เทคโนโลยีความรู้ความเข้าใจห้าประการในการสร้างอนาคต

Cognitive Technology คือระบบช่วยเหลือผู้ขับขี่ขั้นสูงที่ใช้ AI การศึกษาที่เสนอโดย Hackett Group ได้เสนอแนะว่าร้อยละ 85 ของหัวหน้าฝ่ายจัดซื้อมีส่วนร่วมในการศึกษาเทคโนโลยีความรู้ความเข้าใจ ซึ่งจะพัฒนาโปรแกรมการปฏิบัติงานในอีกสามถึงห้าปีข้างหน้า มีเพียง 32% เท่านั้นที่มีกลยุทธ์ในการนำเทคโนโลยีไปใช้ และในจำนวนนั้น 25% มีเงินทุนและไหวพริบเพียงพอที่จะนำเทคโนโลยีไปใช้ ฉันกำลังแนะนำเทคโนโลยีการเรียนรู้ที่มีศักยภาพมากที่สุดที่สามารถกำหนดอนาคตของคุณได้

เมื่อ AI กลายเป็นรากฐานในการพัฒนาชีวิตประจำวันของเรา องค์กรด้านไอทีจำเป็นต้องนำเทคโนโลยีที่ออกมาใหม่นี้มาใช้เพื่อที่จะรักษาตำแหน่งของตนในตลาด ในการจัดการบริการ เพื่อยกระดับระบบแบบองค์รวม สิ่งสำคัญคือการบูรณาการเทคโนโลยีความรู้ความเข้าใจ แนวทางนี้ให้ประโยชน์มหาศาลในการกำหนดอนาคตของทั้งผู้ใช้และการจัดการบริการ ด้วยการผสานรวมเทคโนโลยีความรู้ความเข้าใจ คุณจะสามารถนำเสนอประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัว ขั้นสูง และการสนทนาแก่ผู้ใช้ของคุณ ซึ่งส่งผลให้ผลลัพธ์ดีขึ้นและเร็วขึ้น เช่นเดียวกับที่ผู้ใช้สมาร์ทโฟนสั่งผู้ช่วยของพวกเขาในการช่วยเหลืองานต่างๆ ในแต่ละวัน คุณจะได้รับประสบการณ์ที่แน่นอนกับฝ่ายบริการที่ขอให้แชทบอทช่วยในกิจกรรมต่างๆ โดยไม่มีการแทรกแซงจากมนุษย์ นี่คือวิธีที่คุณสามารถได้รับความพึงพอใจสูงจากลูกค้า

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

Big Data Analytics เป็นกระบวนการในการจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อวาดรูปแบบ แนวโน้ม และข้อมูลเชิงลึกที่นำไปดำเนินการได้โดยใช้เทคโนโลยีขั้นสูงและฟังก์ชันการคำนวณ เป็นรูปแบบหนึ่งของการวิเคราะห์ขั้นสูงที่เกี่ยวข้องกับแอปพลิเคชันที่ซับซ้อนด้วยแบบจำลองการคาดการณ์และอัลกอริธึมทางสถิติ งานเหล่านี้ทำโดยระบบวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพสูง ระบบวิเคราะห์เฉพาะและซอฟต์แวร์นี้มีประโยชน์มากมายซึ่งรวมถึงโอกาสในการสร้างรายได้ที่ดีขึ้น ฐานการตลาดที่โดดเด่น การบริการลูกค้าขั้นสูง ประสิทธิภาพการดำเนินงาน ความสามารถในการแข่งขันที่ดีขึ้น แอปพลิเคชันที่อิงจากแอปพลิเคชันการวิเคราะห์ Big Data เปิดโอกาสให้นักวิเคราะห์ข้อมูล ตัวสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ นักสถิติ และผู้เชี่ยวชาญอื่นๆ ในสาขานี้ เพื่อวิเคราะห์ปริมาณที่เพิ่มขึ้นของข้อมูลธุรกรรมที่มีโครงสร้างและรูปแบบอื่นๆ ของข้อมูล ซึ่งไม่ได้ฝึกฝนโดย BI และโปรแกรมการวิเคราะห์แบบเดิมๆ มันล้อมรอบการรวมกันของข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง ผ่านการเชื่อมต่อเซ็นเซอร์ ข้อมูลเหล่านี้จะถูกรวบรวมและเชื่อมต่อกับ IoT (Internet of Things) มีการใช้เครื่องมือและเทคโนโลยีมากมาย:

• ฐานข้อมูล NoSQL
• Hadoop
• เส้นด้าย
• แผนที่ลด
• Spark
• Hbase
• ไฮฟ์
• หมู

แอปวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ประกอบด้วยข้อมูลจากระบบภายในและแหล่งข้อมูลภายนอก เช่น ข้อมูลสภาพอากาศของผู้บริโภคที่รวบรวมโดยผู้ให้บริการข้อมูลบุคคลที่สาม แอปพลิเคชันการวิเคราะห์การสตรีมกลายเป็นเรื่องธรรมดาในสภาพแวดล้อมข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อทำการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์กับข้อมูลที่ป้อนเข้าสู่ระบบ Hadoop ผ่านเอ็นจิ้นการประมวลผลสตรีม เช่น Spark, Flink และ Storm ระบบวิเคราะห์ที่ซับซ้อนถูกรวมเข้ากับเทคโนโลยีนี้เพื่อจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก บิ๊กดาต้ามีประโยชน์อย่างมากในการวิเคราะห์ห่วงโซ่อุปทาน ภายในปี 2011 การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ได้เริ่มมีตำแหน่งที่มั่นคงในองค์กรและสายตาของสาธารณชน ด้วย Big Data Hadoop และเทคโนโลยีข้อมูลขนาดใหญ่อื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องได้เริ่มปรากฏขึ้น ในขั้นต้น ระบบนิเวศของ Hadoop เริ่มเป็นรูปเป็นร่างและเติบโตเต็มที่ตามกาลเวลา บิ๊กดาต้าเป็นแพลตฟอร์มของระบบอินเทอร์เน็ตขนาดใหญ่และบริษัทพาณิชย์อิเล็กทรอนิกส์เป็นหลัก ปัจจุบันได้รับการยอมรับจากผู้ค้าปลีก บริษัทให้บริการทางการเงิน บริษัทประกัน องค์กรด้านการดูแลสุขภาพ การผลิต และองค์กรที่มีศักยภาพอื่นๆ ในบางกรณี Hadoop clusters และระบบ NoSQL จะใช้ในระดับเบื้องต้นเป็น Landing Pads และ staging Area สำหรับข้อมูล การดำเนินการทั้งหมดเสร็จสิ้นก่อนที่จะโหลดลงในฐานข้อมูลเชิงวิเคราะห์เพื่อวิเคราะห์โดยทั่วไปในรูปแบบที่เรียบเรียง เมื่อข้อมูลพร้อม ก็สามารถวิเคราะห์ด้วยซอฟต์แวร์ที่ใช้สำหรับกระบวนการวิเคราะห์ขั้นสูง การทำเหมืองข้อมูล การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ แมชชีนเลิร์นนิง การเรียนรู้เชิงลึกเป็นเครื่องมือทั่วไปในการสรุปการดำเนินการทั้งหมด ในสเปกตรัมนี้ เป็นสิ่งสำคัญมากที่จะกล่าวว่าซอฟต์แวร์การทำเหมืองข้อความและการวิเคราะห์ทางสถิติมีบทบาทสำคัญในกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ สำหรับทั้ง ETL และแอปพลิเคชันการวิเคราะห์ แบบสอบถามจะถูกเขียนสคริปต์ใน MapReduce ด้วยภาษาโปรแกรมต่างๆ เช่น R, Python, Scala และ SQL

การเรียนรู้ของเครื่อง:

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นกระบวนการต่อเนื่องขั้นสูงที่เครื่องจักรได้รับการพัฒนาในลักษณะที่สามารถทำงานเป็นมนุษย์ได้ เครื่องจักรเหล่านี้ได้รับการพัฒนาโดยใช้ข้อมูลไฮเทคเพื่อทำงานโดยไม่มีการแทรกแซงของมนุษย์ Machine Learning เป็นแอปพลิเคชั่นของ AI ที่ให้เครื่องจักรสามารถเรียนรู้และปรับปรุงโปรแกรมโดยไม่ต้องดำเนินการโดยตรงและชัดเจน โดยพื้นฐานแล้วจะเน้นไปที่การพัฒนาโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่สามารถเข้าถึงข้อมูลและนำไปใช้เพื่อเรียนรู้ด้วยตนเอง เป้าหมายหลักของมันคือเพื่อให้เครื่องจักรเรียนรู้โดยอัตโนมัติโดยไม่ต้องอาศัยความช่วยเหลือจากมนุษย์ แมชชีนเลิร์นนิงมีความเกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดกับสถิติการคำนวณ โดยที่การศึกษาการเพิ่มประสิทธิภาพทางคณิตศาสตร์จะเป็นงานของการเรียนรู้ด้วยเครื่อง งานของแมชชีนเลิร์นนิงสามารถแบ่งออกเป็นหมวดหมู่กว้างๆ ได้หลายประเภท

• การเรียนรู้ภายใต้การดูแล
• การเรียนรู้กึ่งควบคุม
• การเรียนรู้ของเครื่องที่ไม่ได้รับการดูแล
• การเรียนรู้ของเครื่องเสริมแรง

หมวดหมู่แมชชีนเลิร์นนิงที่จัดเป็นหมวดหมู่ทั้งหมดเหล่านี้นำเสนองานที่แตกต่างกันในการวิเคราะห์ข้อมูลและข้อมูลและตัดสินใจที่สำคัญ:

• อัลกอริธึมการเรียนรู้จะสร้างฟังก์ชันที่คาดเดาได้สำหรับการคาดการณ์เกี่ยวกับค่าเอาต์พุต อัลกอริธึมการเรียนรู้สามารถเปรียบเทียบเอาต์พุตกับเอาต์พุตที่คำนวณได้ และค้นหาข้อผิดพลาดสำหรับการปรับเปลี่ยนโมเดลตามความต้องการ
• อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงที่ไม่ได้รับการดูแลไม่สามารถแก้ไขผลลัพธ์ที่ถูกต้อง แต่สามารถสำรวจข้อมูลและดึงการอนุมานจากชุดข้อมูลเพื่ออธิบายโครงสร้างที่ซ่อนอยู่จากข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ
• อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงแบบกึ่งควบคุมใช้สำหรับข้อมูลทั้งที่ติดป้ายกำกับและไม่ติดป้ายกำกับ
• อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเสริมกำลังโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมเพื่อสร้างการดำเนินการและค้นหารางวัลและข้อผิดพลาด กระบวนการทดลองและข้อผิดพลาดถือเป็นคุณลักษณะที่สำคัญที่สุดของการเรียนรู้นี้ สำหรับการเปิดใช้กระบวนการนี้ การให้รางวัลย้อนกลับอย่างง่ายเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการเรียนรู้ว่าการกระทำใดดีที่สุด ซึ่งโดยทั่วไปเรียกว่าเป็นสัญญาณเสริมแรง

เช่นเดียวกับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ แมชชีนเลิร์นนิงยังช่วยให้วิเคราะห์ข้อมูลปริมาณมหาศาลได้อีกด้วย มีแนวโน้มที่จะให้ผลลัพธ์ที่รวดเร็วและแม่นยำที่สุดในการระบุโอกาสที่เป็นประโยชน์หรือการจัดการระบบการจัดการความเสี่ยง อย่างไรก็ตาม อาจต้องใช้เวลาและทรัพยากรเพิ่มเติมในการดำเนินการโปรแกรมทั้งหมดอย่างเหมาะสม เป็นกระบวนการที่มีประสิทธิภาพมากในการจัดการและตรวจสอบข้อมูลและข้อมูลจำนวนมหาศาล

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)

การประมวลผลภาษาธรรมชาติคือการฝึกเครื่องจักรที่มีสติปัญญาของมนุษย์เพื่อให้เกิดการเปลี่ยนแปลงในภาษาและการตอบสนองเพื่อให้เหมือนมนุษย์มากขึ้น มันหมายถึงวิธีที่เราสื่อสารกัน NLP ถูกกำหนดให้เป็นการจัดการอัตโนมัติของภาษาธรรมชาติโดยการใช้ซอฟต์แวร์ การศึกษาการประมวลผลภาษาธรรมชาติได้เริ่มต้นขึ้นเมื่อ 50 ปีที่แล้ว แตกต่างจากข้อมูลประเภทอื่น อย่างไรก็ตาม หลังจากทำงานมาหลายปี ความท้าทายของกระบวนการทางภาษาธรรมชาติยังไม่ได้รับการแก้ไขในวารสารทางภาษาศาสตร์ทางคณิตศาสตร์ ซึ่งตีพิมพ์โดยนักวิทยาศาสตร์ที่กระตือรือร้นว่า “เป็นเรื่องยากจากมุมมองของเด็ก ซึ่งต้องใช้เวลาหลายปีในการเรียนรู้ภาษา … มันยากสำหรับผู้เรียนภาษาที่เป็นผู้ใหญ่ ยากสำหรับนักวิทยาศาสตร์ที่พยายามจำลองปรากฏการณ์ที่เกี่ยวข้อง และยากสำหรับวิศวกรที่พยายามสร้างระบบที่จัดการกับอินพุตและเอาต์พุตของภาษาธรรมชาติ งานเหล่านี้ยากที่ทัวริงจะทำให้การสนทนาที่คล่องแคล่วในภาษาธรรมชาติเป็นหัวใจสำคัญของการทดสอบความฉลาดของเขา”

เนื่องจากนักวิทยาศาสตร์และนักวิจัยของแมชชีนเลิร์นนิงสนใจที่จะทำงานกับข้อมูล และภาษาศาสตร์สามารถทำงานในกระบวนการของ NLP ได้ นักพัฒนาสมัยใหม่แนะนำว่า: “จุดมุ่งหมายของวิทยาศาสตร์ภาษาศาสตร์คือการสามารถอธิบายลักษณะและอธิบายการสังเกตทางภาษาจำนวนมากที่อยู่รอบตัวเรา ในการสนทนา การเขียน และสื่ออื่นๆ ส่วนหนึ่งเกี่ยวข้องกับขนาดการรับรู้ว่ามนุษย์ได้มาซึ่ง ผลิตและเข้าใจภาษาอย่างไร ส่วนหนึ่งเกี่ยวข้องกับการเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างคำพูดภาษาศาสตร์กับโลก และส่วนหนึ่งเกี่ยวข้องกับการเข้าใจโครงสร้างทางภาษาโดย ภาษาไหนสื่อสาร”

ปัญญาประดิษฐ์

AI ขับเคลื่อนระบบอัตโนมัติของงานหลักด้วยคอมพิวเตอร์เพื่อทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยดิจิทัลขั้นสูง ความฉลาดของมนุษย์มีพื้นฐานมาจากการรับรู้สภาพแวดล้อม เรียนรู้จากสิ่งแวดล้อม และประมวลผลข้อมูลจากสิ่งแวดล้อม นั่นหมายความว่า AI รวม:

• การหลอกลวงทางประสาทสัมผัสของมนุษย์ เช่น การสัมผัส รส การเห็น กลิ่น และการได้ยิน
• การหลอกลวงการตอบสนองของมนุษย์: วิทยาการหุ่นยนต์.
• การหลอกลวงการเรียนรู้และการประมวลผล: การเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก

โดยทั่วไปแล้ว Cognitive Computing มุ่งเน้นไปที่การเลียนแบบพฤติกรรมของมนุษย์และพยายามแก้ปัญหาที่สามารถทำได้ดีกว่าสติปัญญาของมนุษย์ Cognitive Computing เป็นการเสริมข้อมูลเพื่อให้การตัดสินใจง่ายขึ้นกว่าที่เคย ในขณะที่ปัญญาประดิษฐ์มีหน้าที่ในการตัดสินใจด้วยตนเองและลดบทบาทของมนุษย์ให้เหลือน้อยที่สุด เทคโนโลยีที่ทำงานเบื้องหลัง Cognitive Computing นั้นคล้ายกับเทคโนโลยีที่อยู่เบื้องหลัง AI ซึ่งรวมถึง Deep Learning, Machine Learning, Neural Network, NLP เป็นต้น แม้ว่า Cognitive Computing จะสัมพันธ์อย่างใกล้ชิดกับปัญญาประดิษฐ์ แต่เมื่อการใช้งานจริงปรากฏให้เห็น แตกต่างอย่างสิ้นเชิง AI ถูกกำหนดให้เป็น "การจำลองกระบวนการปัญญาของมนุษย์โดยเครื่องจักร โดยเฉพาะระบบคอมพิวเตอร์ กระบวนการเหล่านี้รวมถึงการเรียนรู้ (การได้มาซึ่งข้อมูลและกฎสำหรับการใช้ข้อมูล) การให้เหตุผล (การใช้กฎเพื่อให้ได้ข้อสรุปโดยประมาณหรือที่แน่ชัด) และการแก้ไขตนเอง” AI เป็นคำศัพท์ในร่มที่โฮสต์ของเทคโนโลยี อัลกอริธึม ทฤษฎี และวิธีการต่างๆ ช่วยให้คอมพิวเตอร์หรืออุปกรณ์อัจฉริยะใดๆ ทำงานด้วยเทคโนโลยีไฮเทคที่มีสติปัญญาของมนุษย์ แมชชีนเลิร์นนิง วิทยาการหุ่นยนต์ทั้งหมดอยู่ภายใต้ปัญญาประดิษฐ์ที่ช่วยให้เครื่องจักรสามารถนำเสนอปัญญาประดิษฐ์ และสามารถเหนือกว่าความเข้าใจและความแม่นยำของมนุษย์ เครื่องมือ AI นำเสนอฟังก์ชันใหม่ๆ มากมายในธุรกิจของคุณ อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกที่รวมเข้ากับเครื่องมือ AI ขั้นสูงที่สุด นักวิจัยและนักการตลาดเชื่อว่าการนำเอาปัญญาประดิษฐ์เข้ามามีความหมายที่เป็นกลางมากขึ้น ซึ่งจะทำให้เราเข้าใจว่า AI ถูกนำมาใช้ในการปรับปรุงผลิตภัณฑ์และบริการ AI สามารถแบ่งได้เป็น 4 ประเภท คือ

Reactive Machines: คอมพิวเตอร์เล่นหมากรุก Deep Blue ของ IBM มีความสามารถในการระบุชิ้นส่วนบนกระดานหมากรุกและการทำนายตามนั้น แม้ว่ามันจะไม่สามารถเข้าถึงประสบการณ์ในอดีตเพื่อแจ้งให้ทราบในอนาคต สามารถจัดการและวิเคราะห์การเคลื่อนไหวที่เป็นไปได้ AlphaGO ของ Google เป็นอีกตัวอย่างหนึ่งแม้ว่าจะได้รับการออกแบบมาให้ทำงานเพื่อวัตถุประสงค์ที่แคบและไม่สามารถนำไปใช้กับสถานการณ์อื่นได้

ทฤษฎีความคิด: แม้ว่า AI ประเภทนี้จะได้รับการพัฒนาในลักษณะที่เครื่องจักรสามารถตัดสินใจได้เป็นรายบุคคล แม้ว่าเทคโนโลยี AI นี้จะได้รับการพัฒนามาช้านานแล้ว ปัจจุบันไม่มีการใช้งานจริง

หน่วยความจำที่จำกัด: เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์นี้ได้รับการพัฒนาเพื่อทำงานในอนาคตในแง่ของประสบการณ์ในอดีต มีความสามารถในการรับและให้คำแนะนำขั้นสูงเกี่ยวกับการตัดสินใจที่สำคัญเกี่ยวกับงานของคุณ ตัวอย่างเช่น หากคุณกำลังขับรถ ระบบนำทางที่ออกแบบโดย AI สามารถให้คุณเปลี่ยนเลนเพื่อไปยังจุดหมายได้โดยตรง

การตระหนักรู้ในตนเอง: AI ได้รับการพัฒนาให้มีความรู้สึกและจิตสำนึกอย่างแท้จริงเหมือนกับที่ร่างกายมนุษย์มี เครื่องที่ผสานเข้ากับความตระหนักในตนเองสามารถเข้าใจสถานะปัจจุบันโดยใช้ข้อมูลเพื่อแทรกซึมความรู้สึกของบุคคลที่สาม

กระบวนการอัตโนมัติ

Process Automation ช่วยให้สามารถเชื่อมโยงฟังก์ชันต่างๆ เข้าด้วยกัน ประมวลผลการทำงานอัตโนมัติของเวิร์กโฟลว์ และมีข้อผิดพลาดน้อยที่สุด กระบวนการอัตโนมัติคือการใช้เทคโนโลยีสำหรับธุรกิจอัตโนมัติ ขั้นตอนแรกคือการเริ่มต้นด้วยการรับรู้ถึงกระบวนการที่ต้องการระบบอัตโนมัติ เมื่อคุณมีความเข้าใจในกระบวนการอัตโนมัติอย่างสมบูรณ์แล้ว คุณควรวางแผนเป้าหมายสำหรับการทำงานอัตโนมัติ ก่อนที่คุณจะเริ่มการทำงานอัตโนมัติ คุณต้องตรวจสอบช่องโหว่และข้อผิดพลาดในกระบวนการ นี่คือรายการที่คุณสามารถถอดรหัสว่าทำไมคุณต้องมีกระบวนการอัตโนมัติในธุรกิจของคุณ:

• เพื่อสร้างมาตรฐานและปรับปรุงกระบวนการ
• เพื่อแก้ปัญหากระบวนการคล่องตัวด้วยการลดต้นทุน
• เพื่อพัฒนาการจัดสรรทรัพยากรให้ดีขึ้น
• เพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า
• เพื่อปรับปรุงการปฏิบัติตามกฎระเบียบและมาตรฐานกระบวนการทางธุรกิจของคุณ
• เพื่อให้พนักงานพึงพอใจในระดับสูง
• เพื่อปรับปรุงการมองเห็นสำหรับประสิทธิภาพการประมวลผล

ชุดของแผนกสามารถนำกระบวนการทางธุรกิจมาใช้เพื่อทำให้กระบวนการของตนเป็นอัตโนมัติ และทำให้วงจรของลักษณะที่ซับซ้อนง่ายขึ้น

ที่มาของภาพ: https://bit.ly/2PfdWWm