Trend checking What will cognitive

Trend checking What will cognitive computing change?

In May 2016 American law firm BakerHostetler announced it was recruiting ROSS, a robot equipped with an artificial intelligence engine, to work with the team specialising in bankruptcy procedures and company restructuring.

Cognitive computing aims to reproduce the way the human brain functions, notably by bringing together automated learning and language processing. The goal is to give meaning to mass data and to facilitate decision-making.

Why should we be interested in cognitive computing?
It is all about extracting knowledge from mass data, given that the latter can now be processed thanks to big data analysis tools. Businesses accumulate vast amounts of internal and external information - information that humans are simply not capable of analysing. Cognitive computing aims to gain "insights" from this data by putting it into context. Notably, it relies on self-learning technology (machine learning), graph analysis and language processing.
The algorithms the technology uses are not new, but they have benefited from the exponential growth in processing power (as established by Moore's law). With cognitive computing, the days of binary-style "yes or no" answers are long gone. It does not predict one particular result, but many, along with correlations. For example: "there is an X% probability that the client will terminate their contract".

This type of IT involves self-learning, and the pertinence of the results depends on the quality of the examples provided. This requires preliminary work in terms of linguistic and semantic development, in order to turn raw data into data that is workable and adapted to the sector in question.
How can this technology been used?
In many different ways: in the customer relations domain, cognitive computing can reduce the churn rate by detecting weak indicators obtained from CRM data or call centre interactions.

And by identifying abnormal patterns in financial transactions, it can help fight money laundering and the financing of terrorism.

The technology can also help a law firm find the best lawyer to defend a client in a given case, based on their previous case defence history.

Via social networks, a pharmaceutical laboratory can use AI to monitor how happy clients are with a newly released drug: have comments been positive, negative or neutral? Does the information come from patients, associations, doctors or advocates of the drug? This type of analysis can also shed light on possible secondary effects which were not identified during clinical trials, allowing for measures to be taken quickly.
Does cognitive computing replace humans?
No, because there is an important parallel relationship between man and machine. By analysing data from disparate sources in order to identify links, cognitive computing helps with human decision-making. This is also true the other way round. For example, Deep Blue, IBM's chess computer, won a game against a grand master but lost against a "mixed" team in which humans worked in tandem with a computer. Google translate calls upon internet users to help improve the quality of its translations. How do you translate "change agent" into French, for example? The automated translation will give the result "agent de change". However, depending on the context, a human might suggest "agent de changement", which may be more appropriate.

In a work context, an intelligent system could provide an employee with tasks to complete during the day by supplying the latter with the contextualised data they need. This would reduce the large number of data that the employee would have to sift through in order to complete the same objective.

Cognitive computing is used in numerous artificial intelligence applications, notably expert systems, natural language programming and neuronal and robotic networks. According to the International Data Corporation, by 2020, 50% of all data analysis tools will use predictive modelling technology based on cognitive functions.

- Numerous sectors are concerned. IBM's "Watson" super-computer helps doctors carry out diagnoses as well as helping sales people to understand their markets.

- In France, the Crédit Mutuel CIC bank wants to use such technology to help employees deal with customer emails. In the UK, clothing company Macy's is experimenting with an intelligent mobile app which answers client questions based on the specific store they are in, to help them find the best-suited locally available products.

Kết quả (Việt) 1:

Xu hướng kiểm tra những gì sẽ thay đổi máy tính nhận thức?Vào tháng 5 năm 2016 Mỹ pháp luật công ty, BakerHostetler công bố nó đã tuyển dụng ROSS, một robot được trang bị với một động cơ trí tuệ nhân tạo, để làm việc với đội ngũ chuyên về thủ tục phá sản và các công ty tái cấu trúc.Nhận thức tính toán nhằm tái tạo cách chức năng bộ não con người, đặc biệt là bằng cách đưa nhau tự động học tập và xử lý ngôn ngữ. Mục đích là để cung cấp cho ý nghĩa với khối lượng dữ liệu để tạo thuận lợi cho việc ra quyết định. Tại sao chúng ta cần phải quan tâm đến máy tính nhận thức? Đó là tất cả về kiến thức trích từ khối lượng dữ liệu, cho rằng sau này có thể bây giờ được xử lý nhờ công cụ phân tích dữ liệu lớn. Các doanh nghiệp tích tụ một lượng lớn các thông tin nội bộ và bên ngoài - thông tin rằng con người chỉ đơn giản là không phải có khả năng phân tích. Máy tính nhận thức nhằm đạt được "cái nhìn" từ dữ liệu này bằng cách đặt nó vào bối cảnh. Đáng chú ý, nó dựa vào tự học công nghệ (machine learning), đồ thị phân tích và xử lý ngôn ngữ. Thuật toán sử dụng công nghệ không phải là mới, nhưng họ đã hưởng lợi từ sự tăng trưởng hàm mũ xử lý năng lượng (như được thành lập bởi định luật Moore). Với nhận thức máy tính, qua câu trả lời "có hay không" theo kiểu nhị phân có đi lâu dài. Nó không phải dự đoán một kết quả cụ thể, nhưng nhiều người, cùng với mối tương quan. Ví dụ: "không có một xác suất % X khách hàng sẽ chấm dứt hợp đồng của họ". Loại của nó liên quan đến việc tự học và pertinence của kết quả phụ thuộc vào chất lượng của các ví dụ được cung cấp. Điều này đòi hỏi các công việc sơ bộ về sự phát triển ngôn ngữ và ngữ nghĩa, để chuyển dữ liệu thô vào dữ liệu đó là hoàn toàn khả thi và phù hợp với lĩnh vực trong câu hỏi. Làm thế nào có thể công nghệ này sử dụng? Trong nhiều cách khác nhau: trong phạm vi quan hệ khách hàng, máy tính nhận thức có thể làm giảm tỷ lệ khuấy bằng cách phát hiện các yếu kém chỉ số thu được từ CRM dữ liệu hoặc gọi Trung tâm tương tác. Và bằng cách xác định các mô hình bất thường trong giao dịch tài chính, nó có thể giúp chống rửa tiền và tài trợ khủng bố. Công nghệ cũng có thể giúp một công ty luật tìm luật sư tốt nhất để bảo vệ một khách hàng trong một trường hợp nhất định, dựa trên lịch sử Quốc phòng trường hợp trước đây của họ. Thông qua mạng xã hội, một phòng thí nghiệm dược phẩm có thể sử dụng AI để làm hài lòng khách hàng là với một loại thuốc mới được phát hành giám sát: có ý kiến được tích cực, tiêu cực hoặc trung lập? Hiện thông tin đến từ bệnh nhân, Hiệp hội, các bác sĩ hoặc những người ủng hộ của thuốc? Đây là loại phân tích có thể cũng làm sáng tỏ tác dụng phụ có thể không được xác định trong thời gian thử nghiệm lâm sàng, cho phép cho các biện pháp được thực hiện một cách nhanh chóng. Hiện máy tính nhận thức thay thế con người?Không, bởi vì có một mối quan hệ quan trọng song song giữa con người và máy. Bằng cách phân tích dữ liệu từ các nguồn khác nhau để xác định các liên kết, máy tính nhận thức giúp với việc ra quyết định của con người. Điều này cũng đúng đường tròn. Ví dụ như, Deep Blue, máy tính của IBM cờ vua, giành chiến thắng một trò chơi chống lại một grand master nhưng mất chống lại một đội "hỗn hợp" trong đó con người đã làm việc cùng với một máy tính. Google dịch cuộc gọi khi người sử dụng internet để giúp cải thiện chất lượng bản dịch của mình. Làm thế nào để bạn dịch "thay đổi đại lý" sang tiếng Pháp, ví dụ? Tự động dịch thuật sẽ cho kết quả "đại lý de thay đổi". Tuy nhiên, tùy thuộc vào bối cảnh đó, một con người có thể đề nghị "đại lý de changement", mà có thể thích hợp hơn. Trong một bối cảnh làm việc, một hệ thống thông minh có thể cung cấp một nhân viên với nhiệm vụ để hoàn thành trong ngày bằng cách cung cấp sau này với các dữ liệu contextualised mà họ cần. Điều này sẽ làm giảm số lượng dữ liệu mà nhân viên đã có thể để sift thông qua để hoàn thành mục tiêu tương tự. Máy tính nhận thức được sử dụng trong nhiều ứng dụng trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là chuyên gia về hệ thống, lập trình ngôn ngữ tự nhiên và mạng lưới thần kinh và robot. Theo tập đoàn dữ liệu quốc tế, đến năm 2020, 50% của tất cả các công cụ phân tích dữ liệu sẽ sử dụng công nghệ mô hình tiên đoán dựa trên chức năng nhận thức. -Rất nhiều lĩnh vực có liên quan. IBM's "Watson" siêu máy tính giúp các bác sĩ thực hiện chẩn đoán cũng như giúp đỡ những người bán hàng để hiểu thị trường của họ.-Tại Pháp, ngân hàng CIC Mutuel Crédit muốn sử dụng công nghệ như vậy để giúp nhân viên đối phó với các khách hàng email. Ở Anh, quần áo công ty Macy's là thử nghiệm với một ứng dụng điện thoại di động thông minh mà câu trả lời câu hỏi khách hàng dựa trên các cửa hàng cụ thể mà họ đang có trong, để giúp họ tìm thấy các sản phẩm có sẵn tại địa phương phù hợp nhất.

Kết quả (Việt) 2:

Trend kiểm tra gì sẽ nhận thức thay đổi tính?

Trong tháng năm 2016 công ty luật Mỹ BakerHostetler bố nó đã được tuyển dụng ROSS, một robot được trang bị một công cụ thông minh nhân tạo, để làm việc với đội ngũ chuyên thủ tục phá sản và tái cơ cấu công ty.

Máy tính nhận thức nhằm mục đích tái tạo đường các chức năng não bộ của con người, đặc biệt là bằng cách đưa việc học tập và ngôn ngữ xử lý cùng nhau tự động. Mục đích là để mang lại ý nghĩa cho khối lượng dữ liệu và tạo thuận lợi cho việc ra quyết định.

Tại sao chúng ta nên quan tâm đến máy tính nhận thức?
Đó là tất cả về giải nén kiến thức từ dữ liệu khối lượng, cho rằng sau này có thể được xử lý nhờ vào các công cụ phân tích dữ liệu lớn. Các doanh nghiệp tích lũy một lượng lớn các thông tin nội bộ và bên ngoài - thông tin rằng con người chỉ đơn giản là không có khả năng phân tích. Máy tính nhận thức nhằm đạt được "hiểu biết" từ dữ liệu này bằng cách đặt nó vào bối cảnh. Đáng chú ý, nó dựa trên công nghệ tự học (học máy), phân tích đồ thị và xử lý ngôn ngữ.
Các thuật toán việc sử dụng công nghệ không phải là mới, nhưng họ đã được hưởng lợi từ sự tăng trưởng theo cấp số nhân trong sức mạnh xử lý (như thành lập bởi luật Moore). Với điện toán nhận thức, những ngày nhị phân theo phong cách "có hoặc không" câu trả lời qua lâu rồi. Nó không dự đoán một kết quả cụ thể, nhưng nhiều người, cùng với mối tương quan. Ví dụ:. "Có một X% xác suất mà khách hàng sẽ chấm dứt hợp đồng của họ"

Đây là loại CNTT liên quan đến việc tự học, và sự thích hợp của các kết quả phụ thuộc vào chất lượng của các ví dụ được cung cấp. Điều này đòi hỏi công việc sơ bộ về phát triển ngôn ngữ và ngữ nghĩa, để chuyển dữ liệu thô thành các dữ liệu đó là hoàn toàn khả thi và phù hợp với các khu vực trong câu hỏi.
Làm thế nào có thể công nghệ này được sử dụng?
Trong nhiều cách khác nhau: trong lĩnh vực quan hệ khách hàng, nhận thức máy tính có thể làm giảm tỷ lệ thuê bao rời mạng bằng cách phát hiện các chỉ số yếu thu được từ dữ liệu CRM hoặc tương tác trung tâm cuộc gọi.

và bằng cách xác định mô hình bất thường trong giao dịch tài chính, nó có thể giúp chống lại nạn rửa tiền và tài trợ khủng bố.

Công nghệ này cũng có thể giúp một công ty luật tìm . luật sư tốt nhất để bảo vệ một khách hàng trong một trường hợp nhất định, dựa trên lịch sử quốc phòng trường hợp trước đó của họ

qua các mạng xã hội, một phòng thí nghiệm dược phẩm có thể sử dụng AI để giám sát như thế nào khách hàng hài lòng là với một loại thuốc mới được phát hành: có nhận xét tích cực, tiêu cực hay trung tính? Liệu các thông tin đến từ các bệnh nhân, các hiệp hội, các bác sĩ hoặc những người ủng hộ của thuốc? Loại phân tích này cũng có thể làm sáng tỏ về các hiệu ứng phụ có thể không được xác định trong các thử nghiệm lâm sàng, cho phép các biện pháp được thực hiện một cách nhanh chóng.
Có máy tính nhận thức thay thế con người?
Không, bởi vì có một mối quan hệ song song quan trọng giữa con người và máy. Bằng cách phân tích dữ liệu từ các nguồn khác nhau để xác định liên kết, điện toán nhận thức giúp với người ra quyết định. Điều này cũng đúng vòng đường khác. Ví dụ, Deep Blue, cờ tướng máy tính của IBM, đã giành một trận đấu với một bậc thầy vĩ đại nhưng bị mất với một đội bóng "hỗn hợp" trong đó con người đã làm việc song song với một máy tính. Google dịch kêu gọi các người sử dụng internet để giúp cải thiện chất lượng bản dịch của nó. Làm thế nào để bạn dịch "tác nhân thay đổi" sang tiếng Pháp, cho ví dụ? Các dịch tự động sẽ cho kết quả "đại lý đổi ngoại". Tuy nhiên, tùy thuộc vào hoàn cảnh, một con người có thể đề nghị "đại lý de changement", mà có thể thích hợp hơn.

Trong một bối cảnh làm việc, một hệ thống thông minh có thể cung cấp một nhân viên với nhiệm vụ để hoàn thành trong ngày bằng cách cung cấp sau này với các dữ liệu contextualised họ cần. Điều này sẽ làm giảm số lượng lớn các dữ liệu mà nhân viên phải chọn lọc thông qua để hoàn thành các mục tiêu tương tự.

Máy tính nhận thức được sử dụng trong nhiều ứng dụng trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là hệ thống chuyên gia, lập trình ngôn ngữ tự nhiên và mạng lưới thần kinh và các robot. Theo Tổng công ty Dữ liệu Quốc tế, vào năm 2020, 50% của tất cả các công cụ phân tích dữ liệu sẽ sử dụng công nghệ mô hình tiên đoán dựa trên chức năng nhận thức.

- Nhiều ngành có liên quan. "Watson" siêu máy tính của IBM giúp các bác sĩ thực hiện các chẩn đoán cũng như giúp người bán hàng để hiểu thị trường của họ.

- Tại Pháp, các ngân hàng Crédit mutuel CIC muốn sử dụng công nghệ này để giúp nhân viên đối phó với các email của khách hàng. Tại Anh, công ty thời trang Macy đang thử nghiệm một ứng dụng điện thoại di động thông minh mà trả lời câu hỏi của khách hàng dựa trên các cửa hàng cụ thể mà họ đang ở trong, để giúp họ tìm thấy những sản phẩm có sẵn tại địa phương thích hợp nhất.