شرح الحوسبة المعرفية في 5 دقائق أو أقل

تظهر الكلمات الطنانة والمصطلحات الجديدة يوميًا تقريبًا في هذا العصر الرقمي. أحد هذه المصطلحات هو الحوسبة المعرفية ، التي تكتسب شعبية هائلة بين الأفراد والمؤسسات.

يتعلم النظام المعرفي السلوك البشري والتفكير على نطاق واسع للتفاعل معهم بشكل طبيعي. بعبارات بسيطة ، إنه مجال في علوم الكمبيوتر يهدف إلى إنشاء آلات ذكية قادرة على التعلم والاستدلال والفهم مثل البشر.

تشير الإحصائيات إلى أن سوق الحوسبة المعرفية ، الذي تبلغ قيمته 25.6 مليار دولار في عام 2021 ، من المتوقع أن يصل إلى 269.4 مليار دولار بحلول عام 2030 بمعدل نمو سنوي مركب قدره 29.7.

تجمع منصات الحوسبة المعرفية بين التعلم الآلي (ML) ، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) ، والتفكير ، والتفاعل بين الإنسان والحاسوب ، والتعرف على الكلام والرؤية ، وتقنيات أكثر قوة لمحاكاة التفكير والتفاعل البشريين وتحسين عملية صنع القرار.

في هذه المدونة ، سنتعمق أكثر في فهم الحوسبة المعرفية. سنرى كيف يعمل وفوائده ومخاطره والمزيد.

لذا ، اقرأ معًا للتعرف على هذه التكنولوجيا سريعة النمو.

ما هي الحوسبة المعرفية؟

الحوسبة المعرفية هي مجموعة من التقنيات الفردية التي تؤدي مهامًا معينة لتسهيل الذكاء البشري.

بكلمات بسيطة ، الحوسبة المعرفية هي نظام يفهم ويفسر كميات كبيرة من البيانات ويستخدمها لاتخاذ القرارات وحل المشكلات وتحسين نتائج الأعمال.

يعالج قدرًا هائلاً من البيانات غير المهيكلة ، مثل الصور والنصوص ومقاطع الفيديو ، لاستخراج رؤى قيمة وحاسمة وتحليل هذه المعلومات بشكل أفضل. أفضل جزء في الحوسبة المعرفية هو أنها تتعلم وتتكيف من التجربة – مما يحسن قدراتها وأدائها مع مرور الوقت.

وبالتالي ، تساعد الحوسبة المعرفية في اتخاذ قرارات بشرية أفضل. تتضمن بعض التطبيقات الأساسية للحوسبة المعرفية ما يلي:

• أنظمة كشف الاحتيال
• التعرف على الكلام
• الكشف عن الوجه
• مساعدين افتراضيين
• تحليل المشاعر
• تقييم المخاطر
• محركات التوصية

وبالتالي ، يمكن للمؤسسات اتخاذ قرارات عمل مدروسة بشكل أفضل من خلال الاستفادة من الرؤى والتوصيات الذكية الناتجة عن الحوسبة المعرفية.

كيف تعمل الحوسبة المعرفية؟

تجمع الحوسبة المعرفية بين العلوم المعرفية وعلوم الكمبيوتر وتخلق أنظمة كمبيوتر تفهم وتتعلم من اللغة الطبيعية والاستدلال وتتخذ قرارات شبيهة بالإنسان.

ولهذه العملية ، تستخدم الحوسبة المعرفية العديد من التقنيات المتقدمة ، مثل NLP و ML واستخراج البيانات والتعرف على الأنماط ورؤية الكمبيوتر لتقليد العمليات المعرفية الشبيهة بالإنسان.

المصدر: searchgate.net

الهدف طويل المدى للحوسبة المعرفية هو تسهيل إنشاء نماذج تكنولوجيا المعلومات الآلية التي يمكنها حل المشكلات دون تدخل بشري.

فيما يلي شرح مفصل لكيفية عمل الحوسبة المعرفية:

• استيعاب البيانات: تتمثل خطوة عملية نظام الحوسبة المعرفية في جمع واستيعاب كمية هائلة من البيانات غير المنظمة والمنظمة من عدة مصادر ، مثل أجهزة الاستشعار وقواعد البيانات ووسائل التواصل الاجتماعي والويب.
• معالجة اللغة الطبيعية (NLP): بمجرد أن تستوعب البيانات ، تستخدم أنظمة الحوسبة المعرفية خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية لاستخراج سياق البيانات والمعنى وفهم اللغة البشرية ، بما في ذلك بناء الجملة والبراغماتية والدلالات.
• التعلم الآلي (ML): تستخدم أنظمة الحوسبة المعرفية خوارزميات ML للتعلم من البيانات المستخرجة ونماذج التصميم لمجال المشكلة. يتضمن تدريب النظام على البيانات الضخمة ، وتحليل أدائه ، والتحسين المستمر للنموذج بناءً على التعليقات.
• خوارزميات الاستدلال: بمجرد أن تبني الحوسبة المعرفية النموذج ، فإنها تستخدم خوارزميات الاستدلال لتحليل البيانات واتخاذ القرارات بناءً على معرفة النموذج. تتضمن هذه العملية استخدام النموذج المبني لاستنتاج بيانات ومعلومات جديدة ، وتحديد الأنماط ، واتخاذ القرارات.
• تحليل التنبؤ: تقوم أنظمة الحوسبة المعرفية بتقييم دقة تنبؤاتها وتعديل الخوارزميات والنماذج الخاصة بها لتتعلم باستمرار وتحسن أدائها بناءً على التغذية الراجعة من البيانات والمستخدمين الجدد.
• تفاعل المستخدم: تقدم أنظمة الحوسبة الإدراكية واجهة مستخدم تسهل على المستخدمين التفاعل مع الأنظمة باستخدام البرمجة اللغوية العصبية وتلقي التوصيات والأفكار بناءً على تحليل النظام والاستدلال.

وبالتالي ، تجمع الحوسبة المعرفية بين جميع التقنيات المتقدمة لإنشاء أنظمة تتفاعل مع البشر بشكل حدسي وبشكل طبيعي أكثر لتسهيل اتخاذ القرارات المعقدة بناءً على الفهم العميق للبيانات.

السمات الرئيسية للحوسبة المعرفية

توفر الحوسبة المعرفية هذه السمات والميزات الرئيسية لفهم المعلومات غير المنظمة وتسهيل اتخاذ القرارات المعقدة للبشر.

• التعلم التكيفي: يجب أن تكون أنظمة الحوسبة المعرفية قابلة للتكيف وقادرة على التعلم السريع للمعلومات المتغيرة مع المتطلبات والأهداف المتطورة. يعالج البيانات الغامضة والديناميكية في الوقت الفعلي لتلبية احتياجات البيانات المحيطة.
• تفاعلي: يعد HCI أو التفاعل بين الإنسان والحاسوب مكونًا أساسيًا للآلات المعرفية. يجب على المستخدمين التفاعل مع آلات الحوسبة المعرفية وتحديد احتياجاتهم المتغيرة. علاوة على ذلك ، يجب أن تتفاعل الحوسبة المعرفية أيضًا مع الأجهزة والعمليات والأنظمة الأساسية السحابية الأخرى.
• الحالة والتكرار: يجب أن تحدد أنظمة الحوسبة المعرفية المشكلات عن طريق سحب البيانات الإضافية وطرح الأسئلة إذا كان الاستعلام غير مكتمل أو غامض. تحقق أنظمة CC هذا من خلال الحفاظ على البيانات والمعلومات حول المواقف المماثلة التي حدثت سابقًا.
• سياقية: يجب أن تحدد أنظمة الحوسبة المعرفية بسهولة المعلومات السياقية وفهمها واستخراجها ، مثل الوقت أو المجال أو الموقع أو المتطلبات أو ملف تعريف المستخدم أو أهدافه أو مهامه. يستخلصون المعلومات من عدة مصادر للمعلومات المنظمة وغير المهيكلة والبيانات الحسية والمرئية والسمعية.

فوائد الحوسبة المعرفية

فيما يلي الفوائد الأساسية للحوسبة المعرفية للشركات.

# 1. تحسين جمع البيانات وتفسيرها

تتمثل إحدى أكبر فوائد الحوسبة المعرفية في أنها تحلل أنماط البيانات الضخمة وتحاكي السلوك البشري ، مثل التعلم والاستنتاج وتفسير البيانات المنظمة وغير المنظمة.

ثم يتم استخدام هذا التحليل لتحسين رؤية العملية الداخلية ، وتعزيز تفضيلات العملاء وولائهم وكيفية تلقي المنتجات والخدمات.

# 2. كشف الخطأ واستكشاف الأخطاء وإصلاحها

عند تطبيقها على البيئة التكنولوجية ، تسهل مفاهيم الحوسبة المعرفية الكشف بدقة وسرعة عن المشكلات والأنشطة الاحتيالية في العمليات التجارية والكشف عن حلول وفرص الأعمال.

# 3. اتخاذ القرار المستنير

تسمح قدرات جمع البيانات وتحليلها للحوسبة المعرفية لها باتخاذ قرارات أكثر إستراتيجية ومستنيرة – مما يؤدي إلى قرارات مالية أكثر ذكاءً ، وعمليات تجارية أكثر كفاءة بكثير ، وتحسين الكفاءة ، وتوفير التكاليف.

# 4. المحافظة على العملاء

توفر الحوسبة المعرفية تجربة أكثر استنارة وإفادة من العميل إلى التكنولوجيا ، مما يعزز تفاعل العملاء ورضاهم ويحسن الاحتفاظ بالعملاء.

# 5. تحسين الأمن السيبراني

يمكن أن تساعد الحوسبة المعرفية الشركات والشركات على تحديد أنشطة المجرمين الإلكترونيين والتهديدات عبر الإنترنت والاستجابة لها في الوقت الفعلي بمساعدة أدوات وتقنيات التحليل المتقدمة.

تعمل الحوسبة المعرفية على تحسين الأمن السيبراني للأعمال بالطرق التالية:

• ذكاء التهديدات المتقدمة
• الكشف عن التهديدات في الوقت الحقيقي
• التحليلات التنبؤية
• تحليلات السلوك
• الاستجابة الآلية للحوادث

وبالتالي ، تساعد قدرات الحوسبة المعرفية الشركات على منع أنشطة المجرمين الإلكترونيين بشكل استباقي وتقليل التهديدات الأمنية المحتملة والأضرار التي تلحقها بالشركات.

# 6. تعزيز تعاون الموظفين

تساعد الحوسبة المعرفية الشركات والشركات على تحسين تعاون الموظفين من خلال تقديم رؤى ومعلومات – مما يسمح للفرق بالعمل بكفاءة أكبر.

كيف يمكن للحوسبة المعرفية أن تعزز الخبرة البشرية؟

في مناطق معينة ، قد يفشل البشر في تحليل كميات هائلة من البيانات أو المشكلات التي قد لا تكون واضحة للبشر.

هذا هو المكان الذي تلعب فيه الحوسبة المعرفية دورًا أكثر أهمية في تعزيز الخبرة البشرية من خلال توفير تقنيات تحليلات متقدمة لنتائج أعمال أكثر تميزًا.

إليك كيف يمكن للحوسبة المعرفية تعزيز وتسريع وتوسيع نطاق الذكاء والخبرات البشرية:

• يفهم لغة الإنسان الطبيعية من خلال البيانات الحسية ويتفاعل مع البشر بشكل طبيعي ، ويقدم نصائح دقيقة وغير متحيزة للمشكلات.
• يحدد بسرعة المخاطر المحتملة بمساعدة الرؤى والتحليلات المستندة إلى البيانات – مما يسمح للبشر باتخاذ قرارات أفضل بناءً على الأدلة والحقائق.
• يساعد البشر على معالجة المشاكل المعقدة وحل أسبابها الجذرية مع تطوير الحلول الصحيحة.
• يساعد على تحسين الكفاءة التشغيلية من خلال تقديم الدعم التدريجي للبشر والشركات.
• تعمل الحوسبة المعرفية على أتمتة المهام العادية والمتكررة ، وتحرر الموارد البشرية وتسمح لهم بالتركيز على المهام الأكثر تعقيدًا التي تتطلب خبرة بشرية ومهارات فريدة.
• يساعد في إضفاء الطابع الشخصي على التجربة البشرية من خلال تحليل أنماط السلوك البشري والتفضيلات لتقديم توصيات واقتراحات مخصصة للغاية.

حسنًا ، يجادل الكثيرون بأنه حتى الذكاء الاصطناعي أو تقنيات الذكاء الاصطناعي تساعد في أتمتة العمليات المتكررة ، وتحسين التخصيص ، وتسهيل حياة البشر – فكيف تختلف الحوسبة المعرفية تمامًا عن الذكاء الاصطناعي؟ هيا نكتشف.

مقابل الحوسبة المعرفية. الذكاء الاصطناعي

في حين أن التقنيات الكامنة وراء الذكاء الاصطناعي والحوسبة المعرفية متشابهة ، إلا أنها تختلف في مفاهيمها وتركيزها وقدراتها.

فيما يلي الاختلافات الأساسية بين الحوسبة المعرفية والذكاء الاصطناعي.

تستخدم حالة الاستخدام الأساسية للحوسبة المعرفية للذكاء الاصطناعي أفضل خوارزمية وتزيد من التفكير البشري لحل المشكلات المعقدة. من ناحية أخرى ، تركز الحوسبة المعرفية على محاكاة السلوك البشري والذكاء والتفكير لحل المشكلات المعقدة. تتعلم أنظمة الذكاء الاصطناعي من البيانات للعثور على الأنماط وإجراء التنبؤات وكشف المعلومات المخفية واتخاذ الإجراءات لإيجاد حل. تقوم أنظمة الحوسبة المعرفية بتحليل حجم كبير من البيانات وفهم ومحاكاة اللغة البشرية الطبيعية والتفكير لإيجاد حلول للمشكلات. تؤدي أنظمة الذكاء الاصطناعي المهام التي تتطلب ذكاءً بشريًا ، مثل التعرف على الكلام والإدراك البصري ومعالجة اللغة الطبيعية واتخاذ القرار. تستخدم أنظمة الحوسبة المعرفية نماذج وخوارزميات مستوحاة من عمل الدماغ البشري ، بما في ذلك التعلم العميق والشبكات العصبية. تتخذ أنظمة الذكاء الاصطناعي القرارات من تلقاء نفسها ، مما يقلل من تدخل الإنسان ودوره. تكمل الحوسبة المعرفية البيانات والمعلومات الخاصة بالبشر لتسهيل اتخاذ القرار وحل المشكلات. يستخدم الذكاء الاصطناعي في الغالب في قطاعات التمويل والمصارف والرعاية الصحية والأمن والتصنيع وتجارة التجزئة. تستخدم الحوسبة المعرفية في الغالب في خدمة العملاء والصناعات وقطاعات الرعاية الصحية.

وبالتالي ، فإن الحوسبة المعرفية هي نهج أكثر تحديدًا للذكاء الاصطناعي يركز على التفكير والتفاعل الشبيه بالإنسان.

نظرًا لأن الحوسبة المعرفية تستخدم السياق بشكل أكبر باستخدام المعلومات القائمة على الأدلة ، فمن المتوقع أن تكون تقنية العصر الجديد هي الشيء الكبير التالي في عالم الحياة الذكية.

المصدر: dataversity.net

تشير الصورة إلى أن سوق الحوسبة المعرفية العالمي سيكون 49.36 مليار دولار بحلول عام 2025.

ومع ذلك ، نظرًا لأن كل عملة لها وجهان ، فإن الحوسبة المعرفية لها مخاطرها وعيوبها ، كما هو موضح أدناه.

مخاطر وعيوب الحوسبة المعرفية

فيما يلي بعض تحديات الحوسبة المعرفية التي تواجهها الشركات.

# 1. خصوصية البيانات وأمنها

تتعامل أنظمة الحوسبة المعرفية مع حجم كبير من البيانات وتعتمد عليها ، مما يجعل من الصعب الحفاظ على أمان البيانات العالي وزيادة مخاطر خرق البيانات وانتهاكات الخصوصية.

نظرًا لأن أنظمة الحوسبة المعرفية يجب أن تتعامل مع الكثير من البيانات الحساسة ، يجب على المؤسسات النظر في انتهاكات البيانات ومشكلات الأمان ومعالجتها وإنشاء خطة أمان بيانات كاملة الإثبات.

# 2. تبني

التبني هو مشكلة مع أي تقنية جديدة.

ومن ثم ، تبسط المؤسسات عملية التبني لضمان نجاح الحوسبة المعرفية من خلال التعاون مع أصحاب المصلحة مثل مطوري التكنولوجيا والمنظمات والأفراد والحكومة.

# 3. عملية تدريب دقيقة

يجب أن يخضع المستخدمون لتدريب مكثف على البيانات لفهم عملية ونظام الحوسبة المعرفية تمامًا. ومن ثم ، فإن أحد الأسباب الرئيسية وراء اعتمادها البطيء هو عملية التدريب البطيئة.

يجب على كل موظف مراجعة نظام الحوسبة المعرفية ، مما يجعل العملية معقدة للغاية ومكلفة.

# 4. انعدام الشفافية

يؤدي التعقيد والصعوبة في فهم عمليات الحوسبة المعرفية إلى نقص في الشفافية ، مما يجعل من الصعب فهم كيفية وصول النظام إلى تنبؤ أو قرار معين.

# 5. تحيز

تتعلم أنظمة الحوسبة المعرفية من البيانات المتحيزة ، مما يؤدي إلى نتائج ونتائج متحيزة. ينتج عن هذا اتخاذ قرارات تمييزية وغير عادلة ، والتي يمكن أن تكون لها عواقب في الحياة الواقعية.

ومن ثم ، فإن تدريب هذه الأنظمة بمعلومات غير متحيزة وتقييم قدراتها على اتخاذ القرار أمر ضروري.

# 6. التفاعل الإنساني

بينما تتفاعل أنظمة الحوسبة المعرفية مع البشر لفهم السلوك والاستدلال البشري ، فإنها لا تزال تواجه تحديات.

لدى البشر مجموعة واسعة من أساليب الاتصال واللهجات واللغات ، وغالبًا ما تؤدي محاولة التفكير معهم إلى سوء الفهم والأخطاء والمعلومات غير الكاملة.

# 7. إدارة التغيير

التغلب على إدارة التغيير هو تحدٍ شائع آخر للحوسبة المعرفية.

السلوك البشري الطبيعي هو أن البشر عادة ما يقاومون التغيير والبيئات الجديدة. لسوء الحظ ، تتعلم الحوسبة الإدراكية هذه القدرة البشرية ، مما يجعل من الصعب على هذه الأنظمة التعامل مع التغيير وزيادة الخوف من أن الآلات ستحل محل البشر قريبًا.

# 8. اعتماد جودة البيانات

تعد جودة استخدام أنظمة الحوسبة المعرفية للبيانات أمرًا بالغ الأهمية لكفاءتها ودقتها.

تؤثر البيانات المتحيزة أو غير الكاملة أو غير الدقيقة بشكل كبير على أداء هذه الأنظمة وفعاليتها.

# 9. دورة التطوير المطولة

تستغرق أنظمة الحوسبة المعرفية وقتًا طويلاً لتطوير التطبيقات القائمة على السيناريو. يعد تنفيذ حلول الحوسبة المعرفية عبر قطاعات صناعية متعددة أمرًا صعبًا بدون وقت طويل وفرق التطوير المناسبة.

تجعل دورات التطوير الطويلة من الصعب على المؤسسات والشركات الصغيرة تطوير أنظمتها المعرفية.

# 10. يكلف

تتطلب أنظمة الحوسبة المعرفية الكثير من استثمار رأس المال والخبرة والبنية التحتية.

ومن ثم ، يجب على المؤسسات أن تزن جميع مزايا الحوسبة المعرفية مقابل التكاليف قبل الاستثمار في الأنظمة المناسبة.

مصادر التعلم

# 1. الحوسبة المعرفية: دليل موجز لمغيري اللعبة

يشتمل هذا التقرير المختصر ودليل الحوسبة المعرفية ، الذي نشره بيتر فينغار ، على صعود تكنولوجيا الحوسبة المعرفية والتطبيقات الناشئة وتأثيرها على الصناعات والأعمال في جميع أنحاء العالم.

يشارك المؤلف رحلته السريعة والجذابة مع الأحداث الرئيسية والموارد واللاعبين المشاركين في عصر الحوسبة المعرفية. وبالتالي ، يجب قراءته لأولئك الذين يحتاجون إلى نظرة عميقة في ذكاء الحوسبة المعرفية وكيف سيغير الحياة على مستوى العالم.

# 2. الحوسبة المعرفية: النظرية والتطبيقات (المجلد 35)

يركز هذا الدليل الشامل والأعلى تقييمًا للحوسبة المعرفية على نظريتها وتطبيقاتها. كتبه خبراء مشهورون دوليًا ، بما في ذلك Vijay V Raghavan و Venu Govindaraju و Venkat N. Gudivada و CR Rao.

ويشمل استخدام أنظمة الحوسبة المعرفية لإدارة الطاقة المتجددة ، ونماذج التعلم الآلي والخوارزميات ، والقياسات الحيوية ، وخوارزميات الكلام القائمة على البيانات ، وتحليلات الرسم البياني ، والأمن السيبراني.

# 3. الحوسبة المعرفية وتحليلات البيانات الضخمة

يساعد هذا الكتاب المؤسسات والتقنيين على فهم مفاهيم وتقنيات الحوسبة المعرفية الأساسية ، من خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية إلى تقنيات تمثيل المعرفة.

يتضمن هذا الكتاب أيضًا تطبيقات واقعية لمشروعات Qualcomm و Google و Amazon و Hitachi الناشئة.

# 4. وصفات الحوسبة المعرفية

هذا هو أحد الكتب المثالية لمهندسي المؤسسات ومهندسي البرمجيات الذين يرغبون في فهم التعلم العميق وحل مشاكل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الخاصة بهم باستخدام أمثلة التعليمات البرمجية في العالم الحقيقي.

يتيح لك هذا الكتاب ، الذي نشره عدنان مسعود وعدنان هاشمي ، تعلم كيفية بناء حلول جاهزة للإنتاج بمساعدة واجهات برمجة تطبيقات Microsoft Cognitive Services APIs ، وحل مشكلات المؤسسات في البرمجة اللغوية العصبية ورؤية الكمبيوتر ، وتطبيق التعلم العميق باستخدام Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) و TensorFlow .

# 5. IBM Watson للذكاء الاصطناعي والحوسبة المعرفية

تعد دورة Udemy هذه مثالية إذا كنت ترغب في تعلم بناء أنظمة وتطبيقات ذكية للذكاء الاصطناعي و ML والحوسبة المعرفية باستخدام IBM Watson.

يستكشف إمكانيات IBM Watson API لاختيار أفضل الميزات ، وبناء روبوت محادثة لحالة العميل ، واستخراج البيانات الوصفية من النص ، والعديد من الأشياء المدهشة.

الكلمات الأخيرة

في حين أن الحوسبة المعرفية لم تصل بعد إلى إمكاناتها الكاملة ، فإن تنفيذها في المستقبل له العديد من الاحتمالات. على سبيل المثال ، يساعد البشر على اتخاذ قرارات أفضل ، وأتمتة المهام الزائدة عن الحاجة ، وتفريغ العبء المعرفي لديهم.

تساعدك هذه المدونة على فهم مفهوم الحوسبة المعرفية ، وكيف تعمل ، وفوائدها ، وحتى نطاقها وتطبيقاتها للمؤسسات.

بعد ذلك ، تحقق من أسئلة وأجوبة مقابلة الحوسبة السحابية.