自计算概念以来，人工智能确实是一个遥远的目标，每天我们似乎越来越接近新的认知计算模型。
来自认知科学的融合，并基于模拟人类思维过程的基本前提，认知计算的概念以及应用，不仅会对我们的私人生活产生深远的影响，还会对医疗保健，保险等。认知技术的优势确实是传统AI系统之外的一步。
据大卫·肯尼，总经理，IBM沃森-最先进的认知计算框架，“AI只能作为人教它那样聪明。”这同样是不正确的最新认知革命。
认知计算过程使用人工智能，神经网络，机器学习，自然语言处理，情感分析和情境感知的混合来解决与人类一样的日常问题。IBM将认知计算定义为一种先进的系统，可以大规模地学习，有目的的理由并以自然的形式与人类进行交互。
认知计算与人工智能虽然人工智能的基本用例是实现解决问题的最佳算法，但认知计算更进一步，并试图通过分析一系列因素来模拟人类的智慧和智慧。与人工智能相比，认知计算是一个完全不同的概念。
认知计算学习和模仿人类思维过程与仅处理特定问题的人工智能系统不同，认知计算通过研究模式来学习，并建议人类根据其理解采取相关行动。在人工智能的情况下，系统完全控制过程并采取步骤完成任务或通过使用预定义的算法避免场景。
相比之下，认知计算完全是一个不同的领域，它作为助手而不是完成任务的人。通过这种方式，认知计算为人类提供了更快，更准确的数据分析的能力，而无需担心机器学习系统所做出的错误决策。
认知计算不会让人类摆脱困境如上所述，认知计算的主要目的是帮助人类做出决策。这使得人类在分析中具有卓越的等级精度，同时确保一切都在他们的控制之下。为了说明，我们以医疗保健系统中的人工智能为例。AI支持的系统将在不咨询人类医生的情况下做出有关治疗的所有决策，而认知计算将通过其自己的数据和分析来补充人类诊断，从而提高决策质量并为关键过程增添人性化。
走向认知：认知计算的优势在过程自动化领域，现代计算系统将彻底改变当前和传统系统。根据Gartner的说法，与过去20年中引入的任何其他技术不同，认知计算将破坏数字领域。通过具有分析和处理大量体积数据的能力，认知计算有助于将计算系统用于相关的现实生活系统。认知计算有许多好处，包括以下内容：
准确的数据分析认知系统在收集，并置和交叉引用信息方面非常有效，可以有效地分析情况。如果我们以医疗保健行业为例，IBM Watson等认知系统可以帮助医生收集和分析来自各种来源的数据，例如以前的医疗报告，医学期刊，诊断工具和医学界的过去数据，从而协助医生提供数据支持的治疗建议，既有利于患者，也有利于医生。认知计算不是替换医生，而是采用机器人过程自动化来加速数据分析。
更精简，更高效的业务流程认知计算可以分析新兴模式，发现商机，并实时处理关键的以流程为中心的问题。通过检查大量数据，像Watson这样的认知计算系统可以简化流程，降低风险，并根据不断变化的环境进行调整。虽然这使企业能够对不可控因素做出适当的响应，但同时也有助于创建精益业务流程。
改善了客户互动该技术可用于通过实施机器人过程自动化来增强客户交互。机器人可以向客户提供上下文信息，而无需与其他员工进行交互。由于认知计算使得向客户提供相关的，上下文的和有价值的信息成为可能，因此它改善了客户体验，从而使客户满意并且更多地参与业务。
工作中的认知计算：全球组织如何利用技术根据技术专家的说法，认知计算是未来的发展方向。许多成功和成熟的企业已经将这项技术整合到日常业务中。有许多成功的用例场景和认知计算示例向世界展示了如何有效地实现认知计算。让我们看一下该技术的一些成功用例：
1.苏格兰皇家银行的Cora-Intelligent Agent在IBM Watson的帮助下，苏格兰皇家银行开发了一款智能助手，能够在一天内处理5000个查询。通过使用认知学习功能，助理使RBS能够分析客户申诉数据并创建常见问题的存储库。助手不仅可以分析查询，还能够提供1000种不同的响应并理解200个客户意图。
数字助理了解了客户如何提出一般性问题，如何处理查询以及如果过于复杂则转移给人工代理。
2. Welltok的医疗保健礼宾服务Welltok开发了一个高效的医疗保健礼宾--CaféWell--通过处理大量医疗数据来更新客户的相关健康信息。CaféWell是一个全面的人口健康工具，健康保险提供商正在使用它来帮助他们的客户获得改善健康状况的相关信息。通过从各种来源收集数据并由最终用户即时处理问题，CaféWell提供智能和定制的健康建议，以增强健康商数。
Welltok的首席执行官Jeff Margolis在讨论CaféWell时表示，“我们必须超越目前为患者建立的'病态护理'系统，转变为优化每个消费者健康状况的系统。要做到这一点，该行业需要一种实用的，但却截然不同的方法来吸引85％的国家人口，他们每天都在做出影响他们健康的选择。“
3.个人旅行计划员，通过WayBlazer简化旅行计划通过认知技术，WayBlazer的旅行计划器使旅行者可以通过用自然语言提问来更轻松地计划旅行。礼宾部通过收集和处理旅行数据以及有关旅行者偏好的见解，提出基本问题并提供定制结果。
这种类型的认知驱动工具可帮助旅行者在最终旅行之前节省搜索航班，预订酒店和规划活动的时间，而无需在多个网站上进行研究。旅行社已成功使用这种工具，同时有助于增加收入和客户满意度。
4. Edge up的智能工具，通过移动应用程序管理梦幻足球队梦幻足球是全球超过3300万人非常受欢迎的娱乐消遣。在认知学习和计算的帮助下，Edge Up Sports开发了一个工具，并与他们的移动应用程序集成，帮助用户通过提出简单的问题来起草他们的幻想团队。
以自然语言起草的问题使用户更容易做出决策，然后由系统通过浏览社交媒体上的玩家数据，新闻报道以及衡量用户情绪来分析，帮助团队经理做出更好的决策。
认知计算的问题：创造更美好未来的挑战每项新技术在其生命周期中都会遇到一些问题。尽管由于认知计算的固有优势而有可能改变生活，但由于担心变化，人类正在抵制创新。人们提出了一些认知计算的不利因素，在通向更广泛的道路上面临重大挑战，例如：
安全当数字设备管理关键信息时，安全问题就会自动出现。由于能够处理大量数据并对其进行分析，因此认知计算在数据安全性和加密方面面临着巨大的挑战。
随着越来越多的连接设备出现，认知计算将不得不考虑与安全漏洞相关的问题，方法是开发一个全面的安全计划，该计划还有一种机制来识别可疑活动以促进数据完整性。
采用任何新技术成功之路的最大障碍是自愿采用。为了使认知计算取得成功，必须制定新技术如何使流程和业务更好的长期愿景。
通过技术开发人员，企业，政府和个人等各种利益相关者之间的协作，可以简化采用流程。同时，拥有一个可以进一步推动认知计算采用的数据隐私框架至关重要。
更换管理层变更管理是认知计算必须克服的另一个关键挑战。人们因其自然的人类行为而抵制变革，而且认知计算具有像人类一样学习的能力，人们担心机器有朝一日会取代人类。这已经将增长前景影响到了很高的水平。
然而，认知技术是为了与人类同步而建立的。人类将通过向系统提供信息来培养技术。这使它成为人们必须接受的人机交互的一个很好的例子。
漫长的发展周期最大的挑战之一是通过认知计算投入开发基于场景的应用程序的时间。目前正在开发认知计算作为一种通用解决方案 - 这意味着如果没有强大的开发团队和大量的时间来开发解决方案，解决方案就无法在多个行业领域实施。
漫长的开发周期使小型公司更难以自己开发认知功能。随着时间的推移，随着开发生命周期的缩短，认知计算将在未来获得更大的发展阶段。
总结作为数字化演化周期的一部分，认知技术的采用始于识别可以使用该技术自动化的手动过程。像IBM这样的许多公司已经开创了认知技术领域，为全球数家真正的数字化组织提供了动力。
每过一分钟，就会分析更多数据，以深入了解过去的事件并改进当前和未来的流程。认知技术不仅有助于以前的分析，而且还有助于通过预测分析更准确地预测未来事件。
作为一种强大而敏捷的技术，B2B和B2C领域的未来可能性和途径是巨大的。IBM Watson已经在金融和医疗领域利用了认知计算的力量和优势。在未来，人们相信这种技术将有助于人类比以前更有效率，委托平凡分析并专注于创造性工作。
在不到5年的时间里，认知技术对组织大幅增长的影响绝对可以预期。所有行业/领域的利益相关者都需要了解是否，如何以及在何处投资应用认知技术。
为了从认知计算中获得最大收益，组织需要对其流程，数据，人才模型及其运营的市场进行全面分析。我们认为，除了降低成本之外，还有最大的认知潜力之一技术在于通过使大量流程更加精简来创造价值以及重组工作和提高效率的能力。
尽管存在各种挑战和障碍，但认知技术的好处不容忽视。它将有利于所有组织和整个人类开始转型过程，并采用创新技术，以实现一个明亮和更有效的未来。
