塑造未來的五項認知技術

認知技術是一種基於人工智能的先進駕駛輔助系統。 哈克特集團建議的一項研究表明，85% 的採購領導者正在從事認知技術的研究，這將在未來三五年內發展運營計劃。 只有 32% 的人有實施技術的戰略，其中 25% 的人有足夠的資金和智慧來執行技術。 我向您推薦可以塑造您未來的最具潛力的認知技術。

隨著人工智能成為我們日常生活進步的基礎。 IT 組織需要採用這種新興技術才能在市場上佔據一席之地。 在服務管理中，要升級整體系統，集成認知技術非常重要。 這種方法在塑造用戶和服務管理的未來方面提供了巨大的潛在好處。 通過集成認知技術，您可以為用戶提供個性化、高級和對話式體驗，從而獲得更好、更快的結果。 就像智能手機用戶命令他們的助手幫助各種日常任務一樣，您將獲得服務台的確切體驗，要求聊天機器人在沒有任何人工干預的情況下幫助完成不同的活動。 這就是您獲得高客戶滿意度的方法。

大數據分析

大數據分析是在先進技術和計算功能的幫助下管理大量數據以繪製模式、趨勢和可操作見解的過程。 它是一種高級分析形式，涉及具有預測模型和統計算法的複雜應用程序，這些任務由高性能分析系統完成。 這種專門的分析系統和軟件提供了很多好處，包括更好的收入機會、營銷基礎、先進的客戶服務、運營效率、更好的競爭優勢。 基於大數據分析應用程序的應用程序為數據分析師、預測建模師、統計學家和該領域的其他專業人員提供了空間，以分析傳統 BI 和分析程序未實施的結構化交易數據和其他形式的數據量不斷增長。 它圍繞結構化和非結構化數據的融合。 通過傳感器連接，這些數據被收集並連接到 IoT（物聯網）。 使用了許多工具和技術：

• NoSQL 數據庫
• Hadoop
• 紗
• MapReduce
• 火花
• Hbase
• 蜂巢
• 豬

大數據分析應用程序包括來自內部系統和外部來源的數據，例如由第三方信息服務提供商編制的消費者天氣數據。 流式分析應用程序在大數據環境中變得很常見，可以對通過流處理引擎（如 Spark、Flink 和 Storm）輸入 Hadoop 系統的數據進行實時分析。 複雜的分析系統與該技術集成以管理和分析大量數據。 大數據在供應鏈分析中變得極為有益。 到 2011 年，大數據分析已開始在組織和公眾視野中佔據穩固的地位。 隨著大數據 Hadoop 和其他相關的大數據技術開始出現。 首先，Hadoop 生態系統開始形成並隨著時間的推移而成熟。 大數據主要是大型互聯網系統和電子商務公司的平台。 目前已被零售商、金融服務公司、保險公司、醫療保健組織、製造業和其他潛在企業所接受。 在某些情況下，Hadoop 集群和 NoSQL 系統在初級階段被用作數據的著陸點和暫存區。 整個操作在加載到分析數據庫中以組合形式進行一般分析之前完成。 數據準備就緒後，可以使用用於高級分析流程的軟件對其進行分析。 數據挖掘、預測分析、機器學習、深度學習是總結整個行動的典型工具。 在這個範圍內，值得一提的是，文本挖掘和統計分析軟件在大數據分析過程中起著舉足輕重的作用。 對於 ETL 和分析應用程序，查詢在 MapReduce 中使用各種編程語言（如 R、Python、Scala 和 SQL）編寫腳本。

機器學習：

機器學習是一個先進的連續過程，其中機器的開發方式使其可以像人類一樣執行任務。 這些機器是使用高科技數據開發的，無需任何人工干預即可執行任務。 機器學習是人工智能的一種應用，它賦予機器學習和改進程序的能力，而無需任何直接和明確的行動。 它基本上專注於開發可以訪問數據並利用它進行自我學習的計算機程序。 它的主要目標是讓機器在沒有任何人工幫助的情況下自動學習。 機器學習與計算統計密切相關，數學優化的研究正在完成機器學習的任務。 機器學習的任務可以分為幾大類。

• 監督學習。
• 半監督學習。
• 無監督機器學習。
• 強化機器學習。

所有這些分類的機器學習類別在分析數據和信息並做出重要決策時提供了不同的任務：

• 學習算法創建了一個推測函數，用於對輸出值進行預測。 學習算法可以將其輸出與計算的輸出進行比較，並根據需要找出模型修改的錯誤。
• 無監督機器學習算法不能糾正正確的輸出，而是可以探索數據並從數據集中得出推論，以描述未標記數據的隱藏結構。
• 半監督機器學習算法用於標記和未標記數據。
• 強化機器學習算法與環境交互以產生行動並發現獎勵和錯誤。 試錯過程恰好是這種學習的最顯著特徵。 為了實現這個過程，簡單的獎勵反饋對於學習哪個動作最好是必不可少的，這通常被稱為強化信號。

與大數據分析一樣，機器學習也可以分析大量數據。 它傾向於為識別有利機會或管理風險管理系統提供快速和最準確的結果。 但是，它也可能需要額外的時間和資源才能正確執行整個程序。 這是管理和監控大量數據和信息的非常有效的過程。

自然語言處理 (NLP)

自然語言處理是用人類智能訓練機器，使其語言和反應發生變化，使它們更像人類。 它實際上是指我們如何相互交流。 NLP 被定義為通過使用軟件對自然語言的自動操作。 自然語言處理的研究始於 50 多年前。 它不同於其他類型的數據。 然而，在工作了這麼多年之後，自然語言過程的挑戰並沒有在數學語言學期刊上得到解決，它是由一位敏銳的科學家發表的：“從孩子的角度來看，這很難，他們必須花費很多年時間來學習一門語言……對於成人語言學習者來說很難，對於試圖對相關現象建模的科學家來說是困難的，對於試圖構建處理自然語言輸入和輸出的系統的工程師來說也是困難的。 這些任務很難讓圖靈正確地將自然語言的流利對話作為他智力測試的核心”。

由於機器學習科學家和研究人員對處理數據感興趣，而語言學可以在 NLP 的過程中發揮作用。 現代開發者建議：“語言科學的目標是能夠描述和解釋圍繞我們周圍、對話、寫作和其他媒體的大量語言觀察。 部分與人類如何獲得、產生和理解語言的認知規模有關，部分與理解語言話語與世界之間的關係有關，部分與理解語言結構有關用哪種語言交流”

人工智能

人工智能通過計算機驅動主要任務的自動化，以充當高級數字助理。 人類智能的基礎是感知環境，從環境中學習並處理來自環境的信息。 這意味著人工智能包含：

• 欺騙人類感官，如觸覺、味覺、視覺、嗅覺和聽覺。
• 欺騙人類反應：機器人。
• 學習和處理的欺騙：機器學習和深度學習。

認知計算通常側重於模仿人類行為並努力解決可能比人類智能做得更好的問題。 認知計算只是簡單地補充信息，使決策比以往更容易。 而人工智能負責為自己做出決定並儘量減少人類的作用。 認知計算背後的技術類似於人工智能背後的技術，包括深度學習、機器學習、神經網絡、NLP 等。雖然認知計算與人工智能密切相關，但當它們的實際應用出現時，它們完全不同。 人工智能被定義為“機器，尤其是計算機系統對人類智能過程的模擬。 這些過程包括學習（獲取信息和使用信息的規則）、推理（使用規則得出近似或確定的結論）和自我糾正”。 人工智能是一個總稱，在它之下，一系列技術、算法、理論和方法使計算機或任何智能設備能夠以具有人類智能的高科技技術運行。 機器學習、機器人技術都屬於人工智能，它允許機器提供增強智能，並可以超越人類的洞察力和準確性。 AI 工具為您的業務提供了一系列新功能。 與最先進的人工智能工具集成的深度學習算法。 研究人員和營銷人員認為，增強智能的引入具有更中性的內涵，這將使我們能夠理解人工智能被用於改進產品和服務的方式。 人工智能可以分為四類：

反應式機器： IBM 的深藍下棋計算機能夠識別棋盤上的棋子並做出相應的預測，儘管它無法訪問過去的經驗來告知未來的經驗。 它可以管理和分析可能的動作。 谷歌的 AlphaGO 是另一個例子，儘管它的設計目的是狹隘的，不能應用於其他情況。

心智理論：雖然，這種類型的人工智能的開發方式使得機器可以做出個人決定。 儘管這項人工智能技術已經開發了很長時間。 目前它沒有任何實際用途。

有限的記憶：這種人工智能技術的開發是為了在過去的經驗中執行未來的任務。 它能夠就有關您的任務的任何重要決定採取並向您提供高級提示。 例如：如果你在開車，人工智能設計的導航系統可以直接讓你改變車道到達目的地。

自我意識：人工智能的發展可以真正像人體一樣具有感覺和意識。 集成了自我意識的機器可以使用信息來了解當前狀態，從而了解第三人的感受。

過程自動化

流程自動化能夠將各種功能相互鏈接，處理工作流的自動化並具有最小的錯誤。 流程自動化是使用技術實現業務自動化。 第一步是從識別需要自動化的流程開始。 當您對自動化過程有一個完美的了解時，您應該計劃自動化的目標。 在進行自動化之前，您需要檢查過程中的漏洞和錯誤。 這是一個列表，您可以在其中解讀為什麼您需要在業務中使用自動化流程：

• 標準化和簡化流程。
• 通過降低成本來敏捷地解決流程。
• 制定更好的資源配置。
• 用於改善客戶體驗。
• 提高合規性以規範和標準化您的業務流程。
• 為員工提供高滿意度。
• 提高處理性能的可見性。

一組部門可以採用業務流程來自動化他們的流程並簡化複雜性質的周期。

標題圖片來源：https://bit.ly/2PfdWWm