КОГНИТИВНЫЕ технологии в настоящее время влияют практически на все аспекты жизни людей. Эти технологии не только являются новым источником конкурентных преимуществ для бизнеса и экономики, но и обладают потенциалом для улучшения общественного благосостояния. 1 Они могут быть разрушительной силой в том, как выполняется работа и как работодатели взаимодействуют с работниками, клиентами и поставщиками, а также в компромиссах, которые обычно определяют отношения между скоростью, стоимостью и качеством.
Этот учебник призван помочь читателям лучше понять эти технологии и формирующийся ландшафт, проиллюстрировать их трансформационный потенциал и продемонстрировать, как лидеры бизнеса и правительства могут использовать их для получения более точных идей и более эффективных организационных результатов.
Во-первых, давайте разберемся с основами
Единого определения когнитивных технологий не существует. Однако в этом учебнике когнитивные технологии определяются как технологии, которые могут «выполнять и/или дополнять задачи, помогать лучше принимать обоснованные решения и достигать целей, которые традиционно требовали человеческого интеллекта, таких как планирование, рассуждения на основе частичной или неопределенной информации и обучение». ». 2 В этом учебнике термины «когнитивные технологии» и «искусственный интеллект» (ИИ) рассматриваются как взаимозаменяемые.
В настоящее время четыре основные категории когнитивных технологий расширяются в геометрической прогрессии
Что способствовало развитию когнитивных технологий?
С момента своего первого использования в 1950-х годах эта область была отмечена периодами больших ожиданий, чередующихся с неудачами. Однако с начала 21 века некоторые когнитивные технологии значительно продвинулись вперед. По-видимому, этому способствуют четыре ключевых фактора: 5
Закон Мура: экспоненциальный рост вычислительной мощности при заданной цене способствовал прогрессу в компьютерных системах, который еще несколько лет назад мог быть нецелесообразным.
Большие данные. Быстрое увеличение объема доступных данных стало благом для некоторых когнитивных технологий. Методы искусственного интеллекта, которые используют статистические модели для определения вероятностей, связанных с данными, теперь могут повысить свою производительность за счет обучения на больших наборах данных.
Интернет и облако. Развитие Интернета и технологий облачных вычислений позволило людям сотрудничать друг с другом для обучения систем ИИ. 6
Новые алгоритмы для машинного обучения. Все более сложные алгоритмы повышают производительность машинного обучения (которое является базовой технологией для многих других когнитивных технологий, таких как компьютерное зрение) за счет повышения точности идентификации шаблонов данных и прогнозов. Многие из этих алгоритмов доступны в открытом доступе.
На волне когнитивных технологий: руководство для организаций
Несмотря на преимущества, которые предлагают когнитивные технологии, решение стать когнитивной организацией должно быть взвешенным и основываться на разумных ожиданиях. Хотя не существует жестких и быстрых правил, некоторые рекомендации высокого уровня могут помочь заинтересованным сторонам, когда они обдумывают свои когнитивные планы:
Понимать каждую когнитивную технологию — что она делает хорошо и как она ограничена
Использовать существующие организационные возможности в области больших данных и аналитики; формировать внутренние команды, занимающиеся когнитивными приложениями
Создайте портфель ценных возможностей, соответствующих процессам и задачам, после оценки узких мест в данных, задач масштабирования и вычислительной мощности.
Создание пилотных проектов или доказательств концепции для проектов с потенциально высокой ценностью для бизнеса.
Признайте, что чем амбициознее проект и чем менее проверена технология, тем выше вероятность неудачи (как и в случае с другими технологиями).
Возможно, самое главное — рассмотреть весь спектр преимуществ, которые могут предоставить когнитивные технологии. Когнитивные технологии — это не только приложения для автоматизации, сокращающие расходы; они так же, если не больше, связаны с более умными и лучшими прогнозными данными.