分解认知计算| 这是怎么回事？
认知计算通常可以与人工智能互换使用，并非完全错误。例如，麻省理工学院斯隆商学院（MIT Sloan School of Business）将该术语定义为一种系统，该系统可以自适应地利用基础算法或在暴露于新数据时进行处理。
不过，这并不总是一个热门趋势。本案另有规定，其中大部分是由于以下原因：
新一代计算机的海量计算能力
大大增加了存储设备的容量（云中的数据达到PB级）
轻松流畅地访问数字数据
这是预期的结果，认知计算的概念和潜力已经存在数十年了。如今，Amazon Alexa，Apple Siri，IBM Watson，Google Go等将推动人们对认知计算概念的意识。虽然最终用户和企业都有应用程序，但后者需要更加关注精度和准确性。
认知计算业务准备好了吗？
认知计算不是解决问题的通用解决方案，也不是无所不知的。该技术对于狭窄且定义明确的任务最为有效。例如，一家保险公司正在审核其报销索赔；尽管报销规则对于人类的理解而言是详尽无遗且复杂的，但它们定义明确，因此非常适合认知计算。
数据如何定义结果
数据对于成功的认知结果至关重要-数据越定性，结果越成功。同时，低质量的数据必然会产生不可靠或无效的结果。
面对动态或快速变化的数据，认知计算也将变得无效，这意味着相关数据可能很快变得不相关。这降低了所生成洞察力的价值和可信度。当前，数据迅速波动的用例被认为对认知计算不利。
识别人为因素
认知系统是一种增强技术，需要人类的支持才能生效。在婴儿期，已知该技术会产生不正确的结果，这就是为什么人工干预会根据情况要求自己进行4到6个月的培训的原因。
归根结底，人类从错误到错误地教认知系统，从而可以更好地学习和发展，从而获得更准确的未来预测。
结论
认知技术是更大的数字进化周期的一部分。首先是一家寻求数字化转型的公司。也许是通过识别需要自动化的手动流程来实现的。随着市场的发展，IBM等多家技术公司提供了自动引擎，旨在将手动流程转换为自动化流程。您可以将其称为数字企业的基础。
随着时间的推移，并且具有一定的成熟度，组织可以应用分析来获取见解并改善结果。它可以从描述性开始，提供对过去事件的见解。但是，除了具有分析洞察力以外，还有足够的数据集，数据集可以转换，变为模式，然后成为可用于预测未来事件和结果的模式集。借助预测分析，认知系统开始出现。
作为一项技术，认知计算比过去更强大，可以迅速扩展到最终用户和企业渠道。现在，我们看到该技术在金融，医疗保健和其他领域的积极使用。这仅仅是开始。它具有支持人类围绕重要和创造性工作实现有效性和效率的潜力。
这听起来像是一项艰巨的任务吗？好吧，您总是可以从改善公司内部的日常流程开始，并展望一个强大而无限的未来。
Jay Nair - Marlabs Inc.首席运营官
作为首席运营官，Jay在加速将Marlabs转变为数字服务和解决方案提供商方面发挥了重要作用。他率先发起了Digital360计划，该计划提供了跨行业的全套数字服务。Jay广泛而多样的业务经验和技能帮助Marlabs孵化了NexGen技术，这些技术可提供出色的业务价值。他在将公司从15人的小集团转变为全球2300多名员工，发展成为拥有1亿美元资产的公司中也发挥了重要作用。
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