¿Cuáles son algunas aplicaciones prácticas de la computación cognitiva?

Answer 1

Todavía es un área joven, por lo que la respuesta va a evolucionar, pero, para una empresa comercial, pienso en tres grandes áreas: la visión del cliente, el compromiso del cliente y las operaciones.

Visión del cliente: este es el lugar donde el poder del aprendizaje automático para descubrir patrones de forma automática se combina con la capacidad de la PNL para dar sentido al lenguaje natural. Las compañías líderes segmentan y caracterizan a los clientes según su comportamiento … lo que hacen, en lugar de quiénes son … y utilizan el aprendizaje automático para analizar millones de registros de transacciones de clientes para crear perfiles de comportamiento. Pero, por supuesto, eso es sólo una dimensión del comportamiento. La PNL permite la expansión del espacio de observación más allá de los datos transaccionales para incluir cosas como sus interacciones de correo electrónico con la compañía, sus conversaciones con representantes de servicio al cliente y, según el permiso, sus interacciones en las redes sociales. Desde esta visión enormemente ampliada, las empresas clientes mejoran sus perfiles de comportamiento con eventos de la vida, perspectivas de personalidad, etc. La visión adicional permite un enfoque mucho más personalizado y proactivo para el cliente.

Compromiso con el cliente: armados con toda esta información, las empresas desean crear interacciones de respuesta, personales y omnicanal con sus clientes. Cognitive lo habilita con agentes virtuales digitales que involucran conversacionalmente a los clientes en canales digitales y con aplicaciones de asistencia de agentes que capturan la forma en que los mejores agentes del centro de contacto interactúan con los clientes y ponen su experiencia a disposición de todos los agentes del centro de contacto, aumentando el juego de todos. Esto se habilita aún más mediante la curación y recuperación de documentos cognitivos que movilizan las miles de páginas de documentos en políticas, preguntas frecuentes, etc. en todos los canales e interacciones.

Operaciones: si todas estas interacciones cognitivas se vuelcan en procesos manuales, o procesos rígidamente automatizados, las cosas no funcionan. La computación cognitiva en las operaciones se concentra en lugares donde los humanos deben reunir mucha información de fuentes dispares y tomar una decisión. Piense como un ejemplo de un proceso de reclamos de seguros en el que podría haber un formulario de reclamo, un informe de accidente, un informe de un médico, un informe de la policía, etc. Un procesador de reclamos de seguros típico pasa el 50% o más de su tiempo solo para reunir documentos. Cognitivo puede leer e interpretar todos esos documentos, y presentar al asesor un tablero de instrumentos y una recomendación, que el asesor del asesor toma o cambia. Por sí solo, elimina el 50% del tiempo del proceso de reclamaciones, lo que lo hace más receptivo al cliente. Pero recuerde, la computación cognitiva se trata de una mejora continua a través de la capacitación. A lo largo del tiempo, el asesor de reclamaciones, al estar de acuerdo o en desacuerdo con la recomendación cognitiva, capacita al sistema. A lo largo del tiempo, el evaluador estará de acuerdo la mayor parte del tiempo, momento en el que la recomendación cognitiva se puede conectar al proceso como un proceso directo a través de la automatización del proceso cognitivo.

Para más de este tipo de cosas, echa un vistazo a The Cognitive Enterprise.

Answer 2

Esta es una pregunta demasiado simplificada; tanto como lo es la “definición” de inteligencia. Para reformular su pregunta; ¿Cuál sería la aplicación práctica de tu inteligencia personal? No estoy siendo despectivo, solo estoy tratando de ilustrar la expansión de posibles aplicaciones.

La inteligencia puede compararse con el poder de la computación / toma de decisiones. Este es el potencial en bruto.

Lo que la computación cognitiva necesita explorar y beneficiarse es el conocimiento de la “comprensión”. Comprender es en realidad información de contexto y cómo nuestro problema du jour se relaciona con un determinado contexto o entorno.

Uno de los mayores problemas es el miedo a las IA deshonestas, lo que significa que las personas que lo desarrollan intentan controlarlo y limitar su entorno y, por lo tanto, su impacto. Hay una cierta cantidad de sentido común a esto; Sin embargo, en última instancia, es contraproducente. Limitar la comprensión de una IA limita gravemente su capacidad y, por lo tanto, la necesidad de desarrollarla.

Esto nos lleva a la aplicación práctica real, al menos desde mi perspectiva. Y eso es al desarrollar nuestra propia comprensión de cómo funcionan nuestras propias mentes. En el mejor de los casos, cualquier IA seguirá reflejando el intelecto de sus diseñadores y no puede ser una inteligencia totalmente extraña. Piense en cualquier IA que creamos como un espejo, aunque quizás sea un espejo distorsionado, de nuestra propia función cognitiva.

Las “aplicaciones” prácticas de la IA en el sentido convencional serán limitadas. La palabra clave es aplicación. La IA general es, por inferencia, una funcionalidad a nivel de sistema. No puedes crear una “aplicación” que tenga inteligencia general. Supongo que podrías considerar un sistema operativo como una aplicación; Sin embargo, aquí es donde te quedas atascado. Una IA general tiene que entender en lugar de simplemente calcular; Si tiene una “aplicación” de AI que calcula, lo que tiene es una calculadora y no inteligencia general.

Con respecto al párrafo anterior, puede implementar ciertas características del diseño de AI en una aplicación; pero sin un todo integrado, de nuevo, es simplemente una calculadora.

Answer 3

He usado ‘computación inspirada en el cerebro’, un homenaje a la investigación de IBM sobre computación cognitiva, principalmente para la clasificación de documentos … un gran negocio cuando más y más compañías son películas desde sistemas de archivos a almacenamiento en la nube. Y donde los metadatos son importantes.

Mira las redes por defecto. Hay una docena de estados de reposo que son puramente cognitivos. Esto tiene implicaciones para la implementación del hardware de ANN para el aprendizaje profundo.

Answer 4

La computación cognitiva abre un mundo de posibilidades. Eventualmente, permitirá que las máquinas se conviertan en tomadores de decisiones de confianza. Pero entre ahora y entonces es un viaje verdaderamente complejo. Lea más sobre esto aquí https://goo.gl/xQxHLe