Cinque tecnologie cognitive per plasmare il futuro

La tecnologia cognitiva è un sistema avanzato di assistenza alla guida basato sull'intelligenza artificiale. Uno studio suggerito da Hackett Group ha suggerito che l'85% dei leader del procurement è impegnato nello studio delle tecnologie cognitive che evolveranno il programma operativo nei prossimi tre-cinque anni. Solo il 32% di tutti ha la strategia per implementare le tecnologie e, tra questi, il 25% ha abbastanza capitale e ingegno per implementare le tecnologie. Ti sto suggerendo le tecnologie cognitive più potenziali che possono dare forma al tuo futuro.

Poiché l'IA diventa la base per il progresso della nostra vita quotidiana. Le organizzazioni IT devono adottare questa nuova tecnologia emersa per mantenere la loro posizione nel mercato. Nella gestione dei servizi, per intensificare il sistema olistico è importante integrare le tecnologie cognitive. Questo approccio offre enormi vantaggi potenziali nel plasmare il futuro degli utenti e della gestione dei servizi. Integrando le tecnologie cognitive, puoi offrire ai tuoi utenti esperienze personalizzate, avanzate e conversazionali che hanno portato a risultati migliori e più rapidi. Proprio come gli utenti di smartphone comandano il loro assistente nell'aiutare le varie attività quotidiane, otterrai l'esperienza esatta con il service desk che chiede ai chatbot di aiutare con diverse attività senza alcun intervento umano. In questo modo puoi ottenere un'elevata soddisfazione del cliente.

Analisi dei Big Data

Big Data Analytics è il processo di gestione dell'enorme quantità di dati per disegnare modelli, tendenze e approfondimenti attuabili con l'aiuto di tecnologie avanzate e funzionalità di calcolo. È una forma di analisi avanzata che coinvolge applicazioni complesse con modelli predittivi e algoritmi statistici, queste attività sono svolte da sistemi di analisi ad alte prestazioni. Questi sistemi e software di analisi specializzati offrono numerosi vantaggi che includono migliori opportunità di guadagno, notevole base di marketing, servizio clienti avanzato, efficienza operativa e migliore vantaggio competitivo. Le applicazioni basate su applicazioni di analisi dei Big Data offrono spazio ad analisti di dati, modellatori predittivi, statistici e altri professionisti in questo campo per analizzare i volumi crescenti di dati di transazione strutturati e altre forme di dati che non sono praticate dai tradizionali programmi di BI e analisi. Circonda una fusione di dati strutturati e non strutturati. Attraverso la connessione del sensore, questi dati vengono raccolti e collegati all'IoT (Internet of Things). Vengono utilizzati numerosi strumenti e tecnologie:

• Database NoSQL
• Hadoop
• FILATO
• Riduci mappa
• Scintilla
• Hbase
• Alveare
• Maiale

Le app di analisi dei big data includono dati provenienti da sistemi interni e fonti esterne come i dati meteorologici sui consumatori compilati da fornitori di servizi di informazione di terze parti. L'applicazione di analisi in streaming è diventata comune negli ambienti di big data per eseguire analisi in tempo reale sui dati immessi nei sistemi Hadoop tramite motori di elaborazione dei flussi, come Spark, Flink e Storm. Intricati sistemi analitici sono integrati con questa tecnologia per gestire e analizzare una grande quantità di dati. I big data sono diventati estremamente utili nell'analisi della catena di approvvigionamento. Entro il 2011, l'analisi dei big data ha iniziato a prendere una posizione solida nelle organizzazioni e nell'opinione pubblica. Con i Big Data, Hadoop e altre tecnologie relative ai big data hanno iniziato a emergere attorno ad esso. In primo luogo, l'ecosistema Hadoop ha iniziato a prendere forma e a maturare con il tempo. I Big Data erano principalmente la piattaforma di grandi sistemi Internet e società di commercio elettronico. Attualmente è stato abbracciato da rivenditori, società di servizi finanziari, assicuratori, organizzazioni sanitarie, produzione e altre potenziali imprese. In alcuni casi, i cluster Hadoop ei sistemi NoSQL vengono utilizzati a livello preliminare come piattaforme di atterraggio e aree di sosta per i dati. L'intera azione viene eseguita prima che venga caricata in un database analitico per l'analisi in generale in una forma composta. Quando i dati sono pronti, possono essere analizzati con un software utilizzato per processi di analisi avanzati. Data mining, analisi predittiva, machine learning, deep learning sono gli strumenti tipici per concludere l'intera azione. In questo spettro, è molto importante ricordare che il software di analisi statistica e di estrazione di testo gioca un ruolo fondamentale nel processo di analisi dei big data. Sia per le applicazioni ETL che per quelle analitiche, le query vengono sottoposte a script in MapReduce con vari linguaggi di programmazione come R, Python, Scala e SQL.

Apprendimento automatico:

L'apprendimento automatico è un processo continuo avanzato in cui le macchine sono sviluppate in modo tale da poter svolgere il loro compito come esseri umani. Queste macchine sono sviluppate utilizzando dati high-tech per svolgere il loro compito senza alcun intervento umano. Machine Learning è un'applicazione dell'IA che offre a una macchina la capacità di apprendere e migliorare il programma senza alcuna azione diretta ed esplicita. Fondamentalmente è incentrato sullo sviluppo di un programma per computer in grado di accedere ai dati e utilizzarli per apprendere da soli. Il suo obiettivo principale è consentire alle macchine di apprendere automaticamente senza alcun aiuto umano. L'apprendimento automatico è strettamente correlato alla statistica computazionale, con lo studio dell'ottimizzazione matematica il compito dell'apprendimento automatico. Il compito dell'apprendimento automatico può essere classificato in diverse grandi categorie.

• Apprendimento supervisionato.
• Apprendimento semi-supervisionato.
• Apprendimento automatico senza supervisione.
• Apprendimento automatico di rinforzo.

Tutte queste categorie classificate di machine learning offrono diverse sfumature di attività nell'analisi di dati e informazioni e prendono decisioni essenziali:

• L'algoritmo di apprendimento crea una funzione ipotizzata per fare previsioni sul valore di output. Gli algoritmi di apprendimento possono essere confrontati con l'output calcolato e trovare errori per la modifica del modello secondo il requisito.
• Gli algoritmi di apprendimento automatico non supervisionati non possono correggere l'output corretto, piuttosto possono esplorare i dati e trarre inferenze dal set di dati per descrivere la struttura nascosta da dati non etichettati.
• L'algoritmo di apprendimento automatico semi-supervisionato viene utilizzato sia per i dati etichettati che per quelli senza etichetta.
• Gli algoritmi di apprendimento automatico di rinforzo interagiscono con l'ambiente per produrre azione e scoprire ricompense ed errori. Il processo di tentativi ed errori è capitato di essere la caratteristica più significativa di questo apprendimento. Per abilitare questo processo, un semplice feedback sulla ricompensa è essenziale per apprendere quale azione è la migliore, generalmente definita come segnale di rinforzo.

Come l'analisi dei Big Data, anche l'apprendimento automatico consente di analizzare l'enorme volume di dati. Tende a fornire risultati rapidi e accurati per identificare opportunità vantaggiose o gestire il sistema di gestione del rischio. Tuttavia, può anche richiedere tempo e risorse extra per eseguire correttamente l'intero programma. È un processo molto efficace per gestire e monitorare un'enorme quantità di dati e informazioni.

Elaborazione del linguaggio naturale (PNL)

L'elaborazione del linguaggio naturale consiste nell'addestrare le macchine con l'intelligenza umana per generare cambiamenti nel loro linguaggio e risposte per renderle più simili a quelle umane. In realtà si riferisce al modo in cui comunichiamo tra di noi. La PNL è definita come la manipolazione automatica del linguaggio naturale mediante l'uso del software. Lo studio dell'elaborazione del linguaggio naturale è stato avviato più di 50 anni fa. È diverso da altri tipi di dati. Tuttavia, dopo aver lavorato per così tanti anni la sfida del processo del linguaggio naturale non è stata risolta in una rivista di matematica linguistica pubblicata da un appassionato scienziato: “è difficile dal punto di vista del bambino, che deve passare molti anni ad acquisire una lingua ... è difficile per lo studente di lingue adulto, è difficile per lo scienziato che tenta di modellare i fenomeni rilevanti, ed è difficile per l'ingegnere che tenta di costruire sistemi che trattano input e output del linguaggio naturale. Questi compiti sono difficili che Turing possa giustamente fare della conversazione fluente nel linguaggio naturale il fulcro del suo test per l'intelligenza”.

Poiché gli scienziati e i ricercatori dell'apprendimento automatico sono interessati a lavorare con i dati e la linguistica può lavorare nel processo di PNL. Gli sviluppatori moderni hanno suggerito che: “lo scopo della scienza linguistica è essere in grado di caratterizzare e spiegare la moltitudine di osservazioni linguistiche che ci circondano, nelle conversazioni, nella scrittura e in altri media. Parte di ciò ha a che fare con la dimensione cognitiva di come gli esseri umani acquisiscono, producono e comprendono la lingua, parte ha a che fare con la comprensione della relazione tra l'enunciato linguistico e il mondo, e parte ha a che fare con la comprensione delle strutture linguistiche attraverso quale lingua comunica”

Intelligenza artificiale

L'intelligenza artificiale guida l'automazione delle attività primarie con i computer che fungono da assistenti digitali avanzati. L'intelligenza umana è radicata per percepire l'ambiente, per imparare dall'ambiente e per elaborare le informazioni dall'ambiente. Ciò significa che l'IA incorpora:

• L'inganno dei sensi umani, come il tatto, il gusto, la vista, l'olfatto e l'udito.
• L'inganno delle risposte umane: Robotica.
• L'inganno dell'apprendimento e dell'elaborazione: apprendimento automatico e apprendimento profondo.

Il Cognitive Computing generalmente si concentra sull'imitazione del comportamento umano e sull'elaborazione di problemi che possono essere realizzati potenzialmente anche meglio dell'intelligenza umana. Il Cognitive Computing integra semplicemente le informazioni per prendere decisioni più facili che mai. Mentre l'Intelligenza Artificiale è responsabile di prendere le decisioni per conto proprio e di ridurre al minimo il ruolo degli esseri umani. Le tecnologie che funzionano alla base del Cognitive Computing sono simili alle tecnologie alla base dell'IA che include Deep learning, machine learning, reti neurali, NLP, ecc. Sebbene il Cognitive Computing sia strettamente associato all'Intelligenza Artificiale, quando il loro uso pratico è venuto alla luce, essi sono completamente diversi. L'intelligenza artificiale è definita come "la simulazione dei processi di intelligenza umana da parte delle macchine, in particolare dei sistemi informatici. Questi processi includono l'apprendimento (l'acquisizione di informazioni e regole per l'utilizzo delle informazioni), il ragionamento (l'utilizzo delle regole per raggiungere una conclusione approssimativa o definita) e l'autocorrezione”. AI è un termine generico in base al quale una serie di tecnologie, algoritmi, teorie e metodi consente al computer o a qualsiasi dispositivo intelligente di funzionare con tecnologie high-tech con l'intelligenza umana. Apprendimento automatico e robotica sono tutti sotto l'Intelligenza Artificiale che consente alle macchine di offrire intelligenza aumentata e possono superare l'intuizione e la precisione umane. Lo strumento AI offre una gamma di nuove funzionalità nella tua azienda. Gli algoritmi di deep learning integrati con gli strumenti di intelligenza artificiale più avanzati. I ricercatori e gli esperti di marketing ritengono che l'introduzione dell'intelligenza aumentata abbia una connotazione più neutra che ci consentirà di comprendere che l'IA viene utilizzata in un modo per migliorare prodotti e servizi. L'IA può essere classificata in quattro categorie:

Macchine reattive: il computer per giocare a scacchi Deep Blue di IBM ha la capacità di identificare i pezzi sulla scacchiera e fare previsioni di conseguenza, sebbene non possa accedere alle esperienze passate per informare quelle future. Può gestire e analizzare le possibili mosse. AlphaGO di Google è un altro esempio, sebbene sia progettato per funzionare per scopi ristretti e non può essere applicato a un'altra situazione.

Teoria della mente: tuttavia, questi tipi di IA sono sviluppati in modo tale che le macchine possano prendere decisioni individuali. Sebbene questa tecnologia di intelligenza artificiale sia stata sviluppata molto tempo fa. Attualmente non ha alcuna utilità pratica.

Memoria limitata: questa tecnologia di intelligenza artificiale è stata sviluppata per svolgere un compito in futuro nel rispetto delle esperienze passate. Ha la capacità di prendere e darti suggerimenti avanzati su qualsiasi decisione importante riguardante i tuoi compiti. Ad esempio: se stai guidando, il sistema di navigazione progettato dall'IA può fornirti direttamente di cambiare corsia per raggiungere la tua destinazione.

Consapevolezza di sé: viene sviluppata un'IA che può avere veramente senso e coscienza come quella di un corpo umano. Le macchine integrate con l'autocoscienza possono comprendere lo stato attuale usando le informazioni per intercettare ciò che una terza persona sta provando.

Automazione del processo

Process Automation consente di collegare tra loro le varie funzioni, elaborare l'automazione del flusso di lavoro e avere errori minimi. L'automazione dei processi è l'uso della tecnologia per l'automazione aziendale. Il primo passo è iniziare riconoscendo i processi che necessitano di automazione. Quando hai una perfetta comprensione del processo di automazione, dovresti pianificare gli obiettivi per l'automazione. Prima di avviare l'automazione, è necessario controllare le scappatoie e gli errori nel processo. Ecco un elenco in cui puoi decifrare perché hai bisogno di un processo di automazione nella tua azienda:

• Standardizzare e snellire i processi.
• Per risolvere il processo con agilità riducendo i costi.
• Sviluppare una migliore allocazione delle risorse.
• Per migliorare l'esperienza del cliente.
• Per migliorare la conformità per regolamentare e standardizzare i processi aziendali.
• Per fornire un'elevata soddisfazione dei dipendenti.
• Per migliorare la visibilità per le prestazioni di elaborazione.

Un insieme di dipartimenti può adottare il processo aziendale per automatizzare il proprio processo e facilitare il ciclo di natura complicata.

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