هل تقدم الحوسبة المعرفية الموجة التالية من التحليلات التي تتجاوز علم البيانات؟
قد تكون كلمة “AI” كلمة طنانة ساخنة – ومن المتوقع أن تنمو السوق العالمية إلى ما يقرب من 310 مليار دولار بحلول عام 2026 – ولكن ماذا يعني الذكاء الاصطناعي بالضبط؟
يمكن أن يكون تعريف الذكاء الاصطناعي واضحًا لتحديده لأن تطبيقه واسع جدًا ويتراوح درجة التعقيد والنطاق والأسس الخوارزمية والمنهجيات المستخدمة.
لهذه الأسباب، هناك دعوة متزايدة لتعريف أكثر تقدمًا وتحديدًا للذكاء الاصطناعي يتجاوز “محاكاة عمليات الذكاء البشري بواسطة الآلات.” يعتبر البعض أن الخطوة التالية للذكاء الاصطناعي – والتطور النهائي – هي الحوسبة المعرفية.
قال ستيفن دي أنجليس، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Enterra Solutions: “إنه مصطلح غير متبلور واسع النطاق أصبح يعنيه الذكاء الاصطناعي في الوقت الحالي”.
ابتكرت شركة الحوسبة المعرفية اسمها الخاص لحالة استخدام الذكاء الاصطناعي المتطورة هذه، وهو علم القرار المستقل (ADS)، والذي تقول إنه يتجاوز علم البيانات.
قال DeAngelis إن الذكاء الاصطناعي لا يحتاج فقط إلى أن يكون مستقلاً، ولكن أن يكون لديه القدرة على “الإحساس والتفكير والعمل وتعلم نفسه”.
لا يقتصر الأمر على العمل من تلقاء نفسه وتوليد البيانات والرؤى – ولكن اتخاذ القرارات بناءً على تلك المعلومات، كما يفعل الإنسان.
تقدم الحوسبة المعرفية تفكيرًا شبيهًا بمنطق الإنسان
الذكاء الاصطناعي، في أبسط تعريفه، هو المعالجة المحاكاة للذكاء البشري بواسطة الآلات. التعلم الآلي (ML) هو مجموعته الفرعية للتعلم الذاتي.
الحوسبة المعرفية، وفقًا للممارسين، تتجاوز كلاهما من خلال الاستفادة من تقنيات مثل التعرف على الأنماط، واللغة الطبيعية ومعالجة “الحس البشري”، واستخراج البيانات، والأنظمة الأخرى التي تسعى جاهدة لمحاكاة معالجة الفكر البشري.
وفقًا لـ Markets and Markets، تسمح هذه الأنواع من العمليات التي تعمل جنبًا إلى جنب لأنظمة الحوسبة المعرفية بتحليل الأنماط الناشئة وتحديد فرص العمل والتعامل مع المشكلات الحرجة التي تركز على العمليات – كل ذلك في الوقت الفعلي.
يمكن أن يؤدي ذلك في النهاية إلى تعزيز التفاعل من خلال “توفير المعلومات ذات الصلة والسياقية والقيمة” التي يمكن أن تقدم توصيات مخصصة واتخاذ القرارات، وتقليل تكاليف الأعمال وتبسيط العمليات التجارية.
تتوقع الشركة أن حجم سوق الحوسبة المعرفية العالمي سينمو إلى 77.5 مليار دولار بحلول عام 2025، وهو ما يمثل معدل نمو سنوي مركب يزيد عن 30٪ اعتبارًا من عام 2020.
هناك العديد من العوامل التي تغذي هذا النمو، بما في ذلك التطور المستمر في بيئة الحوسبة (السحابة، والجوّال، والتحليلات)، وزيادة نماذج النشر الهجين، وزيادة التفاعل بين الإنسان والآلة.
كما أن هناك طلبًا متسارعًا على عمليات الأعمال الذكية، وتقوم الشركات أكثر فأكثر بتطبيق تقنيات التعلم العميق والاستفادة من القدرات المعرفية لتقليل التكاليف التشغيلية الزائدة.
يشمل العدد المتزايد من الشركات التي تقدم أدوات الحوسبة المعرفية SparkCognition وNumenta وDeepmind وCognitiveScale وEnterra.
تحافظ Microsoft Cognitive Services وHPE Haven OnDemand وIBM Watson أيضًا على حضور قوي في الفضاء.
توحيد التقنيات
تصف شركة Enterra نظامها الأساسي ADS بأنه يشتمل على برمجيات الذكاء الاصطناعي المنطقية الشبيهة بالإنسان والتي “تعمل كعالم بيانات وخبير في الموضوع ومستشار موثوق به”.
تجمع التكنولوجيا بين القدرات مثل الاستدلال المنطقي، والتفكير الدلالي، وقدرات المنطق الرمزي، ومحركات القواعد القائمة على الأنطولوجيا، وقواعد المعرفة الخاصة بالصناعة وقواعد المعرفة المنطقية.
ثم يتم إقرانها بتقنيات ML للصندوق الزجاجي ووظائف التحسين غير الخطية.
يوفر الأخيران معًا عرضًا أكثر شفافية للأشعة السينية في عملية ML (على عكس نماذج ML “الصندوق الأسود” القياسية) مع السماح للنظام بحل مشاكل التحسين عندما تكون القيود أو الوظائف الموضوعية غير خطية.
وأوضح DeAngelis أنه بالاستفادة من كل هذا، يمكن للنظام تحليل مصادر البيانات المتباينة “بسرعة السوق” دون التقيد بالمتغيرات في التحليل.
يمكن للنظام أن يولد نظرة ثاقبة للأعمال والمستهلكين ويفهم العمليات التجارية بدقة وبتدخل بشري محدود.
يمكن لـ ADS بعد ذلك اتخاذ القرارات تلقائيًا والتعلم من تلك القرارات. كما يشرح بلغة بسيطة ما هي القرارات التي تم اتخاذها ولماذا وكيف يمكن العمل عليها بشكل أكبر.
وإجمالاً، يمكن أن يساعد هذا الشركات على تحسين محركات الإيرادات، وتعزيز تخطيط العرض والطلب، واكتساب معلومات تنافسية، من بين مزايا أخرى، على حد قوله.
كرر DeAngelis حقيقة أن مصطلح AI يمكن الإفراط في استخدامه وإساءة استخدامه، وغالبًا ما يُنسب إلى التقنيات الأكثر تقنية ML. ولكن كما يجادل، لا يوجد “شيء مصطنع أو ذكي” في ML.
وقال إن ADS والحوسبة المعرفية، على النقيض من ذلك، “تسمح لنا باكتساب قابلية تطوير المؤسسة لأول مرة في تحليل البيانات”. “يمكننا تحليل مساحات أكبر من العالم، قطاعات أكبر من الأعمال.”
حالات استخدام الأعمال
أوضح DeAngelis أن Enterra تركز تقنية ADS بشكل كبير على المنتجات الاستهلاكية العالمية.
أحد الأمثلة على حالة الاستخدام هو تحفيز المنتجات أو تقديم العروض الترويجية التجارية.
إذا تمكن النظام من فهم جميع قيود الشركة المصنعة وتاجر التجزئة، فيمكنه إنشاء عروض ترويجية تجارية ممكنة لكلا اللاعبين من خلال استخدام “مقابض التحكم” التي تجد التحسين الصحيح تمامًا.
على سبيل المثال، في فئة البيتزا المجمدة، يمكن أن تنظر في الحملات الترويجية الأسبوعية والمبيعات، مع الأخذ في الاعتبار أيضًا ما إذا كان مصنع معين قد توقف عن العمل ولم يتمكن من إنشاء بيبروني.
قال DeAngelis إنه يمكن تعديله و “إعادة تحسينه وفقًا لسرعة السوق”. “يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين كل مجموعة.”
إن النظام الأساسي قادر على تقليل العمليات التي كانت تستغرق أسابيع إلى دقائق فقط، حسب زعمه، وهو ما ساعد في الحصول على العملاء خلال السنوات القليلة الماضية من COVID، وتضخم COVID-plus، وCOVID بالإضافة إلى التضخم بالإضافة إلى موجة أخرى من التضخم بسبب الحرب في أوكرانيا.
قال DeAngelis: “لا يمكنك أبدًا توقع كل مشكلة، ولكن إذا تمكنت من الاستجابة بشكل جيد، يمكنك تخفيف المخاطر، والاستفادة من تغيرات السوق”.
“إنه يمنح الشركات مجموعة منفصلة من مقابض التحكم التي يمكنها تعديلها للتأثير على الهدف. إنه يفك تشفير أبعاد التجربة الإنسانية “.
تدعي Enterra أن ADS لديها 90٪ دقيقة مثل الخبراء البشريين، وأن تطبيقاتها قد استمدت 1000٪ من عائد الاستثمار السنوي.
يتم استخدام أدوات الشركة من قبل أفضل العلامات التجارية بما في ذلك Nestle وMcCormick وMars وP&G وTPG وUnilever.
قال DeAngelis إن Enterra تشهد ما يقرب من 95 ٪ من معدل النمو السنوي المركب وهي في طريقها للاكتتاب العام الأولي في الأشهر الـ 24 المقبلة، وكرر حقيقة أن مستقبل الذكاء الاصطناعي ليس ML، بل تقنيات مثل الحوسبة المعرفية وADS.
قال “هذه هي الموجة التالية من الابتكار التحليلي”.
المصدر: venturebeat
شاهد ايضا:
