Novas palavras-chave e termos surgem quase diariamente nesta era digital. Um desses termos é a Computação Cognitiva, que está ganhando imensa popularidade entre indivíduos e organizações.
Um sistema cognitivo aprende o comportamento humano e o raciocínio em escala para interagir naturalmente com eles. Em termos simples, é um campo da ciência da computação que visa criar máquinas inteligentes capazes de aprender, raciocinar e entender como humanos.
As estatísticas sugerem que o mercado de computação cognitiva, avaliado em US$ 25,6 bilhões em 2021, deve atingir US$ 269,4 bilhões até 2030, com um CAGR de 29,7.
As plataformas de computação cognitiva combinam Machine Learning (ML), Natural Language Processing (NLP), raciocínio, interação humano-computador, reconhecimento de fala e visão e tecnologias mais robustas para simular o pensamento e a interação humanos e melhorar a tomada de decisões.
Neste blog, vamos aprofundar a compreensão da computação cognitiva. Veremos como funciona, seus benefícios, riscos e muito mais.
Portanto, continue lendo para aprender sobre essa tecnologia em rápido crescimento.
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O que é Computação Cognitiva?
A computação cognitiva é um conjunto de tecnologias individuais que executam tarefas específicas para facilitar a inteligência humana.
Em palavras simples, a computação cognitiva é um sistema que entende e interpreta grandes volumes de dados e os utiliza para tomar decisões, resolver problemas e melhorar os resultados dos negócios.
Ele processa uma grande quantidade de dados não estruturados, como imagens, textos e vídeos, para extrair insights valiosos e críticos e analisar melhor essas informações. A melhor parte da computação cognitiva é que ela aprende e se adapta com a experiência, melhorando suas capacidades e desempenho com o tempo.
Assim, a computação cognitiva ajuda a tomar melhores decisões humanas. Algumas aplicações essenciais da computação cognitiva incluem:
- Sistemas de detecção de fraude
- Reconhecimento de fala
- Detecção de rosto
- assistentes virtuais
- Análise de sentimentos
- Avaliação de risco
- Mecanismos de recomendação
Assim, as organizações podem tomar decisões de negócios mais bem informadas, aproveitando percepções e recomendações inteligentes geradas por meio da computação cognitiva.
Como funciona a computação cognitiva?
A computação cognitiva combina as ciências cognitivas e da computação e cria sistemas de computador que entendem e aprendem com a linguagem e o raciocínio naturais e tomam decisões semelhantes às humanas.
E para esse processo, a computação cognitiva usa várias tecnologias avançadas, como NLP, ML, mineração de dados, reconhecimento de padrões e visão computacional, para imitar processos cognitivos semelhantes aos humanos.
Fonte: researchgate.net
O objetivo de longo prazo da computação cognitiva é facilitar a criação de modelos de TI automatizados que possam resolver problemas sem intervenção humana.
Aqui está uma explicação detalhada de como a computação cognitiva funciona:
- Ingestão de dados: A etapa do processo do sistema de computação cognitiva é a coleta e a ingestão de uma grande quantidade de dados não estruturados e estruturados de várias fontes, como sensores, bancos de dados, mídias sociais e a web.
- Processamento de Linguagem Natural (NLP): Depois de ingerir os dados, os sistemas de computação cognitiva usam algoritmos de NLP para extrair o contexto e o significado dos dados e entender a linguagem humana, incluindo sintaxe, pragmática e semântica.
- Machine Learning (ML): Os sistemas de computação cognitiva usam algoritmos de ML para aprender com os dados extraídos e projetar modelos para o domínio do problema. Envolve treinar o sistema em dados massivos, analisar seu desempenho e melhorar continuamente o modelo com base no feedback.
- Algoritmos de raciocínio: uma vez que a computação cognitiva constrói o modelo, ela usa algoritmos de raciocínio para análise de dados e tomada de decisões com base no conhecimento do modelo. Esse processo inclui o uso do modelo construído para inferir novos dados e informações, identificar padrões e tomar decisões.
- Análise de previsão: os sistemas de computação cognitiva avaliam a precisão de suas previsões e ajustam seus algoritmos e modelos para aprender continuamente e melhorar seu desempenho com base no feedback de novos dados e usuários.
- Interação do usuário: Os sistemas de computação cognitiva oferecem uma interface de usuário que torna mais fácil para os usuários interagir com os sistemas usando NLP e receber recomendações e insights com base na análise e raciocínio do sistema.
Assim, a computação cognitiva combina todas as tecnologias avançadas para criar sistemas que interagem com os humanos de forma intuitiva e natural para facilitar a tomada de decisões complexas com base na compreensão profunda dos dados.
Principais recursos da computação cognitiva
A computação cognitiva fornece esses atributos e recursos essenciais para dar sentido a informações não estruturadas e facilitar a tomada de decisões complexas para os seres humanos.
- Aprendizagem adaptativa: os sistemas de computação cognitiva devem ser adaptativos e capazes de aprender rapidamente informações em constante mudança com requisitos e objetivos em evolução. Ele processa dados ambíguos e dinâmicos em tempo real para atender às necessidades dos dados ao redor.
- Interativo: HCI ou Interação Humano-Computador é um componente essencial das máquinas cognitivas. Os usuários devem interagir com máquinas de computação cognitiva e definir suas necessidades de mudança. Além disso, a computação cognitiva também deve interagir com outros dispositivos, processos e plataformas de nuvem.
- Com estado e iterativo: os sistemas de computação cognitiva devem identificar problemas extraindo dados adicionais e fazendo perguntas se a consulta estiver incompleta ou vaga. Os sistemas CC conseguem isso mantendo dados e informações sobre situações semelhantes ocorridas anteriormente.
- Contextual: Os sistemas de computação cognitiva devem identificar, entender e extrair facilmente informações contextuais, como tempo, domínio, localização, requisitos ou perfil, objetivos ou tarefas de um usuário. Eles obtêm informações de várias fontes de informações estruturadas e não estruturadas e dados sensoriais, visuais e auditivos.
Benefícios da Computação Cognitiva
Aqui estão os benefícios essenciais da computação cognitiva para empresas.
#1. Coleta e interpretação de dados aprimoradas
Um dos maiores benefícios da computação cognitiva é que ela analisa vastos padrões de dados e imita o comportamento humano, como aprendizado, dedução e interpretação de dados estruturados e não estruturados.
Esta análise é então utilizada para melhorar a visibilidade dos processos internos, potenciando a preferência e fidelização dos clientes e a receção dos produtos e serviços.
#2. Detecção de erros e solução de problemas
Quando aplicados ao ambiente tecnológico, os conceitos de computação cognitiva facilitam a detecção precisa e rápida de problemas e atividades fraudulentas em processos de negócios e a descoberta de soluções e oportunidades de negócios.
#3. Tomada de decisão informada
Os recursos de coleta e análise de dados da computação cognitiva permitem que ela tome decisões mais estratégicas e informadas, resultando em decisões financeiras mais inteligentes, processos de negócios muito mais eficientes, maior eficiência e economia de custos.
#4. Fidelização de clientes
A computação cognitiva fornece uma experiência de cliente para tecnologia muito mais informada e útil, aumentando a interação e a satisfação do cliente e melhorando a retenção de clientes.
#5. Cibersegurança aprimorada
A computação cognitiva pode ajudar empresas e negócios a identificar e responder a atividades cibercriminosas e ameaças online em tempo real com a ajuda de ferramentas e tecnologias de análise avançada.
A computação cognitiva melhora a segurança cibernética dos negócios das seguintes maneiras:
- Inteligência de ameaças avançada
- Detecção de ameaças em tempo real
- Análise preditiva
- Análise de comportamento
- Resposta automatizada a incidentes
Assim, os recursos de computação cognitiva ajudam as empresas a prevenir atividades cibercriminosas de forma proativa e reduzir as possíveis ameaças à segurança e seus danos aos negócios.
#6. Colaboração Aprimorada dos Funcionários
A computação cognitiva ajuda empresas e empresas a melhorar a colaboração dos funcionários, oferecendo percepções e informações, permitindo que as equipes trabalhem com muito mais eficiência.
Como a computação cognitiva pode aprimorar a experiência humana?
Em certas áreas, os humanos podem não conseguir analisar grandes quantidades de dados ou problemas que podem não ser tão aparentes para os humanos.
É aqui que a computação cognitiva desempenha um papel mais significativo no aprimoramento da experiência humana, fornecendo tecnologias analíticas avançadas para resultados de negócios mais excelentes.
Veja como a computação cognitiva pode aprimorar, acelerar e dimensionar a inteligência e o conhecimento humano:
- Ele entende a linguagem humana natural por meio de dados sensoriais e interage com os humanos naturalmente, fornecendo conselhos precisos e imparciais para os problemas.
- Ele identifica rapidamente riscos potenciais com a ajuda de insights e análises baseados em dados, permitindo que os humanos tomem melhores decisões com base em evidências e fatos.
- Ele ajuda os humanos a lidar com problemas complexos e resolver suas causas enquanto desenvolve as soluções certas.
- Ajuda a melhorar a eficiência operacional, oferecendo suporte progressivo a humanos e empresas.
- A computação cognitiva automatiza tarefas mundanas e repetitivas, liberando recursos humanos e permitindo que eles se concentrem em tarefas mais complexas que exigem conhecimento humano e habilidades únicas.
- Ele ajuda a personalizar a experiência humana, analisando padrões e preferências de comportamento humano para fornecer recomendações e sugestões hiperpersonalizadas.
Bem, muitos argumentam que mesmo a Inteligência Artificial ou as tecnologias de IA ajudam a automatizar processos repetitivos, melhorar a personalização e tornar a vida dos humanos muito mais fácil – então, como a computação cognitiva é exatamente diferente da Inteligência Artificial? Vamos descobrir.
Computação cognitiva vs. Inteligência artificial
Embora as tecnologias por trás da Inteligência Artificial e da computação cognitiva sejam semelhantes, elas diferem em seus conceitos, foco e recursos.
Aqui estão as diferenças fundamentais entre a computação cognitiva e a Inteligência Artificial.
Inteligência ArtificialComputação cognitivaO caso de uso básico da IA é implementar o melhor algoritmo e aumentar o pensamento humano para resolver problemas complexos. Por outro lado, a computação cognitiva se concentra em imitar o comportamento humano, a inteligência e o raciocínio para resolver problemas complexos. Os sistemas de IA aprendem com os dados para encontrar padrões, fazer previsões, revelar informações ocultas e agir para encontrar uma solução. Os sistemas de computação cognitiva analisam um grande volume de dados e compreendem e simulam a linguagem e o raciocínio humanos naturais para encontrar soluções para problemas. Os sistemas de IA executam tarefas que exigem inteligência humana, como reconhecimento de fala, percepção visual, processamento de linguagem natural e tomada de decisões. Os sistemas de computação cognitiva usam modelos e algoritmos inspirados no funcionamento do cérebro humano, incluindo aprendizado profundo e redes neurais. Os sistemas de IA tomam decisões por conta própria, minimizando a interferência e o papel humanos. A computação cognitiva complementa dados e informações para humanos para facilitar a tomada de decisões e a solução de problemas. A IA é usada principalmente nos setores financeiro, bancário, de saúde, segurança, manufatura e varejo. A computação cognitiva é usada principalmente nos setores de atendimento ao cliente, indústrias e saúde.
Assim, a computação cognitiva é uma abordagem mais específica da Inteligência Artificial que enfatiza o raciocínio e a interação semelhantes aos humanos.
Como a computação cognitiva utiliza o contexto mais contextualmente usando informações baseadas em evidências, espera-se que essa tecnologia da nova era seja a próxima grande novidade no mundo dos vivos inteligentes.
Fonte: dataversity.net
A imagem sugere que o mercado global de computação cognitiva será de US$ 49,36 bilhões até 2025.
No entanto, como toda moeda tem dois lados, a computação cognitiva tem seus próprios riscos e desvantagens, conforme discutido abaixo.
Riscos e Desvantagens da Computação Cognitiva
Aqui estão alguns desafios de computação cognitiva que as empresas encontram.
#1. Privacidade e segurança de dados
Os sistemas de computação cognitiva lidam e dependem de um grande volume de dados, dificultando a manutenção de alta segurança de dados e aumentando os riscos de violação de dados e violações de privacidade.
Como os sistemas de computação cognitiva devem lidar com muitos dados confidenciais, as organizações devem considerar e lidar com violações de dados e problemas de segurança e criar um plano de segurança de dados completo.
#2. Adoção
A adoção é um problema com qualquer nova tecnologia.
Portanto, as organizações simplificam o processo de adoção para garantir o sucesso da computação cognitiva, colaborando com as partes interessadas, como desenvolvedores de tecnologia, organizações, indivíduos e o governo.
#3. Processo de treinamento meticuloso
Os usuários devem passar por um extenso treinamento de dados para entender completamente o processo e o sistema de computação cognitiva. Portanto, uma das principais razões por trás de sua adoção lenta é seu processo de treinamento lento.
Cada funcionário deve revisar o sistema de computação cognitiva, tornando o processo altamente complexo e caro.
#4. Falta de Transparência
A complexidade e dificuldade em entender os processos de computação cognitiva geram falta de transparência, dificultando o entendimento de como o sistema chegou a uma determinada previsão ou decisão.
#5. Viés
Os sistemas de computação cognitiva aprendem com dados tendenciosos, levando a resultados e resultados tendenciosos. Isso resulta em tomadas de decisão discriminatórias e injustas, que podem ter consequências na vida real.
Portanto, treinar esses sistemas com informações imparciais e avaliar suas capacidades de tomada de decisão é essencial.
#6. Interação humana
Embora os sistemas de computação cognitiva interajam com humanos para entender o comportamento e o raciocínio humanos, eles ainda enfrentam desafios.
Os seres humanos têm uma ampla gama de estilos de comunicação, dialetos e idiomas, e tentar raciocinar com eles pode resultar em mal-entendidos, erros e informações incompletas.
#7. Mudar a gestão
Superar o gerenciamento de mudanças é outro desafio comum da computação cognitiva.
O comportamento humano natural é que os humanos são tipicamente resistentes a mudanças e novos ambientes. Infelizmente, a computação cognitiva aprende essa habilidade humana, tornando difícil para esses sistemas lidar com mudanças e aumentando o medo de que as máquinas logo substituam os humanos.
#8. Dependência de qualidade de dados
A qualidade dos dados que os sistemas de computação cognitiva usam é crucial para sua eficiência e precisão.
Dados tendenciosos, incompletos ou imprecisos afetam significativamente o desempenho e a eficácia desses sistemas.
#9. Ciclo de Desenvolvimento Longo
Os sistemas de computação cognitiva levam muito tempo para desenvolver aplicativos baseados em cenários. A implementação de soluções de computação cognitiva em vários segmentos da indústria é um desafio sem tempo significativo e as equipes de desenvolvimento certas.
Ciclos de desenvolvimento longos tornam difícil para organizações e empresas menores desenvolver seus próprios sistemas cognitivos.
#10. Custo
Os sistemas de computação cognitiva exigem muito investimento de capital, experiência e infraestrutura.
Portanto, as organizações devem pesar todos os benefícios da computação cognitiva em relação aos custos antes de investir em sistemas adequados.
Recursos de aprendizagem
#1. Computação cognitiva: um breve guia para mudar o jogo
Este relatório conciso e guia para computação cognitiva, publicado por Peter Fingar, abrange a ascensão da tecnologia de computação cognitiva e aplicativos emergentes e seu impacto nas indústrias e negócios em todo o mundo.
O autor compartilha sua jornada rápida e envolvente com os principais eventos, recursos e participantes envolvidos na era da computação cognitiva. Portanto, é uma leitura obrigatória para aqueles que precisam de uma visão profunda da inteligência da computação cognitiva e de como ela mudará vidas globalmente.
#2. Computação Cognitiva: Teoria e Aplicações (Volume 35)
Este guia abrangente e conceituado de computação cognitiva concentra-se em sua teoria e aplicações. É escrito por especialistas de renome internacional, incluindo Vijay V Raghavan, Venu Govindaraju, Venkat N. Gudivada e CR Rao.
Inclui o uso de sistemas de computação cognitiva para gerenciar energia renovável, modelos e algoritmos de aprendizado de máquina, biometria, algoritmos de fala orientados por dados, análise de gráficos e segurança cibernética.
#3. Computação Cognitiva e Análise de Big Data
Este livro ajuda organizações e tecnólogos a entender os conceitos e tecnologias subjacentes de computação cognitiva, desde algoritmos de NLP até técnicas de representação de conhecimento.
Este livro também inclui implementações reais de projetos emergentes da Qualcomm, Google, Amazon e Hitachi.
#4. Receitas de computação cognitiva
Este é um dos livros ideais para arquitetos corporativos e engenheiros de software que desejam entender o aprendizado profundo e resolver seus problemas de IA e ML usando exemplos de código do mundo real.
Publicado por Adnan Massod e Adnan Hashmi, este livro permite que você aprenda a criar soluções prontas para produção com a ajuda das APIs do Microsoft Cognitive Services, resolver problemas corporativos em NLP e visão computacional e aplicar aprendizado profundo usando o Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) e o TensorFlow .
#5. IBM Watson para Inteligência Artificial e Computação Cognitiva
Este curso da Udemy é perfeito se você deseja aprender a criar sistemas e aplicativos inteligentes de IA, ML e computação cognitiva com o IBM Watson.
Ele explora os recursos da API do IBM Watson para escolher os melhores recursos, criar um chatbot de caso de cliente, extrair metadados de texto e muitas outras coisas incríveis.
Palavras Finais
Embora a computação cognitiva ainda não tenha atingido todo o seu potencial, sua implementação futura tem muitas possibilidades. Por exemplo, ajuda os humanos a tomar melhores decisões, automatizar tarefas redundantes e descarregar sua carga cognitiva.
Este blog ajuda você a entender o conceito de computação cognitiva, como ela funciona, seus benefícios e até mesmo seu escopo e aplicações para as organizações.
A seguir, confira as perguntas e respostas da entrevista sobre computação em nuvem.