我们将解释认知计算的概要、与人工智能的区别、介绍它的优点、实例等。智能营销笔记本系统
目录
1. 什么是认知计算?
2. 与人工智能的区别
3. 是什么让认知计算成为可能
4. 引入认知计算的好处
4-1. 减少人为错误
4-2. 你学得越多,你的答案就越准确。
5. 使用认知计算的典型服务
5-1. IBM“沃森”
5-2. 微软“Azure 认知服务”
6. 预期使用认知计算的场景
6-1.营销行业
6-2. 客户支持和呼叫中心
6-3.制造业
7.其他使用场景
8. 认知计算旨在人类与人工智能共存
“认知计算”是近年来在科技领域备受关注的一个新概念。倡导这一概念的 IT 巨头 IBM 将认知计算定位为补充人类能力的“扩展功能”,利用认知计算的服务已经在各行各业投入实际应用。
在本文中,我们将解释认知计算的概要、与 AI 的区别、介绍它的优点以及实例。
什么是认知计算?
“认知计算”不仅仅是一台处理给定信息的机器,而是一个可以像人类一样自行理解、推理和学习的系统。
首先,“认知”是美国IT大公司IBM倡导的新概念,在日语中意为“认知的”或“基于经验的知识”。
传统计算机只能理解数字和简单句子等结构化数据,而认知计算将分析范围扩展到图像、声音、自然语言和面部表情等非结构化数据。世界上存在的大约80%的数据也称为非结构化数据,如果使用认知计算,就有可能处理更复杂、更庞大的数据。
认知计算自主地确定和处理非结构化数据,因此即使你给出相同的输入,也不会每次都得到相同的输出。换句话说,在认知世界中,你可以根据情况从多个选项中得出最佳答案。
与人工智能的区别
认知计算经常与 AI(人工智能)混淆。两者都是一样的,都是分析数据和自学,只是概念不同。
人工智能的目的是接管人类迄今为止所做的工作。据说,如果 AI 继续按原样进化,最终会达到 AI 和人类能力逆转时的“奇点(技术奇点)”。
另一方面,由于IBM将其认知计算系统“Watson”定位为“扩展智能”,认知计算的目的是支持人类决策。
随着认知计算的发展,有可能实现人类与人工智能共存的社会,而不是人类被剥夺工作的未来。
认知计算带来了什么
认知计算通过处理结构化和非结构化数据来支持所有人类认知能力,例如看、听、说、读和思考。
这使人类能够在信息洪流中做出更好的决策。此外,可以通过代表以前需要人工判断的任务来减少工作时间,并分析人力无法处理的大数据。
引入认知计算的好处
将认知计算引入公司有哪些具体好处?我将在下面解释。
减少人为错误
认知计算有助于减少人为错误。
例如,在制造业的目视检查中,由于良品和次品已经通过人眼进行了分类,因此可能会忽略不良品并发货,或者根据检查员的经验值判断可能会有所不同。但是,如果为了提高检测精度而放慢生产线速度,生产率就会相应下降。
因此,应用认知计算的视觉检查是有效的。通过给出不良品的系统图像数据,可以进行准确稳定的判断,而不是依靠人的感官和经验,因为它可以自我学习判断什么样的产品是不良品。
你学得越多,你的答案就会越准确。
您对认知计算了解得越多,您的答案就会越准确。
在第一阶段,需要准备用于机器学习的样本数据,但是积累了大量的知识,系统会随着学习的重复而增长。错误和改进会在没有人工教育的情况下自动反馈,并且可以处理需要更详细判断的任务。
使用认知计算的典型服务
认知计算已经作为一种实用服务提供,并被许多公司使用。让我们看一下典型的服务。
IBM“沃森”
IBM 的“Watson”是认知计算领域的领导者。语言分析、图像识别、语音识别等功能作为API向公众开放。
沃森涵盖了广泛的行业和行业,包括客户服务、医疗、教育、广告、人力资源开发和安全。日本航空、软银、松下、乐天、三井住友银行等主要公司均在国内引进记录中。
微软“Azure 认知服务”
“Azure认知服务”是微软Azure提供的人工智能相关产品之一。与 Watson 一样,它是通过 API 提供的,不需要构建学习算法或准备学习数据,因此可以供不具备机器学习专业知识的开发人员使用。
确保专业人力资源对于在业务中利用 AI 至关重要,但 Azure 认知服务可以降低 AI 实施的障碍并降低开发和运营成本。
预期使用认知计算的场景
认知计算是一个有望应用于各行各业的系统。在这里,我们将介绍目前正在引入认知计算的主要场景。
营销行业
在营销运营中,MA(营销自动化)可以实现潜在客户管理和电子邮件传递的自动化,但这些只是运营的一部分。认知计算实现了操作的完全自动化,包括以前需要人工判断的数据分析和假设规划。
例如,可以从网站浏览信息和SNS使用状态中收集和分析客户兴趣,并在客户需求明显时推出推荐产品。即使要分析的数据不是结构化的,也可以实施有效的营销措施。
客户支持和呼叫中心