O que é Computação Cognitiva?

O que é Computação Cognitiva?

A computação cognitiva é o uso da inteligência artificial e da aprendizagem de máquinas para permitir que os computadores compreendam os dados, gerem percepções e os usem como uma experiência de aprendizado no futuro. Com a ajuda da computação cognitiva é mais fácil trazer inteligência artificial em computadores, pois reduz o foco em tornar os computadores inteligentes em um tipo de tarefas e dimensionar a gama de tarefas em várias fases. A computação cognitiva é alavancada pela alimentação de dados em um algoritmo inteligente que pode analisá-lo, entender correlações e aprender com os dados para melhorar automaticamente o seu intelecto.

A base da Computação Cognitiva:

Para habilitar qualquer sistema de computação cognitiva na escala, você precisará da ajuda de grandes dados, aprendizado de máquina e nuvem. Estas são as três principais tecnologias por trás de qualquer nível de computação cognitiva. Veja aqui como cada um deles ajuda na sua implementação:

  • Big Data Analysis:

O cérebro humano pode processar uma enorme quantidade de dados sem sequer perceber a pressão. Por exemplo, entendendo o significado contextual em uma declaração ou entendendo a preferência de alguém em filmes. No caso de máquinas, é importante alimentar uma enorme quantidade de dados para tornar isso possível. Esses dados podem ser organizados e desorganizados assim, precisamos de ferramentas sofisticadas para analisar esses dados importantes.

  • Machine Learning:

O aprendizado de máquina é o uso de algoritmos para habilitar os computadores a analisar dados e fazer previsões com base na informação que lhes é fornecida. Geralmente, na aprendizagem por máquina, um dado de treinamento é alimentado no programa e depois é testado em outro conjunto de dados para examinar sua eficiência. Em caso de computação cognitiva, o algoritmo precisa ser codificado para aprender por conta própria quando e mais dados são complementados com ele.

  • Cloud Computing:

Para analisar uma quantidade tão grande de dados em tempo real, é necessário ter um poder de computação extensivo. A pressão sobre os sistemas em computação cognitiva varia com base nos dados alimentados no sistema. Devido esta demanda, é viável optar por essas soluções em nuvem. Eles fornecem computação escalável para analisar dados e trabalhar em tarefas com recursos intensivos, tornando-os ideais para trabalhar em modelos de computação cognitiva.

5 Aplicações da Computação Cognitiva:

Existem muitas aplicações possíveis da computação cognitiva. Ele pode lidar com uma atividade muito minuciosa de natureza rotineira com um conjunto complexo de tarefas envolvendo raciocínio lógico. Aqui estão algumas possíveis aplicações da computação cognitiva nos negócios:

  1. Chatbots:

Chatbots são programas que podem simular uma conversa humana através da compreensão da comunicação em um sentido contextual. Para tornar isso possível, é utilizada uma técnica de aprendizado de máquina chamada processamento de linguagem natural. O processamento de linguagem natural permite que os programas recebam entradas de seres humanos (voz ou texto), analise-o e forneça respostas lógicas. A computação cognitiva permite que os chatbots tenham um certo nível de inteligência na comunicação. Como entender as necessidades do usuário com base na comunicação passada, dar sugestões, etc.

 

  1. Sentiment analysis:

A análise do sentimento é a ciência de compreender as emoções transmitidas em uma comunicação. Embora seja fácil para os seres humanos entender o tom, a intenção etc. em uma conversa, é muito mais complicado para as máquinas. Para permitir que as máquinas compreendam a comunicação humana, você precisa alimentar dados de treinamento de conversas humanas e depois analisar a precisão da análise. A análise do sentimento é popularmente utilizada para analisar as comunicações das redes sociais, como tweets, comentários, críticas, queixas etc.

  1. Face detection:

Detecção de rosto é o nível avançado de análise de imagem. Um sistema cognitivo usa dados como estrutura, contornos, cor de olho etc. do rosto para diferenciá-lo dos outros. Uma vez que uma imagem facial é gerada, ela pode ser usada para identificar o rosto de uma imagem ou vídeo. Enquanto tradicionalmente costumava ser feito usando imagens 2D, agora também pode ser feito usando sensores 3D que respondem por uma maior precisão. Isso pode ser usado em sistemas de segurança como para um armário ou mesmo para celular.

 

  1. Risk assessment:

A gestão de riscos em serviços financeiros envolve o analista através das tendências do mercado, dados históricos, etc., para prever a incerteza envolvida em um investimento. Mas esta é a análise não só está relacionada aos dados, mas também às tendências, sensação de intestino, análise de comportamento, etc. Assim, é uma arte e uma ciência. A grande análise de dados (ou seja, a análise das tendências passadas sozinhas) não é suficiente para fazer uma avaliação de risco. Devido à intuição e experiência envolvidas na previsão do futuro do mercado, é necessário tornar inteligentes os algoritmos. A computação cognitiva ajuda a combinar dados comportamentais e tendências de mercado para gerar insights. Estes podem então ser avaliados por analistas experientes para análises e previsões adicionais.

  1. Fraud detection:

A detecção de fraude é outra aplicação da computação cognitiva em finanças. É basicamente um tipo de detecção de anomalia. O objetivo da detecção de fraude é identificar transações que não parecem ser normais (anomalias). Isso também requer programas para analisar dados passados ​​para entender os parâmetros a serem usados ​​para julgar uma transação. Uma variedade de técnicas de análise de dados, como regressão logística, árvore de decisão, floresta aleatória, agrupamento etc. podem ser usadas para detectar anomalias.

 

Principais provedores em Computação Cognitiva:

A paisagem informática cognitiva é dominada por 3 principais players – IBM, Microsoft e Google. Com a IBM estar em cima de todos os outros concorrentes. A IBM teria investido US $ 26 bilhões em grande análise de dados e inteligência artificial. Muitas outras empresas também estão trabalhando em soluções que são igualmente competitivas, senão melhor do que a Watson. O Google adquiriu a Deepmind para se manter competitiva neste campo. Vamos ter uma breve visão geral dos principais jogadores e como eles estão trabalhando neste campo.

IBM Watson:

Como discutido anteriormente, a IBM é a empresa líder no campo da computação cognitiva. O IBM Watson foi originalmente um supercomputador que usa inteligência artificial (AI) e ferramentas analíticas para funcionar como uma máquina de “perguntas respondendo”. Agora, baseou-se em tecnologias revolucionárias com processamento de linguagem natural, aprendizado de máquinas, análise de texto e assistentes virtuais. O IBM Watson aproveita a aprendizagem profunda e a análise em tempo real para melhorar a tomada de decisões, reduzir custos e otimizar os resultados.

 

 Microsoft Cognitive Services:

Microsoft Cognitive Services anteriormente, o Project Oxford é um conjunto de APIs, SDKs e estruturas de aprendizagem de máquinas que os desenvolvedores podem usar para tornar suas aplicações mais ágeis e inteligentes. Pode ajudar os desenvolvedores a adicionar facilmente recursos inteligentes – como análise de sentimentos, reconhecimento de visão e fala, análise contextual – em suas aplicações. Basicamente, pode ajudar os desenvolvedores a criar aplicativos inteligentes que anteriormente estavam fora do alcance deles.

 

 

Google DeepMind:

O Google sempre foi um evangelista em tecnologias. O Google adquiriu a DeepMind em 2014, que agora é considerado um líder na pesquisa da AI. DeepMind tornou-se mainstream com AlphaGo, uma plataforma de AI para jogar Go, um jogo de estratégia chinês. O Google fez grandes esforços para popularizar a inteligência artificial. No geral, é uma plataforma em rápida evolução com enorme potencial.

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