Những từ thông dụng và thuật ngữ mới xuất hiện gần như hàng ngày trong thời đại kỹ thuật số. Một thuật ngữ như vậy là Điện toán nhận thức, thuật ngữ này đang ngày càng trở nên phổ biến trong các cá nhân và tổ chức.
Hệ thống nhận thức học hành vi và lý luận của con người trên quy mô lớn để tương tác một cách tự nhiên. Nói một cách đơn giản, đó là một lĩnh vực khoa học máy tính nhằm tạo ra những cỗ máy thông minh có khả năng học tập, suy luận và hiểu biết như con người.
Thống kê cho thấy thị trường điện toán nhận thức, trị giá 25 vào năm 2021,6 tỷ USD, dự kiến đạt 269,4 tỷ USD vào năm 2030 với tốc độ CAGR là 29,7.
Nền tảng điện toán nhận thức kết hợp học máy (ML), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), lý luận, tương tác giữa người và máy tính, nhận dạng giọng nói và tầm nhìn cũng như các công nghệ tiên tiến hơn để mô phỏng suy nghĩ và tương tác của con người cũng như cải thiện việc ra quyết định.
Trong blog này, chúng ta sẽ đi sâu tìm hiểu về quá trình xử lý nhận thức. Chúng ta sẽ xem nó hoạt động như thế nào, lợi ích, rủi ro là gì và hơn thế nữa.
Hãy đọc tiếp để tìm hiểu thêm về công nghệ đang phát triển nhanh chóng này.
Xử lý nhận thức là gì?
Điện toán nhận thức là một tập hợp các công nghệ riêng lẻ thực hiện các nhiệm vụ cụ thể để hỗ trợ trí tuệ con người.
Nói một cách đơn giản, điện toán nhận thức là một hệ thống hiểu và diễn giải lượng lớn dữ liệu và sử dụng nó để đưa ra quyết định, giải quyết vấn đề và cải thiện kết quả kinh doanh.
Nó xử lý lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc như hình ảnh, văn bản và video để thu được những hiểu biết sâu sắc và có giá trị cũng như phân tích thông tin này tốt hơn. Điều tốt nhất về điện toán nhận thức là nó học hỏi và thích nghi từ kinh nghiệm, cải thiện khả năng và hiệu suất theo thời gian.
Bằng cách này, quá trình xử lý nhận thức giúp mọi người đưa ra quyết định tốt hơn. Một số ứng dụng cơ bản của điện toán nhận thức là:
- Hệ thống phát hiện gian lận
- Nhận dạng giọng nói
- Phát hiện khuôn mặt
- Trợ lý ảo
- Phân tích tình cảm
- Đánh giá rủi ro
- Công cụ đề xuất
Bằng cách này, các tổ chức có thể đưa ra quyết định kinh doanh sáng suốt hơn bằng cách tận dụng những hiểu biết sâu sắc và đề xuất thông minh do điện toán nhận thức tạo ra.
Quá trình xử lý nhận thức hoạt động như thế nào?
Điện toán nhận thức kết hợp khoa học nhận thức và khoa học máy tính và tạo ra các hệ thống máy tính hiểu và học hỏi từ ngôn ngữ tự nhiên cũng như lý luận và đưa ra các quyết định giống con người.
Trong quá trình này, điện toán nhận thức sử dụng nhiều công nghệ tiên tiến khác nhau như NLP, ML, khai thác dữ liệu, nhận dạng mẫu và thị giác máy tính để bắt chước các quá trình nhận thức giống con người.
nguồn: Researchgate.net
Mục tiêu lâu dài của điện toán nhận thức là tạo điều kiện thuận lợi cho việc tạo ra các mô hình máy tính tự động có thể giải quyết vấn đề mà không cần sự can thiệp của con người.
Dưới đây là giải thích chi tiết về cách thức hoạt động của điện toán nhận thức:
- Thu thập dữ liệu: Một bước trong quy trình nhận thức của hệ thống máy tính là thu thập và trích xuất một lượng lớn dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc từ nhiều nguồn như cảm biến, cơ sở dữ liệu, phương tiện truyền thông xã hội và web.
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Sau khi xử lý dữ liệu, hệ thống điện toán nhận thức sử dụng thuật toán NLP để trích xuất ngữ cảnh và ý nghĩa từ dữ liệu, đồng thời hiểu ngôn ngữ của con người, bao gồm cú pháp, thực dụng và ngữ nghĩa.
- Học máy (ML): Hệ thống điện toán nhận thức sử dụng thuật toán ML để học từ dữ liệu được trích xuất và các mô hình thiết kế cho miền vấn đề. Nó liên quan đến việc đào tạo hệ thống về dữ liệu khổng lồ, phân tích hiệu suất của nó và không ngừng cải tiến mô hình dựa trên phản hồi.
- Thuật toán suy luận: Khi điện toán nhận thức xây dựng một mô hình, nó sử dụng thuật toán suy luận để phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định dựa trên kiến thức về mô hình. Quá trình này bao gồm việc sử dụng mô hình được xây dựng để suy ra dữ liệu và thông tin mới, xác định các mẫu và đưa ra quyết định.
- Phân tích dự đoán: Hệ thống điện toán nhận thức đánh giá tính chính xác của dự đoán và điều chỉnh thuật toán cũng như mô hình để liên tục học hỏi và cải thiện hiệu suất dựa trên phản hồi từ dữ liệu và người dùng mới.
- Tương tác người dùng: Hệ thống máy tính nhận thức cung cấp giao diện người dùng giúp người dùng dễ dàng tương tác với hệ thống bằng NLP và nhận các đề xuất cũng như thông tin chi tiết dựa trên phân tích và lý luận hệ thống.
Bằng cách này, điện toán nhận thức kết hợp tất cả các công nghệ tiên tiến để tạo ra các hệ thống tương tác với con người theo cách trực quan và tự nhiên hơn nhằm tạo điều kiện thuận lợi cho các quyết định phức tạp dựa trên sự hiểu biết sâu sắc về dữ liệu.
Các tính năng chính của xử lý nhận thức
Điện toán nhận thức cung cấp các thuộc tính và chức năng chính này để hiểu thông tin phi cấu trúc và giúp mọi người đưa ra các quyết định phức tạp.
- Học tập thích ứng: Hệ thống máy tính nhận thức phải có khả năng thích ứng và có khả năng học hỏi những thông tin thay đổi nhanh chóng theo nhu cầu và mục tiêu thay đổi. Nó xử lý dữ liệu động và mơ hồ trong thời gian thực để đáp ứng nhu cầu của dữ liệu xung quanh.
- Tương tác: HCI hoặc tương tác giữa người và máy tính là một thành phần thiết yếu của máy nhận thức. Người dùng phải tương tác với các máy tính toán nhận thức và xác định nhu cầu thay đổi của họ. Hơn nữa, điện toán nhận thức cũng phải tương tác với các thiết bị, quy trình và nền tảng đám mây khác.
- Trạng thái và lặp lại: hệ thống điện toán nhận thức phải xác định các vấn đề bằng cách tìm nạp dữ liệu bổ sung và đặt câu hỏi nếu truy vấn không đầy đủ hoặc không rõ ràng. Hệ thống CC đạt được điều này bằng cách duy trì dữ liệu và thông tin về các tình huống tương tự đã xảy ra trước đó.
- Theo ngữ cảnh: hệ thống điện toán nhận thức phải dễ dàng xác định, hiểu và trích xuất thông tin theo ngữ cảnh như thời gian, miền, vị trí, yêu cầu hoặc hồ sơ, mục tiêu hoặc nhiệm vụ của người dùng. Họ lấy thông tin từ nhiều nguồn thông tin có cấu trúc và phi cấu trúc cũng như dữ liệu giác quan, thị giác và thính giác.
Lợi ích của quá trình xử lý nhận thức
Dưới đây là những lợi ích chính của điện toán nhận thức cho doanh nghiệp.
# 1. Cải thiện việc thu thập và giải thích dữ liệu
Một trong những lợi thế lớn nhất của điện toán nhận thức là nó phân tích các mẫu dữ liệu khổng lồ và bắt chước các hành vi của con người như học tập và suy luận cũng như diễn giải dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc.
Phân tích này sau đó được sử dụng để cải thiện khả năng hiển thị của các quy trình nội bộ, tăng sự ưa thích và lòng trung thành của khách hàng cũng như cách tiếp nhận sản phẩm và dịch vụ.
#2. Phát hiện lỗi và khắc phục sự cố
Khi áp dụng vào môi trường công nghệ, khái niệm điện toán nhận thức giúp phát hiện chính xác và nhanh chóng các vấn đề, hoạt động gian lận trong quy trình kinh doanh, đồng thời khám phá các giải pháp và cơ hội kinh doanh.
#3. Ra quyết định có ý thức
Khả năng thu thập và phân tích dữ liệu thông qua xử lý nhận thức cho phép nó đưa ra các quyết định mang tính chiến lược và sáng suốt hơn, dẫn đến các quyết định tài chính thông minh hơn, quy trình kinh doanh hiệu quả hơn, hiệu quả tốt hơn và tiết kiệm chi phí.
#4. Duy trì khách hàng
Điện toán nhận thức cung cấp trải nghiệm khách hàng hữu ích và thông tin hơn nhiều với công nghệ, tăng sự tương tác và sự hài lòng của khách hàng, đồng thời cải thiện khả năng giữ chân khách hàng.
#5. Cải thiện an ninh mạng
Điện toán nhận thức có thể giúp các doanh nghiệp và doanh nghiệp xác định các hoạt động tội phạm mạng cũng như các mối đe dọa trực tuyến và ứng phó với chúng trong thời gian thực bằng các công cụ và công nghệ phân tích tiên tiến.
Điện toán nhận thức cải thiện an ninh mạng kinh doanh theo những cách sau:
- Phân tích mối đe dọa nâng cao
- Phát hiện mối đe dọa thời gian thực
- Phân tích dự đoán
- Phân tích hành vi
- Phản ứng sự cố tự động
Bằng cách này, khả năng điện toán nhận thức giúp các công ty chủ động ngăn chặn các hoạt động tội phạm mạng và giảm thiểu rủi ro bảo mật cũng như thiệt hại tiềm ẩn mà chúng gây ra cho doanh nghiệp.
#6. Cải thiện sự hợp tác của nhân viên
Điện toán nhận thức giúp các công ty và doanh nghiệp cải thiện sự cộng tác giữa các nhân viên bằng cách cung cấp thông tin chuyên sâu và thông tin cho phép các nhóm làm việc hiệu quả hơn nhiều.
Làm thế nào quá trình xử lý nhận thức có thể nâng cao chuyên môn của con người?
Ở một số khu vực, mọi người có thể không phân tích được lượng dữ liệu khổng lồ hoặc các vấn đề mà họ có thể không rõ ràng.
Trong trường hợp này, điện toán nhận thức đóng vai trò quan trọng hơn trong việc nâng cao kiến thức chuyên môn của mọi người bằng cách cung cấp các công nghệ phân tích tiên tiến để mang lại kết quả kinh doanh tốt hơn.
Đây là cách điện toán nhận thức có thể cải thiện, tăng tốc và mở rộng quy mô trí tuệ và kiến thức của con người:
- Nó hiểu ngôn ngữ tự nhiên của con người thông qua cảm giác đầu vào và tương tác một cách tự nhiên với mọi người, đưa ra lời khuyên chính xác và khách quan về các vấn đề.
- Nhanh chóng xác định các mối đe dọa tiềm ẩn bằng thông tin chi tiết và phân tích dựa trên dữ liệu, trao quyền cho mọi người đưa ra quyết định tốt hơn dựa trên bằng chứng và sự kiện.
- Anh ấy giúp mọi người giải quyết các vấn đề phức tạp và giải quyết nguyên nhân gốc rễ của chúng đồng thời phát triển các giải pháp phù hợp.
- Nó giúp cải thiện hiệu quả hoạt động bằng cách cung cấp hỗ trợ gia tăng cho người dân và doanh nghiệp.
- Điện toán nhận thức tự động hóa các nhiệm vụ nhàm chán và lặp đi lặp lại, giải phóng nguồn nhân lực để tập trung vào các nhiệm vụ phức tạp hơn đòi hỏi kiến thức và kỹ năng độc đáo của con người.
- Nó giúp cá nhân hóa trải nghiệm của mọi người bằng cách phân tích các mô hình hành vi và sở thích của mọi người để đưa ra các đề xuất và đề xuất siêu cá nhân hóa.
Chà, nhiều người cho rằng ngay cả AI hoặc công nghệ AI cũng giúp tự động hóa các quy trình lặp đi lặp lại, cải thiện khả năng cá nhân hóa và giúp cuộc sống của con người dễ dàng hơn nhiều – vậy chính xác thì sự khác biệt giữa xử lý nhận thức và AI là gì? Hãy cùng tìm hiểu.
Nhận thức và máy tính nhận thức Trí tuệ nhân tạo
Mặc dù các công nghệ đằng sau AI và điện toán nhận thức tương tự nhau nhưng chúng khác nhau về khái niệm, trọng tâm và khả năng.
Dưới đây là những khác biệt cơ bản giữa điện toán nhận thức và AI.
Trí tuệ nhân tạoĐiện toán nhận thứcTrường hợp sử dụng chính của AI là triển khai thuật toán tốt nhất và hỗ trợ tư duy của con người để giải quyết các vấn đề phức tạp. Mặt khác, điện toán nhận thức tập trung vào việc bắt chước hành vi, trí thông minh và lý luận của con người để giải quyết các vấn đề phức tạp. Hệ thống AI học từ dữ liệu để tìm ra các mẫu, đưa ra dự đoán, tiết lộ thông tin ẩn và thực hiện hành động để tìm ra giải pháp. Hệ thống điện toán nhận thức phân tích lượng lớn dữ liệu, hiểu và mô phỏng ngôn ngữ cũng như lý luận tự nhiên của con người để tìm ra giải pháp cho các vấn đề. Hệ thống trí tuệ nhân tạo thực hiện các nhiệm vụ đòi hỏi trí thông minh của con người, như nhận dạng giọng nói, nhận thức trực quan, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và ra quyết định. Hệ thống điện toán nhận thức sử dụng các mô hình và thuật toán lấy cảm hứng từ hoạt động của bộ não con người, bao gồm cả mạng lưới thần kinh và học sâu. Hệ thống trí tuệ nhân tạo tự đưa ra quyết định, giảm thiểu sự can thiệp và vai trò của con người. Điện toán nhận thức bổ sung dữ liệu và thông tin cho con người, tạo điều kiện thuận lợi cho việc ra quyết định và giải quyết vấn đề. Trí tuệ nhân tạo được sử dụng phổ biến nhất trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng, y tế, an ninh, sản xuất và bán lẻ. Điện toán nhận thức được sử dụng phổ biến nhất trong dịch vụ khách hàng, công nghiệp và lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.
Do đó, xử lý nhận thức là một cách tiếp cận chi tiết hơn đối với AI, nhấn mạnh vào khả năng suy luận và tương tác giống con người.
Khi điện toán nhận thức sử dụng bối cảnh theo ngữ cảnh nhiều hơn, sử dụng thông tin dựa trên bằng chứng, công nghệ mới này được kỳ vọng sẽ là bước tiến lớn tiếp theo trong một thế giới sống động, thông minh.
Nguồn: dataversity.net
Hình ảnh cho thấy thị trường toàn cầu về điện toán nhận thức sẽ trị giá 49,36 tỷ USD vào năm 2025.
Tuy nhiên, vì mỗi đồng xu đều có hai mặt nên điện toán nhận thức đi kèm với một số rủi ro và bất lợi, sẽ được thảo luận dưới đây.
Rủi ro và bất lợi của quá trình xử lý nhận thức
Dưới đây là một số thách thức về điện toán nhận thức mà các công ty phải đối mặt.
# 1. Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu
Hệ thống điện toán nhận thức xử lý và dựa vào lượng lớn dữ liệu, điều này gây khó khăn cho việc duy trì mức độ bảo mật dữ liệu cao và làm tăng nguy cơ vi phạm dữ liệu và vi phạm quyền riêng tư.
Vì hệ thống điện toán nhận thức phải xử lý nhiều dữ liệu nhạy cảm nên các tổ chức cần xem xét và ứng phó với các vấn đề vi phạm dữ liệu cũng như bảo mật, đồng thời phát triển một kế hoạch bảo mật dữ liệu hoàn toàn linh hoạt.
#2. Nhận con nuôi
Việc áp dụng là một vấn đề với bất kỳ công nghệ mới nào.
Do đó, các tổ chức đang hợp lý hóa quy trình áp dụng để đảm bảo sự thành công của điện toán nhận thức bằng cách hợp tác với các bên liên quan như nhà phát triển công nghệ, tổ chức, cá nhân và chính phủ.
#3. Quá trình đào tạo tỉ mỉ
Người dùng phải trải qua đào tạo dữ liệu chuyên sâu để hiểu kỹ về quy trình và hệ thống điện toán nhận thức. Vì vậy, một trong những nguyên nhân chính khiến việc triển khai chậm là do quá trình đào tạo chậm.
Mỗi nhân viên phải thực hiện đánh giá nhận thức về hệ thống máy tính, khiến quá trình này trở nên rất phức tạp và tốn kém.
#4. Không minh bạch
Sự phức tạp và khó khăn trong việc hiểu các quy trình tính toán nhận thức dẫn đến sự thiếu minh bạch, gây khó khăn cho việc hiểu làm thế nào hệ thống đạt được một dự đoán hoặc quyết định nhất định.
#5. Thiên kiến
Hệ thống điện toán nhận thức học hỏi từ dữ liệu sai lệch, dẫn đến kết quả đầu ra sai lệch. Điều này dẫn đến sự phân biệt đối xử và đưa ra quyết định không công bằng, có thể gây ra hậu quả thực sự.
Vì vậy, cần phải đào tạo các hệ thống này bằng thông tin khách quan và đánh giá khả năng ra quyết định của chúng.
#6. Tương tác của con người
Trong khi các hệ thống điện toán nhận thức tương tác với con người để hiểu hành vi và lý luận của con người, chúng vẫn phải đối mặt với những thách thức.
Mọi người có nhiều phong cách giao tiếp, phương ngữ và ngôn ngữ khác nhau và việc cố gắng biện minh cho chúng thường có thể dẫn đến hiểu lầm, sai sót và thông tin không đầy đủ.
#7. Thay đổi cách quản lý
Vượt qua quản lý thay đổi là một thách thức phổ biến khác trong điện toán nhận thức.
Hành vi tự nhiên của con người là con người thường chống lại sự thay đổi và môi trường mới. Thật không may, điện toán nhận thức đang học hỏi khả năng này của con người, khiến các hệ thống này khó đối phó với sự thay đổi hơn và làm tăng nỗi lo sợ rằng máy móc sẽ sớm thay thế con người.
#8. Sự phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu
Chất lượng của các hệ thống xử lý dữ liệu nhận thức được sử dụng là rất quan trọng đối với hiệu quả và độ chính xác của chúng.
Dữ liệu sai lệch, không đầy đủ hoặc không chính xác ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất và hiệu suất của các hệ thống này.
#9. Chu kỳ phát triển dài
Hệ thống điện toán nhận thức mất nhiều thời gian để phát triển các ứng dụng dựa trên kịch bản. Triển khai các giải pháp điện toán nhận thức trên nhiều phân khúc ngành là một thách thức nếu không dành thời gian và đội ngũ phát triển phù hợp.
Chu kỳ phát triển dài khiến các tổ chức và công ty nhỏ gặp khó khăn trong việc phát triển hệ thống nhận thức của riêng họ.
#10. Trị giá
Hệ thống điện toán nhận thức đòi hỏi vốn đầu tư lớn, chuyên môn và cơ sở hạ tầng.
Do đó, các tổ chức cần cân nhắc tất cả lợi ích của điện toán nhận thức với chi phí trước khi đầu tư vào hệ thống phù hợp.
Phương pháp giáo dục
# 1. Điện toán nhận thức: Hướng dẫn nhanh để thay đổi trò chơi
Báo cáo ngắn gọn và hướng dẫn về điện toán nhận thức này do Peter Fingar xuất bản, đề cập đến sự phát triển của công nghệ điện toán nhận thức và các ứng dụng mới cũng như tác động của chúng đối với các ngành công nghiệp và doanh nghiệp trên toàn thế giới.
Tác giả chia sẻ hành trình năng động và hấp dẫn của mình với các sự kiện, tài nguyên quan trọng và những người chơi tham gia vào thời đại điện toán nhận thức. Vì vậy, đây là cuốn sách phải đọc dành cho những ai cần có cái nhìn sâu sắc về trí tuệ tính toán nhận thức và cách nó sẽ thay đổi cuộc sống trên khắp thế giới.
#2. Máy tính nhận thức: Lý thuyết và ứng dụng (Tập 35)
Hướng dẫn toàn diện và được đánh giá cao về điện toán nhận thức này tập trung vào lý thuyết và ứng dụng của nó. Nó được viết bởi các chuyên gia nổi tiếng thế giới bao gồm Vijay V Raghavan, Venu Govindaraju, Venkat N. Gudivada và CR Rao.
Nó bao gồm việc sử dụng các hệ thống điện toán nhận thức để quản lý năng lượng tái tạo, các mô hình và thuật toán học máy, sinh trắc học, thuật toán giọng nói dựa trên dữ liệu, phân tích đồ họa và an ninh mạng.
#3. Điện toán nhận thức và phân tích dữ liệu lớn
Cuốn sách này giúp các tổ chức và nhà công nghệ hiểu các khái niệm và công nghệ cơ bản của điện toán nhận thức, từ thuật toán NLP đến kỹ thuật biểu diễn tri thức.
Cuốn sách này cũng bao gồm việc triển khai thực tế các dự án mới nổi của Qualcomm, Google, Amazon và Hitachi.
#4. Công thức xử lý nhận thức
Đây là một trong những cuốn sách lý tưởng dành cho các kiến trúc sư doanh nghiệp và kỹ sư phần mềm muốn tìm hiểu về deep learning và giải quyết các vấn đề về AI và machine learning bằng cách sử dụng các ví dụ mã thực.
Được xuất bản bởi Adnan Massod và Adnan Hashmi, cuốn sách này hướng dẫn bạn xây dựng các giải pháp sẵn sàng sản xuất với API Dịch vụ nhận thức của Microsoft, giải quyết các vấn đề của doanh nghiệp về NLP và thị giác máy tính, đồng thời áp dụng phương pháp học sâu với Bộ công cụ nhận thức của Microsoft (CNTK) và TensorFlow.
#5. IBM Watson cho AI và điện toán nhận thức
Khóa học Udemy này rất lý tưởng nếu bạn muốn tìm hiểu cách xây dựng các hệ thống và ứng dụng thông minh sử dụng AI, học máy cũng như các hệ thống và ứng dụng điện toán nhận thức với IBM Watson.
Nó khám phá các khả năng của API IBM Watson để chọn các tính năng tốt nhất, xây dựng chatbot dịch vụ khách hàng, trích xuất siêu dữ liệu từ văn bản và nhiều điều tuyệt vời khác.
những từ cuối
Mặc dù điện toán nhận thức vẫn chưa phát huy hết tiềm năng nhưng việc triển khai nó trong tương lai có nhiều cơ hội. Ví dụ: nó giúp mọi người đưa ra quyết định tốt hơn, tự động hóa các nhiệm vụ dư thừa và giảm tải nhận thức.
Blog này giúp bạn hiểu khái niệm về điện toán nhận thức, cách thức hoạt động, lợi ích của nó cũng như thậm chí cả phạm vi và ứng dụng của nó trong các tổ chức.
Sau đó, hãy xem các câu hỏi và câu trả lời phỏng vấn về điện toán đám mây.
