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          只需几分钟,你会改变对“认知计算”的认知
          作者:Bob Violino | 来源:计算机世界
          2018-10-23
          最近是不是能频繁看到“认知”这个词?有这种感觉的不光只有你一个人。你是不是对从IT和业务角度理解“认知计算”的确切含义感到困惑?同样感到困惑的也并

           

          最近是不是能频繁看到“认知”这个词?有这种感觉的不光只有你一个人。你是不是对从IT和业务角度理解“认知计算”的确切含义感到困惑?同样感到困惑的也并非只有你一个人。

          为了帮助大家清楚地认识“认知概念”以及它们可能对你的企业意味着什么,我们专门整理了这篇入门指南。

          在计算环境中“认知”意味着什么?

          德勤咨询首席分析师Paul Roma指出,认知计算借助技术和算法能够自动从数据中提取概念和关系,理解其中含义,并独立地从数据模式和先前经验中进行学习——拓展人或机器可以自行完成的工作。

          Roma认为,目前认知计算主要有三种应用方式:

          机器人和认知自动化,可自动执行重复性任务,从而提高效率、质量和准确性。

          ● 认知洞察力,可揭示隐藏的模式和关系,从而找到新的创新机遇。

          ● 认知参与,可通过大规模提供超个性化设置来推动客户行为。

          认知计算与人工智能有何区别?

          Roma表示,德勤将认知计算描述为“较传统狭隘的人工智能更具包容性”。他认为,人工智能主要用于描述这样一类技术,这些技术可完成正常情况下需要人类智慧才能完成的任务。

          “我们认为认知计算是由机器智能定义的,机器智能是一种算法功能的集合,它可提升员工绩效,让日益复杂的工作负载实现自动化,并且能够开发出模拟人类思维和行为的认知代理。”Roma说。

          国际数据公司(IDC)的认知/人工智能系统与内容分析研究主管Dave Schubmehl表示,厂商正在使用不同的名称来描述这些技术。“有些厂商使用算法类型的名称来描述这类平台,如神经网络,也被称为深度学习或机器学习。”

          “这些是构建智能应用的关键要素,”Schubmehl说:“有些厂商使用该领域中的通行术语来表示这种应用:人工智能。还有一些厂商使用IBM研究人员新创造的术语来表示这种应用:认知计算。认知计算是IBM研究人员在研究让Watson进行“危险”挑战时所创造出来的。在所有这些案例中,术语都或多或少地描述了相同的努力方向。”

          认知计算和人工智能在未来十年中的使用有多广泛?

          市场研究公司Gartner的副总裁Whit Andrews认为,这一技术将“作为应用程序的一个方面变得极为普遍”。Gartner预测,到2018年,在与技术的交互中,30%的交互将是通过与人工智能的“对话”实现的。到2020年,对于全球30%多的首席信息官来说,人工智能将成为五大投资重点之一。

          德勤的Roma称,随着数据以指数级增长,以及更快的分布式系统和更智能的算法的融合,认知计算“正在向机器人和认知自动化、认知参与和认知洞察力等领域的业务流程中不断渗透。”

          目前企业中认知技术的实例有哪些?

          虽然认知技术的许多承诺在未来都有可能无法兑现,但一些企业还是已经开始部署认知工具了。

          Schubmehl说,许多企业正在使用认知系统进行产品推荐、定价优化和欺诈检测。 有的企业还开始使用会话式人工智能平台(以聊天机器人的形式)来实现客户支持自动化、销售协助自动化和辅助决策。

          Roma指出,在医疗保健方面,一家执行着美国国内最大的医学研究项目的顶级医院正在“训练”他们的机器智能系统,以分析存储在该医院数据库中的100亿份表型与遗传图像。

          Roma说,一家大型健康保险公司正在推行一种认知策略,该策略将包括自动化、参与和洞察力,以最终简化并强化与客户的互动。“它们的重点是将认知洞察力应用于索赔流程,让索赔审查人员能够更为深入地了解每个案情,以便进行更全面的评估。”

          此外,Roma还介绍说,在金融服务领域,一种认知销售代理可使用机器智能先与可能的销售机会建立起联系,然后获得资格,跟进并维持领先优势。“这种认知助理可以解析自然语言,理解客户在对话中提出的问题,并且可同时处理多达2.7万个对话和数十种语言。”

          Gartner的Andrews认为,最常见的用途是进行高级分类,如将人员和需求发送至最佳工作人员那里以满足其要求,以及进行预测性分析,如了解向买家推销产品的最佳方式。

          认知计算可在企业中以哪些方式发挥作用?

          IDC的Schubmehl称,企业可使用认知/人工智能技术实现业务流程自动化,让合同分析与更新、沟通、销售和客户支持更加合理化,甚至可自动交付和重新补充业务中的库存。

          增加了这种智能的应用,可为销售和营销等业务功能提供更精准的决策。Gartner的Andrews称:“我们希望企业能够做出更具针对性的决策。如今它们可以很容易地提升所有用户的体验,未来我们希望看到真正的个性化。我们认为它们还可用于更为高效的自动驾驶车辆和运输系统当中。”

          IBM负责Watson物联网平台的副总裁Bret Greenstein认为,认知的可能性是无限的。“认知能力将扩展到它们对所有不同类型的信息的理解,如视觉、声音、情感等。它们将从我们和数据那里获得更为复杂的学习方式,进而能够更好地支持每项工作。未来的理念是所有工作都将通过认知得到优化。”

          认知技术的出现可能会影响哪些行业?

          Andrews认为,如今金融服务业正在对认知技术表现出极大的兴趣。“我们注意到,和金融服务与人工智能相关的咨询程度不断加深,我们网站上的检索量也在不断增加,同时社交媒体也越来越多地释放相关的信号。与大多数垂直领域相比,金融服务有着更多数量和更高品质的数据。这些都为先进的分析策略做好了准备。”

          德勤的Roma认为,认知计算几乎适用于所有依赖数据进行决策以提升效益的行业,可通过部分流程自动化提高效率和精确性的行业,以及消费者个性化需求非常多的行业。

          “所有通过收集数据并借此获取深刻洞察力的行业都将受到影响。”IBM的Greenstein补充道:“通过提供具有可操作性的实时洞察力,认知技术可开辟新的市场,提高效率并带来竞争优势。”

          惠普企业的高级产品经理Brian Cowe表示,在金融服务、医疗保健、制造业、法律和公共部门等领域,激烈的竞争性正迫使他们越来越需要“在大海中更快地捞到针头,以便提高自己质量和行动及时性。”

          认知计算面临哪些主要挑战?

          IDC的Schubmehl认为,最大的挑战主要是基于数据决策的透明度和它们的可信性。“企业还必须谨防提供过多的信息和/或决策,因为这样会使产品或服务对消费者或用户失去吸引力。”

          Greenstein指出,为了尽可能地从认知技术中获得最大收益,企业需要有能力将所有内部数据与公共数据联系并结合起来。

          “行业每天生成海量的数据以及它们通常被孤立地存储在不同地点,这些都是挑战。除此之外,高达80%的业务数据无法被搜索到。这就是为什么企业要进行数字转型,拥抱自己的业务数据和周边世界如此重要的原因。”Greenstein说。

          责任编辑:周星如

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