Lima Teknologi Kognitif dalam Membentuk Masa Depan

Cognitive Technology adalah sistem bantuan pengemudi berbasis AI yang canggih. Sebuah studi yang disarankan oleh Hackett Group telah menyarankan bahwa 85 persen dari pemimpin pengadaan terlibat dalam studi teknologi kognitif yang akan mengembangkan program operasional selama tiga-lima tahun ke depan. Hanya 32 persen dari semua memiliki strategi untuk menerapkan teknologi dan di antara mereka, 25 persen memiliki cukup modal dan kecerdasan untuk mengeksekusi teknologi. Saya menyarankan Anda teknologi kognitif paling potensial yang dapat membentuk masa depan Anda.

Karena AI menjadi fondasi dalam kemajuan kehidupan kita sehari-hari. Organisasi TI perlu mengadopsi teknologi yang baru muncul ini untuk mempertahankan posisi mereka di pasar. Dalam manajemen layanan, untuk meningkatkan sistem holistik, penting untuk mengintegrasikan teknologi kognitif. Pendekatan ini menawarkan manfaat potensial yang sangat besar dalam membentuk masa depan pengguna dan manajemen layanan. Dengan mengintegrasikan teknologi kognitif, Anda dapat menawarkan pengalaman yang dipersonalisasi, canggih, dan percakapan kepada pengguna Anda yang menghasilkan hasil yang lebih baik dan lebih cepat. Sama seperti pengguna smartphone yang memerintahkan asisten mereka dalam membantu berbagai tugas sehari-hari, Anda akan mendapatkan pengalaman yang tepat dengan meja layanan yang meminta chatbot untuk membantu berbagai aktivitas tanpa campur tangan manusia. Ini adalah bagaimana Anda bisa mendapatkan kepuasan pelanggan yang tinggi.

Analisis Data Besar

Big Data Analytics adalah proses mengelola sejumlah besar data untuk menggambar pola, tren, dan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dengan bantuan teknologi canggih dan fungsionalitas komputasi. Ini adalah bentuk analitik canggih yang melibatkan aplikasi rumit dengan model prediktif dan algoritme statistik, tugas ini dilakukan oleh sistem analitik berkinerja tinggi. Sistem dan perangkat lunak analitik khusus ini menawarkan banyak manfaat yang mencakup peluang pendapatan yang lebih baik, basis pemasaran yang luar biasa, layanan pelanggan tingkat lanjut, efisiensi operasional, keunggulan kompetitif yang lebih baik. Aplikasi berdasarkan aplikasi analitik Big Data memberikan ruang bagi analis data, pemodel prediktif, ahli statistik, profesional lain di bidang ini untuk menganalisis volume pertumbuhan data transaksi terstruktur dan bentuk data lain yang tidak dipraktikkan oleh program BI dan analitik tradisional. Ini mengelilingi penggabungan data terstruktur dan tidak terstruktur. Melalui koneksi sensor, data ini dikumpulkan dan dihubungkan ke IoT (Internet of Things). Sejumlah alat dan teknologi digunakan:

• Database NoSQL
• hadoop
• BENANG
• PetaKurangi
• Percikan
• Hbase
• Sarang lebah
• Babi

Aplikasi analitik data besar mencakup data dari sistem internal dan sumber eksternal seperti data cuaca pada konsumen yang dikumpulkan oleh penyedia layanan informasi pihak ketiga. Aplikasi analitik streaming telah menjadi umum di lingkungan data besar untuk melakukan analisis waktu nyata pada data yang dimasukkan ke dalam sistem Hadoop melalui mesin pemrosesan aliran, seperti Spark, Flink, dan Storm. Sistem analitik yang rumit terintegrasi dengan teknologi ini untuk mengelola dan menganalisis sejumlah besar data. Big Data telah menjadi sangat bermanfaat dalam analisis rantai pasokan. Pada tahun 2011, analitik data besar telah mulai mengambil posisi tegas dalam organisasi dan mata publik. Dengan Big Data Hadoop dan teknologi big data terkait lainnya mulai bermunculan di sekitarnya. Terutama, ekosistem Hadoop mulai terbentuk dan matang seiring waktu. Big Data terutama merupakan platform sistem internet besar dan perusahaan perdagangan elektronik. Saat ini telah dianut oleh pengecer, perusahaan jasa keuangan, asuransi, organisasi kesehatan, manufaktur, dan perusahaan potensial lainnya. Dalam beberapa kasus, cluster Hadoop dan sistem NoSQL digunakan pada tingkat awal sebagai landasan pendaratan dan area pementasan untuk data. Seluruh tindakan dilakukan sebelum dimuat ke dalam basis data analitis untuk dianalisis secara umum dalam bentuk yang tersusun. Ketika data sudah siap dapat dianalisis dengan perangkat lunak yang digunakan untuk proses analitik tingkat lanjut. Penambangan data, analitik prediktif, pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam adalah alat khas untuk menyimpulkan seluruh tindakan. Dalam spektrum ini, sangat penting untuk menyebutkan bahwa Perangkat Lunak Penambangan Teks dan Analisis Statistik memainkan peran penting dalam proses analitik data besar. Untuk aplikasi ETL dan analitik, kueri ditulis dalam MapReduce dengan berbagai bahasa pemrograman seperti R, Python, Scala, dan SQL.

Pembelajaran mesin:

Machine Learning adalah proses lanjutan yang berkelanjutan di mana mesin dikembangkan sedemikian rupa sehingga dapat melakukan tugasnya sebagai manusia. Mesin ini dikembangkan menggunakan data berteknologi tinggi untuk melakukan tugas mereka tanpa campur tangan manusia. Machine Learning adalah aplikasi AI yang memberikan mesin kemampuan untuk belajar dan meningkatkan program tanpa tindakan langsung dan eksplisit. Hal ini pada dasarnya difokuskan pada pengembangan program komputer yang dapat mengakses data dan menggunakannya untuk belajar sendiri. Tujuan utamanya adalah untuk memungkinkan mesin belajar secara otomatis tanpa bantuan manusia. Machine Learning terkait erat dengan statistik komputasi, dengan itu studi optimasi matematika tugas pembelajaran mesin sedang dilakukan. Tugas pembelajaran mesin dapat diklasifikasikan ke dalam beberapa kategori besar.

• Pembelajaran Terawasi.
• Pembelajaran semi-diawasi.
• Pembelajaran Mesin tanpa pengawasan.
• Pembelajaran Mesin Penguatan.

Semua kategori pembelajaran mesin yang diklasifikasikan ini menawarkan warna tugas yang berbeda dalam menganalisis data dan informasi dan mengambil keputusan penting:

• Algoritma pembelajaran menciptakan fungsi yang diduga untuk membuat prediksi tentang nilai output. Algoritma pembelajaran dapat dibandingkan outputnya dengan output yang dihitung dan menemukan kesalahan untuk modifikasi model sesuai kebutuhan.
• Algoritme pembelajaran mesin yang tidak diawasi tidak dapat memperbaiki output yang tepat, melainkan dapat menjelajahi data dan menarik kesimpulan dari kumpulan data untuk menggambarkan struktur tersembunyi dari data yang tidak berlabel.
• Algoritma pembelajaran mesin semi-diawasi digunakan untuk data berlabel dan tidak berlabel.
• Algoritme pembelajaran mesin penguatan berinteraksi dengan lingkungan untuk menghasilkan tindakan dan menemukan imbalan dan kesalahan. Proses trial and error terjadi menjadi fitur yang paling signifikan dari pembelajaran ini. Untuk mengaktifkan proses ini, umpan balik hadiah sederhana sangat penting untuk mempelajari tindakan mana yang terbaik yang umumnya disebut sebagai sinyal penguatan.

Seperti analitik Big Data, Pembelajaran mesin juga memungkinkan untuk menganalisis volume data yang sangat besar. Ini cenderung memberikan hasil yang cepat dan paling akurat untuk mengidentifikasi peluang yang menguntungkan atau mengelola sistem manajemen risiko. Namun, itu juga dapat memerlukan waktu dan sumber daya ekstra untuk menjalankan seluruh program dengan benar. Ini adalah proses yang sangat efektif untuk mengelola dan memantau sejumlah besar data dan informasi.

Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)

Pemrosesan Bahasa Alami adalah melatih mesin dengan kecerdasan manusia untuk menghasilkan perubahan dalam bahasa mereka dan tanggapan untuk membuatnya lebih mirip manusia. Ini sebenarnya mengacu pada bagaimana kita berkomunikasi satu sama lain. NLP didefinisikan sebagai manipulasi otomatis bahasa alami dengan menggunakan perangkat lunak. Studi tentang Pemrosesan Bahasa Alam telah dimulai lebih dari 50 tahun yang lalu. Berbeda dengan jenis data lainnya. Namun demikian, setelah bekerja selama bertahun-tahun tantangan proses Bahasa Alami tidak terpecahkan dalam jurnal Linguistik Matematika yang diterbitkan oleh seorang ilmuwan yang tajam: “sulit dari sudut pandang anak, yang harus menghabiskan bertahun-tahun untuk mempelajari bahasa. … sulit bagi pelajar bahasa dewasa, sulit bagi ilmuwan yang mencoba memodelkan fenomena yang relevan, dan sulit bagi insinyur yang mencoba membangun sistem yang berhubungan dengan input dan output bahasa alami. Tugas-tugas ini sulit sehingga Turing dapat dengan tepat menjadikan percakapan lancar dalam bahasa alami sebagai inti dari ujian kecerdasannya”.

Karena para ilmuwan dan peneliti pembelajaran mesin tertarik untuk bekerja dengan data, dan linguistik dapat bekerja dalam proses NLP. Pengembang modern menyarankan bahwa: “Tujuan ilmu linguistik adalah untuk dapat mengkarakterisasi dan menjelaskan banyak pengamatan linguistik yang mengelilingi kita, dalam percakapan, tulisan, dan media lainnya. Sebagian berkaitan dengan ukuran kognitif tentang bagaimana manusia memperoleh, memproduksi, dan memahami bahasa, sebagian berkaitan dengan pemahaman hubungan antara ujaran linguistik dan dunia, dan sebagian lagi berkaitan dengan memahami struktur linguistik dengan bahasa apa yang berkomunikasi”

Kecerdasan buatan

AI mendorong otomatisasi tugas utama dengan komputer untuk berfungsi sebagai asisten digital tingkat lanjut. Kecerdasan manusia didasarkan untuk merasakan lingkungan, belajar dari lingkungan dan memproses informasi dari lingkungan. Itu berarti AI menggabungkan:

• Penipuan indera manusia, seperti sentuhan, rasa, penglihatan, penciuman dan pendengaran.
• Penipuan tanggapan manusia: Robotika.
• Penipuan pembelajaran dan pemrosesan: Pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam.

Komputasi Kognitif umumnya berfokus pada meniru perilaku manusia dan bekerja untuk memecahkan masalah yang dapat dilakukan secara potensial bahkan lebih baik daripada kecerdasan manusia. Komputasi Kognitif hanya melengkapi informasi untuk membuat keputusan lebih mudah dari sebelumnya. Sedangkan Artificial Intelligence bertanggung jawab untuk membuat keputusan sendiri dan meminimalkan peran manusia. Teknologi yang bekerja di belakang Komputasi Kognitif mirip dengan teknologi di balik AI yang meliputi, Pembelajaran mendalam, pembelajaran mesin, jaringan saraf, NLP, dll. Meskipun komputasi Kognitif terkait erat dengan Kecerdasan Buatan, ketika penggunaan praktisnya terungkap, mereka benar-benar berbeda. AI didefinisikan sebagai “simulasi proses kecerdasan manusia oleh mesin, terutama sistem komputer. Proses-proses ini termasuk belajar (perolehan informasi dan aturan untuk menggunakan informasi), penalaran (menggunakan aturan untuk mencapai kesimpulan perkiraan atau pasti) dan koreksi diri”. AI adalah istilah umum di mana sejumlah teknologi, algoritme, teori, dan metode memungkinkan komputer atau perangkat pintar apa pun untuk bekerja dengan teknologi berteknologi tinggi dengan kecerdasan manusia. Pembelajaran Mesin, Robotika semuanya berada di bawah Kecerdasan Buatan yang memungkinkan mesin menawarkan kecerdasan tambahan dan dapat melampaui wawasan dan akurasi manusia. Alat AI menawarkan berbagai fungsi baru dalam bisnis Anda. Algoritme pembelajaran mendalam yang terintegrasi dengan alat AI paling canggih. Para peneliti dan pemasar percaya bahwa pengenalan augmented intelligence memiliki konotasi yang lebih netral yang memungkinkan kita memahami bahwa AI digunakan untuk meningkatkan produk dan layanan. AI dapat dikategorikan dalam empat kategori:

Mesin Reaktif: Komputer bermain catur IBM Deep Blue memiliki kapasitas untuk mengidentifikasi bagian-bagian di papan catur dan memprediksi dengan tepat meskipun tidak dapat mengakses pengalaman masa lalu untuk menginformasikan yang akan datang. Itu dapat mengelola dan menganalisis kemungkinan gerakan. Google AlphaGO adalah contoh lain meskipun dirancang untuk bekerja untuk tujuan yang sempit dan tidak dapat diterapkan pada situasi lain.

Theory of Mind: Padahal, jenis AI ini dikembangkan sedemikian rupa sehingga mesin dapat membuat keputusan individual. Padahal teknologi AI ini sudah dikembangkan cukup lama. Saat ini tidak memiliki penggunaan praktis.

Memori Terbatas: Teknologi Kecerdasan Buatan ini dikembangkan untuk melakukan tugas di masa depan sehubungan dengan pengalaman masa lalu. Ini memiliki kemampuan untuk mengambil dan memberi Anda petunjuk lanjutan tentang keputusan penting apa pun terkait tugas Anda. Misalnya: jika Anda mengemudi, sistem navigasi yang dirancang AI dapat memberi Anda langsung untuk mengubah jalur untuk mencapai tujuan Anda.

Kesadaran Diri: AI dikembangkan yang benar-benar dapat memiliki indera dan kesadaran seperti yang dimiliki tubuh manusia. Mesin yang terintegrasi dengan kesadaran diri dapat memahami keadaan saat ini menggunakan informasi untuk menghubungkan apa yang dirasakan orang ketiga.

Otomatisasi Proses

Proses Otomasi memungkinkan untuk menghubungkan berbagai fungsi, proses otomatisasi alur kerja dan memiliki kesalahan minimal. Otomatisasi proses adalah penggunaan teknologi untuk otomatisasi bisnis. Langkah pertama adalah memulai dengan mengenali proses yang membutuhkan otomatisasi. Ketika Anda memiliki pemahaman yang sempurna tentang proses otomatisasi, maka Anda harus merencanakan tujuan otomatisasi. Sebelum Anda menggulung otomatisasi, Anda perlu memeriksa celah dan kesalahan dalam prosesnya. Berikut adalah daftar di mana Anda dapat menguraikan mengapa Anda memerlukan proses otomatisasi dalam bisnis Anda:

• Untuk menstandarisasi dan merampingkan proses.
• Untuk menyelesaikan proses dengan kelincahan dengan mengurangi biaya.
• Untuk mengembangkan alokasi sumber daya yang lebih baik.
• Untuk meningkatkan pengalaman pelanggan.
• Untuk meningkatkan kepatuhan untuk mengatur dan menstandarisasi proses bisnis Anda.
• Untuk memberikan kepuasan karyawan yang tinggi.
• Untuk meningkatkan visibilitas untuk kinerja pemrosesan.

Satu set departemen dapat mengadopsi proses bisnis untuk mengotomatisasi proses mereka dan memudahkan siklus yang rumit.

Sumber Gambar Tajuk: https://bit.ly/2PfdWWm