塑造未来的五项认知技术

认知技术是一种基于人工智能的先进驾驶辅助系统。 哈克特集团建议的一项研究表明，85% 的采购领导者正在从事认知技术的研究，这将在未来三五年内发展运营计划。 只有 32% 的人有实施技术的战略，其中 25% 的人有足够的资金和智慧来执行技术。 我向您推荐可以塑造您未来的最具潜力的认知技术。

随着人工智能成为我们日常生活进步的基础。 IT 组织需要采用这种新兴技术才能在市场上占据一席之地。 在服务管理中，要升级整体系统，集成认知技术非常重要。 这种方法在塑造用户和服务管理的未来方面提供了巨大的潜在好处。 通过集成认知技术，您可以为用户提供个性化、高级和对话式体验，从而获得更好、更快的结果。 就像智能手机用户命令他们的助手帮助各种日常任务一样，您将获得服务台的确切体验，要求聊天机器人在没有任何人工干预的情况下帮助完成不同的活动。 这就是您获得高客户满意度的方法。

大数据分析

大数据分析是在先进技术和计算功能的帮助下管理大量数据以绘制模式、趋势和可操作见解的过程。 它是一种高级分析形式，涉及具有预测模型和统计算法的复杂应用程序，这些任务由高性能分析系统完成。 这种专门的分析系统和软件提供了很多好处，包括更好的收入机会、营销基础、先进的客户服务、运营效率、更好的竞争优势。 基于大数据分析应用程序的应用程序为数据分析师、预测建模师、统计学家和该领域的其他专业人员提供了空间，以分析传统 BI 和分析程序未实施的结构化交易数据和其他形式的数据量不断增长。 它围绕结构化和非结构化数据的融合。 通过传感器连接，这些数据被收集并连接到 IoT（物联网）。 使用了许多工具和技术：

• NoSQL 数据库
• Hadoop
• 纱
• MapReduce
• 火花
• Hbase
• 蜂巢
• 猪

大数据分析应用程序包括来自内部系统和外部来源的数据，例如由第三方信息服务提供商编制的消费者天气数据。 流式分析应用程序在大数据环境中变得很常见，可以对通过流处理引擎（如 Spark、Flink 和 Storm）输入 Hadoop 系统的数据进行实时分析。 复杂的分析系统与该技术集成以管理和分析大量数据。 大数据在供应链分析中变得极为有益。 到 2011 年，大数据分析已开始在组织和公众视野中占据稳固的地位。 随着大数据 Hadoop 和其他相关的大数据技术开始出现。 首先，Hadoop 生态系统开始形成并随着时间的推移而成熟。 大数据主要是大型互联网系统和电子商务公司的平台。 目前已被零售商、金融服务公司、保险公司、医疗保健组织、制造业和其他潜在企业所接受。 在某些情况下，Hadoop 集群和 NoSQL 系统在初级阶段被用作数据的着陆点和暂存区。 整个操作在加载到分析数据库中以组合形式进行一般分析之前完成。 数据准备就绪后，可以使用用于高级分析流程的软件对其进行分析。 数据挖掘、预测分析、机器学习、深度学习是总结整个行动的典型工具。 在这个范围内，值得一提的是，文本挖掘和统计分析软件在大数据分析过程中起着举足轻重的作用。 对于 ETL 和分析应用程序，查询在 MapReduce 中使用各种编程语言（如 R、Python、Scala 和 SQL）编写脚本。

机器学习：

机器学习是一个先进的连续过程，其中机器的开发方式使其可以像人类一样执行任务。 这些机器是使用高科技数据开发的，无需任何人工干预即可执行任务。 机器学习是人工智能的一种应用，它赋予机器学习和改进程序的能力，而无需任何直接和明确的行动。 它基本上专注于开发可以访问数据并利用它进行自我学习的计算机程序。 它的主要目标是让机器在没有任何人工帮助的情况下自动学习。 机器学习与计算统计密切相关，数学优化的研究正在完成机器学习的任务。 机器学习的任务可以分为几大类。

• 监督学习。
• 半监督学习。
• 无监督机器学习。
• 强化机器学习。

所有这些分类的机器学习类别在分析数据和信息并做出重要决策时提供了不同的任务：

• 学习算法创建了一个推测函数，用于对输出值进行预测。 学习算法可以将其输出与计算的输出进行比较，并根据需要找出模型修改的错误。
• 无监督机器学习算法不能纠正正确的输出，而是可以探索数据并从数据集中得出推论，以描述未标记数据的隐藏结构。
• 半监督机器学习算法用于标记和未标记数据。
• 强化机器学习算法与环境交互以产生行动并发现奖励和错误。 试错过程恰好是这种学习的最显着特征。 为了实现这个过程，简单的奖励反馈对于学习哪个动作最好是必不可少的，这通常被称为强化信号。

与大数据分析一样，机器学习也可以分析大量数据。 它倾向于为识别有利机会或管理风险管​​理系统提供快速和最准确的结果。 但是，它也可能需要额外的时间和资源才能正确执行整个程序。 这是管理和监控大量数据和信息的非常有效的过程。

自然语言处理 (NLP)

自然语言处理是用人类智能训练机器，使其语言和反应发生变化，使它们更像人类。 它实际上是指我们如何相互交流。 NLP 被定义为通过使用软件对自然语言的自动操作。 自然语言处理的研究始于 50 多年前。 它不同于其他类型的数据。 然而，在工作了这么多年之后，自然语言过程的挑战并没有在数学语言学期刊上得到解决，它是由一位敏锐的科学家发表的：“从孩子的角度来看，这很难，他们必须花费很多年时间来学习一门语言……对于成人语言学习者来说很难，对于试图对相关现象建模的科学家来说是困难的，对于试图构建处理自然语言输入和输出的系统的工程师来说也是困难的。 这些任务很难让图灵正确地将自然语言的流利对话作为他智力测试的核心”。

由于机器学习科学家和研究人员对处理数据感兴趣，而语言学可以在 NLP 的过程中发挥作用。 现代开发者建议：“语言科学的目标是能够描述和解释围​​绕我们周围、对话、写作和其他媒体的大量语言观察。 部分与人类如何获得、产生和理解语言的认知规模有关，部分与理解语言话语与世界之间的关系有关，部分与理解语言结构有关用哪种语言交流”

人工智能

人工智能通过计算机驱动主要任务的自动化，以充当高级数字助理。 人类智能的基础是感知环境，从环境中学习并处理来自环境的信息。 这意味着人工智能包含：

• 欺骗人类感官，如触觉、味觉、视觉、嗅觉和听觉。
• 欺骗人类反应：机器人。
• 学习和处理的欺骗：机器学习和深度学习。

认知计算通常侧重于模仿人类行为并努力解决可能比人类智能做得更好的问题。 认知计算只是简单地补充信息，使决策比以往更容易。 而人工智能负责为自己做出决定并尽量减少人类的作用。 认知计算背后的技术类似于人工智能背后的技术，包括深度学习、机器学习、神经网络、NLP 等。虽然认知计算与人工智能密切相关，但当它们的实际应用出现时，它们完全不同。 人工智能被定义为“机器，尤其是计算机系统对人类智能过程的模拟。 这些过程包括学习（获取信息和使用信息的规则）、推理（使用规则得出近似或确定的结论）和自我纠正”。 人工智能是一个总称，在它之下，一系列技术、算法、理论和方法使计算机或任何智能设备能够以具有人类智能的高科技技术运行。 机器学习、机器人技术都属于人工智能，它允许机器提供增强智能，并可以超越人类的洞察力和准确性。 AI 工具为您的业务提供了一系列新功能。 与最先进的人工智能工具集成的深度学习算法。 研究人员和营销人员认为，增强智能的引入具有更中性的内涵，这将使我们能够理解人工智能被用于改进产品和服务的方式。 人工智能可以分为四类：

反应式机器： IBM 的深蓝下棋计算机能够识别棋盘上的棋子并做出相应的预测，尽管它无法访问过去的经验来告知未来的经验。 它可以管理和分析可能的动作。 谷歌的 AlphaGO 是另一个例子，尽管它的设计目的是狭隘的，不能应用于其他情况。

心智理论：虽然，这种类型的人工智能的开发方式使得机器可以做出个人决定。 尽管这项人工智能技术已经开发了很长时间。 目前它没有任何实际用途。

有限的记忆：这种人工智能技术的开发是为了在过去的经验中执行未来的任务。 它能够就有关您的任务的任何重要决定采取并向您提供高级提示。 例如：如果你在开车，人工智能设计的导航系统可以直接让你改变车道到达目的地。

自我意识：人工智能的发展可以真正像人体一样具有感觉和意识。 集成了自我意识的机器可以使用信息来了解当前状态，从而了解第三人的感受。

过程自动化

流程自动化能够将各种功能相互链接，处理工作流的自动化并具有最小的错误。 流程自动化是使用技术实现业务自动化。 第一步是从识别需要自动化的流程开始。 当您对自动化过程有一个完美的了解时，您应该计划自动化的目标。 在进行自动化之前，您需要检查过程中的漏洞和错误。 这是一个列表，您可以在其中解读为什么您需要在业务中使用自动化流程：

• 标准化和简化流程。
• 通过降低成本来敏捷地解决流程。
• 制定更好的资源配置。
• 用于改善客户体验。
• 提高合规性以规范和标准化您的业务流程。
• 为员工提供高满意度。
• 提高处理性能的可见性。

一组部门可以采用业务流程来自动化他们的流程并简化复杂性质的周期。

标题图片来源：https://bit.ly/2PfdWWm