كيف يمكن للمؤسسات الاستفادة من الحوسبة المعرفية

المحتوى

• نتائج متباينة
• No Bugs، No Stress - دليلك خطوة بخطوة لإنشاء برامج لتغيير الحياة دون تدمير حياتك
• الحصول على أكثر ذكاء

المصدر: nicescene / iStockphoto

يبعد:

الحوسبة المعرفية هي الخطوة التطورية التالية لتقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي اليوم. ولكن ما القدرات الجديدة التي ستجلبها إلى المؤسسة؟

بدأت المؤسسة تبلل أقدامها عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، لكن الجائزة الحقيقية وراء هذه التقنيات هي ظهور الحوسبة الإدراكية الكاملة.

ولكن ماذا يعني الإدراك ، وكيف نعرف متى حققنا ذلك؟ والأهم من ذلك ، ما هي الطرق التي ستعمل على تحسين عمليات المؤسسة وقدراتها بما يتجاوز التقدم الكبير بالفعل في الذكاء الاصطناعى و ML؟

إن النظام الأساسي المعرفي الأكثر شهرة هذه الأيام هو IBM Watson. ليس فقط هو بطل "الخطر" ، بل يلعب دورًا متزايد الأهمية في العديد من الصناعات الكثيفة الاستخدام للبيانات ، مثل الرعاية الصحية والتمويل والتصنيع عالي التقنية. لكن واتسون ليس هو الحل المعرفي الوحيد للمشروع. تعمل شركات مثل Enterra Solutions و Attivio و Diwo على إدراك العمل في مهام مثل تطوير التطبيقات والبحث وحتى الأمان. (لمعرفة المزيد حول إمكانات الذكاء الاصطناعي ، انظر هل يمكن تطبيق الإبداع في الذكاء الاصطناعي؟)

نتائج متباينة

ومع ذلك ، كانت النتائج الأولية مختلطة حتى الآن. حتى Watson يواجه أحيانًا مشكلة في تحويل الحقيقة عن مجموعات البيانات الكبيرة ، والمتضاربة في كثير من الأحيان. ولكن مثل جميع الأنظمة الذكية ، فإن الإدراك لديه القدرة على التعلم من البيئات المتغيرة والتكيف معها ، مما يتيح لها تحسين أدائها بشكل ثابت دون الترميز اليدوي. وهذا يؤدي إلى إمكانية حقيقية للغاية أنه قبل وقت طويل من العمل ، ستدار جميع أنواع المعرفة من خلال منصات مستقلة للتعلم الذاتي.

لكن إذا كان هذا الأمر أكاديميًا لجميع الأنظمة الذكية ، فما الذي يميز الحلول المعرفية عن الذكاء الاصطناعي؟ وفقًا لجويل هانز من RT RT Insight ، يكمن الاختلاف الرئيسي في الطريقة التي يعالج بها المعرفي المعلومات.الذكاء المعياري فعال للغاية في تحديد أي إجراء من بين مجموعة من الخيارات المحددة مسبقًا هو الأنسب في موقف معين. لذلك يمكن للمساعد الذكي ، على سبيل المثال ، تحليل صياغة طلب معين وتحديد استجابة من قائمة موجودة. ومع ذلك ، فإن الحل المعرفي يحاول محاكاة الفكر الإنساني للانخراط في حل المشكلات المعرفي. هذا يضع المعرفي أكثر على مستوى المساعد الذي يمكن أن يقدم المشورة والتأكد من دقة المشكلة بدلاً من البرنامج البسيط الذي يمكن أن يؤدي وظيفة تلقائيًا.

يمكن العثور على مثال رئيسي يسلط الضوء على الفرق بين الذكاء والمعرفي في غرفة العمليات. سيكون النظام الذكي قادرًا على مراقبة معدل ضربات القلب والتنفس وعوامل أخرى لتنظيم مستوى التخدير أو حتى توجيه مشرط بعيد إلى الموقع الدقيق. من ناحية أخرى ، يقدم المساعد المعرفي المشورة بشأن الإجراءات ودورات العلاج ، وسحب البيانات من مصادر عديدة قد لا يتمكن الطبيب من الوصول إليها بسهولة.

كيف يمكن تطبيق هذا على الأعمال التجارية؟ يجادل فريدريك لالوياو ، الرئيس والمدير التنفيذي لشركة Aera Technology ، بأن التطبيق الرئيسي يتمثل في رقمنة الوظيفة التنفيذية من خلال تدريب الأجهزة على تقييم الأهداف والبيانات المتعارضة ثم الاختيار من بين مجموعة متنوعة من الخيارات القائمة على المنطق والعقلانية والتحليل السببي والخبرة. يقوم علماء الأعصاب البارزون بالفعل بتحديد كيفية حدوث ذلك في الدماغ البشري ، وبالتالي فإن الخطوة التالية هي تطبيق نفس عملية التعلم على الذكاء الاصطناعي.

على سبيل المثال ، قد يحتاج الدماغ البشري غير الناضج إلى بعض الوقت لإتقان مهمة معقدة ، مثل ربط الحذاء ، ولكن بمجرد معرفة هذه المهارة تصبح تلقائية. عندما تصبح المواقف أكثر تعقيدًا ، يجب أن يعتمد المخ على مخزن بيانات أكبر ، معظمه خارجي ، للوصول إلى استنتاج. من تلك النقطة ، يجب عليها عندئذٍ وضع مقياس تهديد لوزن خطورة موقف معين وكمية الاهتمام التي يستحقها. مثلما يجب على الدماغ البشري الخضوع لهذه المراحل التنموية من أجل تحقيق القدرة على اتخاذ القرارات على المستوى التنفيذي ، كذلك يجب على منصة ذكية. هذا هو السبب في أن معظم الخبراء لا يهتمون بشكل مفرط عندما لا تستطيع منصات مثل Watson أداء أداء لا تشوبه شائبة على الفور - وعليها معرفة ما يجب القيام به. (نحتاج إلى أجهزة كمبيوتر ، لكن هل يحتاجون إلينا؟ تحقق من نظرة أخرى على رموز الإنسان والحاسوب).

No Bugs، No Stress - دليلك خطوة بخطوة لإنشاء برامج لتغيير الحياة دون تدمير حياتك

لا يمكنك تحسين مهارات البرمجة لديك عندما لا يهتم أحد بجودة البرنامج.

الحصول على أكثر ذكاء

لكن هذا التطور هو طريق ذو اتجاهين. كما يتطور المعرفي ويتغير ، وكذلك سوف المؤسسة. يلاحظ Rose de Fremery من Mobile Business Insight أن مؤسسة معرفية سيكون لديها القدرة على التعلم الأسي والتحسين المستمر الموجه ذاتيا ، والذي يمكن استخدامه لاكتساب ميزة تنافسية من خلال الاستفادة من التقنيات المعقدة مثل blockchain و IoT و 3 D المتقدمة.

للتنقل بنجاح في هذا الانتقال ، ومع ذلك ، تحتاج المؤسسة إلى اعتماد التقنيات المعرفية مع وضع خطة واضحة في الاعتبار. في حين أن العديد من المؤسسات ستستخدمها بلا شك لدعم المراكز في الأسواق القائمة ، إلا أن منظمات أخرى تتطلع إلى ريادة العمليات الجديدة ونماذج الأعمال إما لإعادة تشكيل الصناعات القائمة على طول خطوط رقمية أكثر تعتمد على الخدمات أو لإنشاء خطوط جديدة تمامًا لعالم متصل بشكل متزايد.

ومع ذلك ، في مرحلة ما ، يجب أن تولد التقنيات المعرفية تطبيقات عملية تساعد على تحسين أو توسيع طريقة عمل المعرفة اليوم. إلى Phanikishore Burre ، نائب رئيس الخدمات السحابية والبنية التحتية والأمن في CSS Corp.حالات الاستخدام الأكثر إلحاحًا للإدراكي هي:

• الصيانة التنبؤية - حيث يمكن الاستفادة من مجموعات البيانات الضخمة لتوقع حالات الفشل في كل من النظم الرقمية والميكانيكية ؛
  
  
• تحليلات الترابط - تعيين العلاقات بين الأنظمة والأحداث للتأكد من وجود نقاط تواجد حالية ومحتملة والسعي بشكل ديناميكي لتحقيق الأداء الأمثل ؛
  
  
• العلاج الذاتي / العلاج الذاتي - الاستعادة التلقائية للبنية التحتية الحيوية والتطبيقات والبرامج باستخدام مزيج من الأجهزة الآلية وتحليلات التعلم الآلي والعلاج المتكامل ؛
  
  
• إدارة أنظمة التعلم الذاتي - ضمان وصول الذكاء دائمًا في مهمة معينة ، مما يسهل الوصول إلى المعلومات والأدوات والقوالب والموارد الأخرى ذات الصلة ، و
  
  
• الوكلاء الذكيون - أصول افتراضية ذكية متصلة يمكنها اكتشاف البيئات الداخلية والخارجية والرد عليها من أجل تحويل المؤسسة من التحكم في الوقت الفعلي إلى التحكم التنبئي المستقل.

يشار أحيانًا إلى التكنولوجيا المعرفية على أنها كمبيوتر "تفكير" ، لكن هذا ليس صحيحًا تمامًا. لا تزال الأسس الأساسية للفكر والوعي الإنساني تمثل لغزًا ، في حين تحاول الأنظمة المعرفية محاكاة نتائج الفكر الإنساني من خلال عمليات حسابية متقدمة للغاية. هذا يعني أنه يمكن تقسيمها وتحليلها وإعادة هيكلتها على مستوى محدود ، مما يمنح البشر السيطرة الكاملة على سلوكهم.

من نواح كثيرة ، يمكن للحلول المعرفية أن تتفوق على العقل البشري ، خاصة عندما يتعلق الأمر بمعالجة مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة. لكن في النهاية ، يفوز الدماغ لأنه يفكر في نفسه ، وليس لشخص آخر.