденции в когнитивных вычислениях

Чат-боты

Моделирование поведения человека с помощью компьютерных программ известно как чат-боты. Он использует функцию обработки естественного языка (NLP).

НЛП используется для получения информации от человека. Чат-боты — это интеллектуальная функция, используемая Cognitive Computing. Он может проанализировать ситуацию и ответить вам соответствующим образом.

Например, чат-боты, такие как Google Assistant, Alexa, Siri, — это интеллектуальные боты, использующие облачную обработку естественного языка. Емкость облака позволяет бизнесу хранить релевантную информацию о пользователях и предлагать индивидуальные решения, продукты и сообщения в зависимости от поведения и предпочтений пользователя. Эти чат-боты оптимизируют потенциал облачных вычислений, предлагая персонализированный контекст, значимый для клиентов.

Анализ настроений

Анализ настроений связан с определением различных форм эмоций. Эмоции — это нормальное явление в человеке, которое выходит естественным путем. Но вам нужно обучить машину, передавая набор диалогов данных.

Многие компании могут использовать сентиментальный анализ для разделения разговоров в социальных сетях. Вы можете просматривать отдельные сообщения, лайки, ответы, комментарии и т. д. очень спонтанно.

Распознавание лиц

Обработка изображения, которая определяет верхнюю часть лица, называется распознаванием лиц. Когнитивная система используется для анализа цвета глаз, губ, контуров и т. д. для сканирования лица. После того, как изображение лица было сгенерировано, можно легко распознать лицо.

Обычно для распознавания лиц используются 2D-изображения. Однако это также может быть выполнено для 3D-моделей. Прежде всего, распознавание лиц полезно в любой системе видеонаблюдения.

Управление рисками

Изучение возможности непредвиденных рисков с помощью прогнозирования текущих тенденций — это все, что касается управления рисками. Эта функция действительно анализирует данные, инстинкты, поведение и т. д. Это смесь искусства и науки.

Когнитивные вычисления помогают вам накапливать данные и тенденции. В зависимости от этой коллекции он может создавать полезные идеи. Кроме того, лучше связаться с аналитиком для получения дополнительной информации по этому вопросу.

Обнаружение мошенничества

Выявление любой ненормальной транзакции приводит к обнаружению мошенничества. Для того, чтобы изучить произошедшие мошенничества, необходимо просмотреть исторические данные для выявления причины. Оттуда когнитивные вычисления играют жизненно важную роль.

Тенденции по отраслям

Основные тенденции когнитивных вычислений четко прослеживаются в следующих сегментах:

(1) Когнитивные вычисления в OTT

Возможности когнитивных вычислений также используются для создания Over-the-Top-Content для доставки видеоконтента в виде веб-сериалов и фильмов. Когнитивные технологии позволяют изучать и классифицировать информацию из различных организованных и неструктурированных данных, которые иногда могут быть громоздкими. Но управление веществами потенциально может получить выгоду от инноваций ИИ, поскольку распознавание ощущений, изображений и голоса вовлекло покупателей медиа-новшеств во все большую зависимость от устройств ИИ для кластеризации и поиска файлов веществ. Таким образом, ИИ может оказать поддержку в маркировке веществ (что является дорогостоящим делом). Изучив основы метаданных, пройдите через структуру управления веществом, которая в конечном итоге станет более точной, что расширит возможности монетизации. Искусственный интеллект, придуманный как когнитивный вычислительный интеллект в медиа-индустрии, утверждает, что отслеживает привычки пользователя и клиента.

Теперь OTT больше не ограничивается смартфонами на базе Android. Вместо этого производители разрабатывают Android-телевизоры вместе с приложениями, чтобы обязательно помочь пользователям в предоставлении многоканального опыта на всех устройствах.

(2) Когнитивные вычисления в новостной индустрии

Чтобы обеспечить естественное человеческое взаимодействие с инструментами когнитивных вычислений, платформа IBM Watson включает в себя различные возможности, такие как:

  • Распознавание речи и изображений
  • Глубокое понимание текста
  • Обнаружение эмоций и выражений
  • Инструменты перевода
  • Извлечение отношения

Когда пользователь хочет читать, слушать или слышать новости — с уже заложенными в устройстве когнитивными способностями можно представить новости в виде текста, изображения или голоса в соответствии с предпочтениями пользователя.

Последние новости, форумы, прогноз погоды, спорт, политика, бизнес, финансы — все это находится под когнитивным контролем, поддерживаемым четырьмя категориями API:

  • Язык. Комбинация API, помимо прочего, категоризирующая текст на естественном языке, извлечение сущностей, разговоры, преобразование документов, извлечение семантической концепции, языковой перевод, поиск отрывка и ранжирование, извлечение отношений, анализ тона и намного больше.
  • Речь. Комбинация API для преобразования речи в текст и преобразования текста в речь, которая включает в себя возможность обучения с помощью ваших собственных языковых моделей.
  • Видение: API-интерфейсы для поиска новых точек зрения, сбора релевантной ценности и извлечения полезных сведений из изображений.
  • Статистика данных. Новости – это предварительно дополненный контент с обработкой естественного языка, что позволяет осуществлять целенаправленный поиск и анализ тенденций.

(3) Когнитивные вычисления в розничной торговле

Когнитивные вычисления позволяют предприятиям активно наращивать человеческий опыт. Технологии когнитивных вычислений позволяют потребителям помогать розничной торговле открывать новые возможности и принимать рациональные решения о покупках.

Технологии также предоставляют интерактивные, адаптивные и контекстные системы для создания и позволяют розничным торговцам создавать качественные индивидуальные впечатления для отдельных клиентов. Ниже приведены некоторые стремительные тенденции, которые трансформируют отрасль розничной торговли:

  • IBM Watson Commerce

IBM Watson Commerce — это программа для управления бизнес-процессами как розничных, так и онлайн-торговцев. Он также фокусируется на расширении инициатив по привлечению клиентов. Программное обеспечение использует Insights Assistant, который помогает мерчендайзерам распознавать ненормальные ситуации на своих рынках и предлагать подходящие действия.

  • Прогнозный анализ

Прогнозный анализ помогает интернет-магазинам заранее предугадывать, что покупатели хотели бы купить. Это помогло бы им предсказать выбор клиентов при покупке, например, узнать наибольшую сумму за определенный товар, которую клиент готов заплатить. Это помогает им оптимизировать обслуживание клиентов. Их аналитические инструменты ищут несколько определяющих факторов, которые могут помочь в обеспечении желаемого участия со стороны клиента, такого как клик по рекламе продукта в Интернете или подписка на информационный бюллетень.

  • Голосовые помощники

Удивительно знать, что использование цифровых помощников с активированным голосом произвело революцию в секторе розничной торговли. Эти устройства позволяют покупателям делать заказы на предпочитаемые товары и получать их на дом в течение нескольких часов.

  • Прямая покупка через социальные сети

Платформы социальных сетей, такие как Facebook, Twitter, Instagram и Pinterest, также проводят онлайн-продажи, предлагая несколько вариантов покупки. Например: когда вы видите предложение продукта на своей платформе в социальной сети, после нажатия на изображение продукта приложение в сочетании с когнитивными возможностями перенаправит вас на страницу продукта. Это поможет привлечь мгновенный трафик на веб-сайт электронной коммерции и повысить шансы клиента на покупку определенного продукта.

  • Персональные рекомендации

Интернет-магазины используют когнитивные технологии, чтобы предлагать своим клиентам мгновенные персональные рекомендации в виде мобильных уведомлений или информационных бюллетеней по электронной почте о продуктах, которые они должны рассмотреть для покупки. Это поможет ритейлерам получить комплексное представление о своем продукте и создать клиентскую базу для конкретного продукта.

  • Прогнозирование спроса

Чтобы поддерживать немедленный спрос со стороны своих клиентов, интернет-магазины оценивают будущий спрос с помощью прогнозирования спроса. Существует несколько инструментов прогнозирования спроса, основанных на когнитивных технологиях и машинном обучении, которые помогут интернет-магазинам повысить точность определения вероятностей будущего спроса.

  • Оптимизация цен

Интернет-магазинам становится сложно точно определить реакцию на колебания цен на соответствующих рынках. Это связано с такими факторами, как ценообразование конкурентов, ограничения поставок и сложные прогнозы потребительского спроса. Чтобы справиться с этой ситуацией, интернет-магазины могут использовать инструменты оптимизации цен с учетом когнитивных технологий для прогнозирования того, как их клиенты будут реагировать на колебания цен на различные продукты или услуги. Эти инструменты помогают индустрии розничной онлайн-торговли достичь своей цели — максимизации прибыли.