خمس تقنيات معرفية في تشكيل المستقبل

Cognitive Technology هي أنظمة مساعدة للسائق تعتمد على الذكاء الاصطناعي. اقترحت دراسة اقترحتها مجموعة هاكيت أن 85 بالمائة من قادة المشتريات يشاركون في دراسة التقنيات المعرفية التي ستطور البرنامج التشغيلي خلال السنوات الثلاث إلى الخمس القادمة. 32 في المائة فقط من الجميع لديهم استراتيجية لتنفيذ التقنيات ، ومن بينهم ، يمتلك 25 في المائة ما يكفي من رأس المال والذكاء لتنفيذ التقنيات. أقترح عليك أكثر التقنيات المعرفية المحتملة التي يمكنها تشكيل مستقبلك.

حيث يصبح الذكاء الاصطناعي الأساس في النهوض بحياتنا اليومية. تحتاج مؤسسات تكنولوجيا المعلومات إلى تبني هذه التكنولوجيا الناشئة حديثًا من أجل الاحتفاظ بمكانتها في السوق. في إدارة الخدمة ، لتصعيد النظام الشامل ، من المهم دمج التقنيات المعرفية. يقدم هذا النهج فوائد محتملة ضخمة في تشكيل مستقبل كل من المستخدمين وإدارة الخدمة. من خلال دمج التقنيات المعرفية ، يمكنك أن تقدم للمستخدمين تجارب مخصصة ومتقدمة ومحادثة أسفرت عن نتائج أفضل وأسرع. تمامًا مثل مستخدمو الهواتف الذكية الذين يأمرون مساعدهم في المساعدة في المهام اليومية المختلفة ، ستحصل على التجربة الدقيقة مع مكتب الخدمة الذي يطلب من روبوتات المحادثة المساعدة في الأنشطة المختلفة دون أي تدخل بشري. هذه هي الطريقة التي يمكنك بها كسب رضا العملاء.

تحليلات البيانات الضخمة

تحليلات البيانات الكبيرة هي عملية إدارة كمية هائلة من البيانات لرسم أنماط واتجاهات ورؤى قابلة للتنفيذ بمساعدة التقنيات المتقدمة والوظائف الحسابية. إنه شكل من أشكال التحليلات المتقدمة التي تنطوي على تطبيقات معقدة مع نماذج تنبؤية وخوارزميات إحصائية ، ويتم تنفيذ هذه المهام بواسطة أنظمة تحليلات عالية الأداء. توفر أنظمة وبرامج التحليلات المتخصصة هذه الكثير من الفوائد التي تشمل فرصًا أفضل للإيرادات ، وقاعدة تسويقية ملحوظة ، وخدمة عملاء متقدمة ، وكفاءة تشغيلية ، وميزة تنافسية أفضل. توفر التطبيقات المستندة إلى تطبيقات تحليلات البيانات الضخمة غرفًا لمحللي البيانات ، واضعي النماذج التنبؤية ، والإحصائيين ، وغيرهم من المتخصصين في هذه المجالات لتحليل الكميات المتزايدة من بيانات المعاملات المنظمة وأشكال البيانات الأخرى التي لا تمارسها برامج التحليلات والاستخبارات التجارية التقليدية. إنه يحيط بدمج البيانات المهيكلة وغير المهيكلة. من خلال اتصال المستشعر ، يتم جمع هذه البيانات وتوصيلها بـ IoT (إنترنت الأشياء). يتم استخدام مجموعة من الأدوات والتقنيات:

• قواعد بيانات NoSQL
• هادوب
• غزل
• مابريديوس
• شرارة
• Hbase
• خلية نحل
• خنزير

تتضمن تطبيقات تحليلات البيانات الضخمة بيانات من أنظمة داخلية ومصادر خارجية مثل بيانات الطقس على المستهلكين التي تم تجميعها بواسطة موفري خدمات المعلومات من جهات خارجية. أصبح تطبيق تحليلات التدفق شائعًا في بيئات البيانات الضخمة لإجراء تحليل في الوقت الفعلي للبيانات التي تغذي أنظمة Hadoop من خلال محركات معالجة التدفق ، مثل Spark و Flink و Storm. تم دمج الأنظمة التحليلية المعقدة مع هذه التقنية لإدارة وتحليل كمية كبيرة من البيانات. أصبحت البيانات الضخمة مفيدة للغاية في تحليلات سلسلة التوريد. بحلول عام 2011 ، بدأت تحليلات البيانات الضخمة في اتخاذ موقف حازم في المؤسسات والعين العام. مع Big Data Hadoop وغيرها من تقنيات البيانات الضخمة ذات الصلة ، بدأت في الظهور من حوله. في المقام الأول ، بدأ نظام Hadoop البيئي يتشكل وينضج بمرور الوقت. كانت البيانات الضخمة في الأساس منصة لنظام الإنترنت الكبير وشركات التجارة الإلكترونية. في الوقت الحاضر تم تبنيها من قبل تجار التجزئة وشركات الخدمات المالية وشركات التأمين ومؤسسات الرعاية الصحية والتصنيع وغيرها من المؤسسات المحتملة. في بعض الحالات ، يتم استخدام مجموعات Hadoop وأنظمة NoSQL في المستوى الأولي كمنصات هبوط ومناطق انطلاق للبيانات. يتم تنفيذ الإجراء بالكامل قبل تحميله في قاعدة بيانات تحليلية لتحليله بشكل عام في نموذج مؤلف. عندما تكون البيانات جاهزة ، يمكن تحليلها باستخدام البرامج المستخدمة في عمليات التحليل المتقدمة. يعد التنقيب عن البيانات ، والتحليلات التنبؤية ، والتعلم الآلي ، والتعلم العميق هي الأدوات النموذجية لإنهاء العمل بأكمله. في هذا النطاق ، من المهم جدًا الإشارة إلى أن برنامج تعدين النصوص والتحليل الإحصائي يلعب دورًا محوريًا في عملية تحليل البيانات الضخمة. بالنسبة لكل من تطبيقات ETL و analytics ، يتم كتابة الاستعلامات في MapReduce مع لغات برمجة مختلفة مثل R و Python و Scala و SQL.

التعلم الالي:

التعلم الآلي هو عملية مستمرة ومتقدمة حيث يتم تطوير الآلات بطريقة تمكنها من أداء مهمتها كبشر. تم تطوير هذه الآلات باستخدام بيانات عالية التقنية لأداء مهمتها دون أي تدخل بشري. التعلم الآلي هو أحد تطبيقات الذكاء الاصطناعي الذي يمنح الآلة القدرة على التعلم وتحسين البرنامج دون أي إجراء مباشر وصريح. يركز بشكل أساسي على تطوير برنامج كمبيوتر يمكنه الوصول إلى البيانات واستخدامها للتعلم بأنفسهم. هدفها الأساسي هو السماح للآلات بالتعلم تلقائيًا دون أي مساعدة بشرية. يرتبط التعلم الآلي ارتباطًا وثيقًا بالإحصاءات الحسابية ، حيث يتم دراسة التحسين الرياضي لمهمة التعلم الآلي. يمكن تصنيف مهمة التعلم الآلي إلى عدة فئات عامة.

• التعلم الخاضع للإشراف.
• التعلم شبه الخاضع للإشراف.
• التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف.
• تعزيز تعلم الآلة.

تقدم كل فئات التعلم الآلي المصنفة هذه الظل المختلف للمهمة في تحليل البيانات والمعلومات واتخاذ القرارات الأساسية:

• تخلق خوارزمية التعلم وظيفة متوقعة لعمل تنبؤات حول قيمة المخرجات. يمكن مقارنة خوارزميات التعلم مخرجاتها مع المخرجات المحسوبة والعثور على أخطاء لتعديل النموذج حسب المتطلبات.
• لا يمكن لخوارزميات التعلم الآلي غير الخاضعة للإشراف تصحيح المخرجات الصحيحة بدلاً من ذلك يمكنها استكشاف البيانات واستخلاص الاستنتاجات من مجموعة البيانات لوصف البنية المخفية من البيانات غير الموسومة.
• تُستخدم خوارزمية التعلم الآلي شبه الخاضعة للإشراف لكل من البيانات المصنفة وغير المصنفة.
• تتفاعل خوارزميات التعلم الآلي المعززة مع البيئة لإنتاج العمل واكتشاف المكافآت والأخطاء. تصادف أن عملية التجربة والخطأ هي أهم ميزة في هذا التعلم. لتمكين هذه العملية ، تعد التغذية الراجعة البسيطة للمكافأة ضرورية لتعلم الإجراء الأفضل والذي يُطلق عليه عمومًا إشارة التعزيز.

كما هو الحال مع تحليلات البيانات الكبيرة ، يتيح التعلم الآلي أيضًا تحليل الحجم الهائل من البيانات. تميل إلى تقديم نتائج سريعة وأكثر دقة لتحديد الفرص المفيدة أو إدارة نظام إدارة المخاطر. ومع ذلك ، يمكن أن يتطلب أيضًا وقتًا إضافيًا ومواردًا إضافية لتنفيذ البرنامج بالكامل بشكل صحيح. إنها عملية فعالة للغاية لإدارة ومراقبة كمية هائلة من البيانات والمعلومات.

معالجة اللغة الطبيعية (NLP)

المعالجة الطبيعية للغات هي تدريب الآلات على الذكاء البشري لإحداث تغييرات في لغتهم واستجاباتهم لجعلهم أكثر شبهاً بالبشر. إنه يشير في الواقع إلى كيفية تواصلنا مع بعضنا البعض. يتم تعريف البرمجة اللغوية العصبية (NLP) على أنها المعالجة التلقائية للغة الطبيعية عن طريق استخدام البرنامج. بدأت دراسة معالجة اللغات في الطبيعة منذ أكثر من 50 عامًا. إنه يختلف عن الأنواع الأخرى من البيانات. ومع ذلك ، بعد العمل لسنوات عديدة ، لم يتم حل تحدي عملية اللغة الطبيعية في مجلة لغوية رياضية ، تم نشرها من قبل عالم متحمّس: "من الصعب من وجهة نظر الطفل ، الذي يجب أن يقضي سنوات عديدة في اكتساب لغة … من الصعب على متعلم اللغة البالغ ، ومن الصعب على العالم الذي يحاول أن يصمم الظواهر ذات الصلة ، ومن الصعب على المهندس الذي يحاول بناء أنظمة تتعامل مع مدخلات ومخرجات اللغة الطبيعية. هذه المهام صعبة لدرجة أن تورينج قد يجعل محادثة بطلاقة باللغة الطبيعية هي حجر الزاوية في اختباره للذكاء ".

نظرًا لأن علماء وباحثين التعلم الآلي مهتمون بالعمل مع البيانات ، ويمكن أن تعمل اللغويات في عملية البرمجة اللغوية العصبية. اقترح المطورون المعاصرون أن: "الهدف من علم اللغة هو أن تكون قادرًا على وصف وشرح العديد من الملاحظات اللغوية التي تدور حولنا ، في المحادثات ، والكتابة ، ووسائل الإعلام الأخرى. يتعلق جزء من ذلك بالحجم المعرفي لكيفية اكتساب البشر للغة وإنتاجها وفهمها ، ويتعلق جزء منه بفهم العلاقة بين الكلام اللغوي والعالم ، وجزء منه يتعلق بفهم الهياكل اللغوية من خلال أي لغة تتواصل "

الذكاء الاصطناعي

يقود الذكاء الاصطناعي أتمتة المهام الأساسية باستخدام أجهزة الكمبيوتر لتكون بمثابة مساعدين رقميين متقدمين. يرتكز الذكاء البشري على الإحساس بالبيئة والتعلم من البيئة ومعالجة المعلومات من البيئة. هذا يعني أن الذكاء الاصطناعي يتضمن:

• خداع الحس البشري مثل اللمس والتذوق والبصر والشم والسمع.
• خداع الاستجابات البشرية: الروبوتات.
• خداع التعلم والمعالجة: التعلم الآلي والتعلم العميق.

تركز الحوسبة المعرفية بشكل عام على محاكاة السلوك البشري والعمل على حل المشكلات التي يمكن القيام بها بشكل أفضل من الذكاء البشري. الحوسبة المعرفية تكمل المعلومات ببساطة لاتخاذ القرارات أسهل من أي وقت مضى. في حين أن الذكاء الاصطناعي هو المسؤول عن اتخاذ القرار بأنفسهم وتقليل دور البشر. إن التقنيات التي تعمل وراء الحوسبة المعرفية تشبه التقنيات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي والتي تشمل ، التعلم العميق ، والتعلم الآلي ، والشبكات العصبية ، ومعالجة اللغات الطبيعية ، وما إلى ذلك. على الرغم من أن الحوسبة المعرفية مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بالذكاء الاصطناعي ، فعندما يظهر استخدامها العملي ، فإنها مختلفة تمامًا. يُعرَّف الذكاء الاصطناعي بأنه "محاكاة عمليات الذكاء البشري بواسطة الآلات ، وخاصة أنظمة الكمبيوتر. وتشمل هذه العمليات التعلم (اكتساب المعلومات وقواعد استخدام المعلومات) ، والتفكير (باستخدام القواعد للوصول إلى استنتاج تقريبي أو محدد) والتصحيح الذاتي ". الذكاء الاصطناعي هو مصطلح شامل تتيح بموجبه مجموعة من التقنيات والخوارزميات والنظريات والأساليب للكمبيوتر أو أي جهاز ذكي الأداء بتقنيات عالية التقنية مع ذكاء بشري. يندرج تعلم الآلة ، الروبوتات تحت الذكاء الاصطناعي الذي يسمح للآلات بتقديم ذكاء معزز ويمكنه تجاوز البصيرة البشرية والدقة. تقدم أداة الذكاء الاصطناعي مجموعة من الوظائف الجديدة في عملك. خوارزميات التعلم العميق المدمجة مع أدوات الذكاء الاصطناعي الأكثر تقدمًا. يعتقد الباحثون والمسوقون أن إدخال الذكاء المعزز له دلالة أكثر حيادية ستمكننا من فهم أن الذكاء الاصطناعي يستخدم بطريقة لتحسين المنتج والخدمة. يمكن تصنيف الذكاء الاصطناعي إلى أربع فئات:

الآلات التفاعلية: يمتلك كمبيوتر لعبة الشطرنج Deep Blue من IBM القدرة على تحديد القطع على رقعة الشطرنج والتنبؤات وفقًا لذلك على الرغم من أنه لا يمكنه الوصول إلى التجارب السابقة لإبلاغ التجارب المستقبلية. يمكنه إدارة وتحليل الحركات المحتملة. يعد برنامج AlphaGO من Google مثالًا آخر على الرغم من أنه مصمم للعمل لأغراض ضيقة ولا يمكن تطبيقه على موقف آخر.

نظرية العقل: على الرغم من أن هذه الأنواع من الذكاء الاصطناعي تم تطويرها بطريقة تمكن الآلات من اتخاذ قرارات فردية. على الرغم من أن تقنية الذكاء الاصطناعي هذه قد تم تطويرها منذ فترة طويلة. في الوقت الحاضر ليس لها أي استخدام عملي.

ذاكرة محدودة: تم تطوير تقنية الذكاء الاصطناعي هذه لأداء مهمة في المستقبل فيما يتعلق بالتجارب السابقة. لديه القدرة على اتخاذ وإعطائك تلميحات متقدمة حول أي قرار مهم بشأن مهامك. على سبيل المثال: إذا كنت تقود سيارتك ، يمكن لنظام الملاحة المصمم بواسطة الذكاء الاصطناعي أن يوفر لك تغيير المسار مباشرةً للوصول إلى وجهتك.

الوعي الذاتي: تم تطوير الذكاء الاصطناعي بحيث يمكن أن يكون له حقًا إحساس ووعي مثل جسم الإنسان. يمكن للآلات المدمجة مع الوعي الذاتي أن تفهم الوضع الحالي باستخدام المعلومات للتفاعل مع ما يشعر به الشخص الثالث.

أتمتة العمليات

تمكن أتمتة العمليات من ربط الوظائف المختلفة ، ومعالجة أتمتة سير العمل والحد من الأخطاء. أتمتة العمليات هي استخدام التكنولوجيا لأتمتة الأعمال. الخطوة الأولى هي البدء بالتعرف على العمليات التي تحتاج إلى الأتمتة. عندما يكون لديك فهم كامل لعملية الأتمتة ، يجب أن تخطط لأهداف الأتمتة. قبل تشغيل الأتمتة ، تحتاج إلى التحقق من الثغرات والأخطاء في العملية. فيما يلي قائمة يمكنك من خلالها فهم سبب حاجتك إلى عملية أتمتة في عملك:

• لتوحيد وتبسيط العمليات.
• لحل العملية بخفة الحركة عن طريق تقليل التكلفة.
• لتطوير تخصيص أفضل للموارد.
• لتحسين تجربة العملاء.
• لتحسين الامتثال لتنظيم وتوحيد عمليات عملك.
• لتوفير رضا الموظفين العالي.
• لتحسين الرؤية لأداء المعالجة.

يمكن لمجموعة من الأقسام أن تتبنى عملية الأعمال لأتمتة عملياتها وتخفيف دورة الطبيعة المعقدة.

مصدر صورة العنوان: https://bit.ly/2PfdWWm