محاسبات شناختی یا Cognitive Computing چیست؟ محاسبات شناختی (Cognitive Computing) زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی (AI) است که به سیستم‌هایی اشاره می‌کند که هدف‌شان شبیه‌سازی فرایندهای فکری و استدلال انسان به‌منظور تفسیر داده‌ها، درک زبان طبیعی و یادگیری از تعاملات است. هدف ایجاد سیستم‌های هوشمندی است که می‌توانند با روشی که انسان‌ها انجام می‌دهند سازگار شوند و تصمیم بگیرند. اگر دوست دارید با محاسبات شناختی آشنا شوید، تا انتهای این مطلب با ما همراه باشید.
- 1. محاسبات شناختی یا Cognitive Computing چیست؟
- 2. نمونه‌هایی از موارد استفاده از محاسبات شناختی در دنیای واقعی
- 3. محاسبات شناختی چه مزایایی دارد؟
- 4. چالش‌های محاسبات شناختی چیست؟
- 5. ملاحظه‌های اخلاقی محاسبات شناختی چگونه است؟
- 6. آینده محاسبات شناختی چگونه است؟
-
7.
پرسش‌های متداول
- 7.1. چرا محاسبات شناختی در حوزه‌های مراقبت‌های بهداشتی و مالی اهمیت بالایی دارد؟
- 7.2. مزایای اصلی استفاده از محاسبات شناختی در کسب‌وکارها چیست؟
- 7.3. چالش‌های عمده در استفاده از محاسبات شناختی چیست؟
- 7.4. ملاحظه‌های اخلاقی در استفاده از محاسبات شناختی کدام‌اند و چگونه باید با آن‌ها برخورد کرد؟
- 7.5. آینده محاسبات شناختی چگونه خواهد بود و بر زندگی روزمره ما چه تأثیری خواهد گذاشت؟
- 8. یادگیری ماشین لرنینگ را از امروز شروع کنید!
محاسبات شناختی یا Cognitive Computing چیست؟
هدف اصلی محاسبات شناختی (Cognitive Computing) توسعه سیستم‌های کامپیوتری است که قادر به مقابله با مشکلات پیچیده‌ای هستند که معمولاً به شناخت انسان نیاز دارند. محاسبات شناختی تکنیک‌های پیشرفته‌ای مانند یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی، پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتر و غیره را شامل است.
برخلاف سیستم‌های برنامه‌ریزی‌شده سنتی، راه‌حل‌های محاسبات شناختی می‌توانند مقادیر زیادی از داده‌های بدون ساختار را از منابع مختلف تجزیه‌وتحلیل و الگوها و بینش‌ها را شناسایی کنند. آن‌ها می‌توانند متن، تصویر و گفتار را تفسیر و میان داده‌ها ارتباط برقرار کنند. با گذشت زمان، این سیستم‌ها همچنان از تعاملات و تجربیات خود یاد می‌گیرند.
این توانایی برای تقلید از فرایند یادگیری طبیعی محاسبات شناختی را برای حوزه‌هایی مانند مراقبت‌های بهداشتی، مالی و خدمات مشتری که در آن‌ها حجم عظیمی از داده‌های پیچیده باید برای یافتن راه‌حل، تجزیه‌وتحلیل می‌شوند مناسب می‌کند.
نمونه‌هایی از موارد استفاده از محاسبات شناختی در دنیای واقعی
IBM Watson در صنعت مراقبت‌های بهداشتی برای تجزیه‌وتحلیل سوابق پزشکی و یافتن بینش‌هایی برای بهبود تشخیص‌ها و برنامه‌های درمانی استفاده شده است. محاسبات شناختی می‌تواند تاریخچه بیمار، شرایط فعلی و آخرین تحقیقات را برای ارائه اقدامات توصیه‌شده درک کند.
دستیارهای مجازی، مانند الکسا، سیری و دستیار گوگل، از محاسبات شناختی برای درک گفتار طبیعی، جست‌وجو در پایگاه‌های دانش گسترده و پاسخ مناسب به‌شیوه مکالمه استفاده می‌کنند.
مؤسسات مالی از سیستم‌های محاسباتی شناختی برای نظارت بر شرایط اقتصادی، تجزیه‌وتحلیل تراکنش‌های مالی و کشف الگوهای تقلب و ریسک استفاده می‌کنند.
خرده‌فروشانی مانند آمازون و نتفلیکس از محاسبات شناختی برای درک تاریخچه خرید و علاقه‌مندی‌های مشتریان استفاده می‌کنند؛ سپس می‌توان توصیه‌های محصول و تبلیغات هدفمند به کاربران و مشتریان ارائه کرد.
محاسبات شناختی چه مزایایی دارد؟
محاسبات شناختی چندین مزیت دارد:
- بهبود تصمیم‌گیری: با تجزیه‌وتحلیل حجم وسیعی از داده‌ها، محاسبات شناختی می‌تواند بینشی ارائه کند که به تصمیم‌گیری آگاهانه کمک می‌کند.
- افزایش بهره‌وری: سیستم‌های محاسباتی شناختی می‌توانند کارهای پیچیده را خودکار کنند و به افزایش کارایی و بهره‌وری بینجامند.
- تجربه شخصی: محاسبات شناختی می‌تواند با درک ترجیحات و رفتارهای کاربران، یک تجربه شخصی‌سازی‌شده را برای آن‌ها فراهم کند.
چالش‌های محاسبات شناختی چیست؟
با وجود مزایای آن، محاسبات شناختی با چندین چالش روبه‌رو است:
- حریم خصوصی داده‌ها: سیستم‌های محاسبات شناختی به مقادیر زیادی داده نیاز دارند که نگرانی‌هایی را درمورد حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها ایجاد می‌کند.
- پیچیدگی: توسعه و پیاده‌سازی سیستم‌های محاسبات شناختی پیچیده است و به منابع قابل توجهی نیاز دارد.
- عدم درک: بسیاری از افراد هنوز محاسبات شناختی را درک نمی‌کنند و نمی‌پذیرند.
ملاحظه‌های اخلاقی محاسبات شناختی چگونه است؟
محاسبات شناختی (Cognitive Computing)، مانند دیگر فناوری‌های هوش مصنوعی، چندین ملاحظه اخلاقی را مطرح می‌کند. این ملاحظه‌ها نگرانی درمورد جابه‌جایی شغلی به‌دلیل اتوماسیون، شفافیت فرایندهای تصمیم‌گیری هوش مصنوعی و سوءاستفاده احتمالی از فناوری‌های هوش مصنوعی را شامل است. پرداختن به این مسائل ازطریق مقررات و دستورعمل‌های اخلاقی برای اطمینان از استفاده مسئولانه از محاسبات شناختی بسیار مهم است.
برای آشنایی بیشتر درباره ملاحظه‌های اخلاقی هوش مصنوعی این مطلب را مطالعه کنید:
مهم‌ترین چالش های اخلاقی هوش مصنوعی چیست و اهمیت‌شان در کجاست؟
آینده محاسبات شناختی چگونه است؟
محاسبات شناختی یا Cognitive Computing روش تعامل ما با تکنولوژی و یکدیگر را تغییر خواهد داد. این امر به‌این دلیل است که محاسبات شناختی، توانایی ماشین‌ها برای درک، استدلال، یادگیری و برقراری ارتباط مانند انسان است و فقط درمورد پردازش داده‌ها نیست، بلکه درک آن و ایجاد بینش نیز مهم است.
برخی از کاربردهای محاسبات شناختی، مانند دستیارهای صوتی، هوش مصنوعی (مانند ChatGPT)، تشخیص چهره، ماشین‌های خودران و دستگاه‌های خانگی هوشمند در حال حاضر در دسترس هستند، اما این فقط اول راه است. در آینده محاسبات شناختی ما را قادر می‌کند تا مشکلات پیچیده‌ای مانند تغییرات آب‌وهوا، مراقبت‌های بهداشتی و آموزش را حل کنیم؛ به ما قدرت می‌دهد تا خلاق‌تر و نوآورتر باشیم.
پرسش‌های متداول
چرا محاسبات شناختی در حوزه‌های مراقبت‌های بهداشتی و مالی اهمیت بالایی دارد؟
این فناوری قادر به تجزیه‌وتحلیل داده‌های پیچیده و ارائه بینش‌هایی است که به بهبود تشخیص‌ها و تصمیم‌های مالی کمک می‌کند (مثلاً IBM Watson).
مزایای اصلی استفاده از محاسبات شناختی در کسب‌وکارها چیست؟
بهبود تصمیم‌گیری، افزایش بهره‌وری و ارائه تجربه‌های شخصی‌سازی‌شده برای مشتریان ازجمله مزایای محاسبات شناختی است.
چالش‌های عمده در استفاده از محاسبات شناختی چیست؟
حریم خصوصی داده‌ها، پیچیدگی توسعه و پیاده‌سازی سیستم‌ها و نبود درک عمومی از این فناوری‌ها مهم‌ترین چالش‌ها هستند.
ملاحظه‌های اخلاقی در استفاده از محاسبات شناختی کدام‌اند و چگونه باید با آن‌ها برخورد کرد؟
جابه‌جایی شغلی به‌دلیل اتوماسیون و شفافیت فرایندهای تصمیم‌گیری AI نیاز به توجه و مقررات‌گذاری دارند.
آینده محاسبات شناختی چگونه خواهد بود و بر زندگی روزمره ما چه تأثیری خواهد گذاشت؟
محاسبات شناختی توانایی ماشین‌ها برای درک و یادگیری را افزایش داده و قادر است مشکلات پیچیده‌ای مانند تغییرات آب‌وهوایی و مراقبت‌های بهداشتی را حل کند.
یادگیری ماشین لرنینگ را از امروز شروع کنید!
دنیای داده‌ها جذاب است و دانستن علم داده، توانایی تحلیل داده یا بازاریابی مبتنی بر داده شما را برای فرصت‌های شغلی بسیاری آماده می‌کند. فارغ از رشته و پیش‌زمینه، می‌توانید حالا شروع کنید و از سطح مقدماتی تا پیشرفته ماشین لرنینگ را بیاموزید. اگر دوست دارید به این حوزه وارد شوید، پیشنهاد می‌کنیم همین حالا با کلیک روی این لینک قدم اول را بردارید.
مشاوران کافه‌تدریس به شما کمک می‌کنند مسیر یادگیری برای ورود به این حوزه را شروع کنید: