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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*.”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De 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*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BretGreenstein 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.
本文作者Bob Violino为Computerworld、CIO、CSO、InfoWorld 和NetworkWorld等网站的特约撰稿人.
原文*https://w w w . i n f o w o r l d . c o m /a r t i c l e / 3 1 9 8 6 3 3 / p r i m e r -make-sense-of-cognitivecomputing
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