Kata kunci dan istilah baru muncul hampir setiap hari di era digital ini. Salah satu istilah tersebut adalah Komputasi Kognitif, yang mendapatkan popularitas luar biasa di kalangan individu dan organisasi.
Sistem kognitif mempelajari perilaku dan penalaran manusia dalam skala besar untuk berinteraksi secara alami dengan mereka. Sederhananya, ini adalah bidang ilmu komputer yang bertujuan menciptakan mesin cerdas yang mampu belajar, bernalar, dan memahami seperti manusia.
Statistik menunjukkan bahwa pasar komputasi kognitif, senilai $25,6 miliar pada tahun 2021, diproyeksikan mencapai $269,4 miliar pada tahun 2030 dengan CAGR 29,7.
Platform komputasi kognitif menggabungkan Pembelajaran Mesin (ML), Pemrosesan Bahasa Alami (NLP), penalaran, interaksi manusia-komputer, pengenalan ucapan dan penglihatan, dan teknologi yang lebih kuat untuk mensimulasikan pemikiran dan interaksi manusia serta meningkatkan pengambilan keputusan.
Di blog ini, kita akan menyelam lebih dalam untuk memahami komputasi kognitif. Kita lihat cara kerjanya, manfaatnya, risikonya, dan lainnya.
Jadi, baca terus untuk mempelajari tentang teknologi yang berkembang pesat ini.
Apa itu Komputasi Kognitif?
Komputasi kognitif adalah seperangkat teknologi individu yang melakukan tugas tertentu untuk memfasilitasi kecerdasan manusia.
Dengan kata sederhana, komputasi kognitif adalah sistem yang memahami dan menginterpretasikan sejumlah besar data dan menggunakannya untuk membuat keputusan, memecahkan masalah, dan meningkatkan hasil bisnis.
Ini memproses sejumlah besar data tidak terstruktur, seperti gambar, teks, dan video, untuk mengekstrak wawasan yang berharga dan kritis serta menganalisis informasi ini dengan lebih baik. Bagian terbaik tentang komputasi kognitif adalah ia belajar dan beradaptasi dari pengalaman—meningkatkan kemampuan dan kinerjanya seiring berjalannya waktu.
Dengan demikian, komputasi kognitif membantu dalam membuat keputusan manusia yang lebih baik. Beberapa aplikasi penting dari komputasi kognitif meliputi:
- Sistem deteksi penipuan
- Pengenalan suara
- Deteksi wajah
- asisten virtual
- Analisis sentimen
- Tugas beresiko
- Mesin rekomendasi
Dengan demikian, organisasi dapat membuat keputusan bisnis yang lebih terinformasi dengan memanfaatkan wawasan cerdas dan rekomendasi yang dihasilkan melalui komputasi kognitif.
Bagaimana Komputasi Kognitif Bekerja?
Komputasi kognitif menggabungkan ilmu kognitif dan komputer dan menciptakan sistem komputer yang memahami dan belajar dari bahasa alami dan penalaran serta membuat keputusan seperti manusia.
Dan untuk proses ini, komputasi kognitif menggunakan berbagai teknologi canggih, seperti NLP, ML, penambangan data, pengenalan pola, dan visi komputer, untuk meniru proses kognitif mirip manusia.
Sumber: researchgate.net
Tujuan jangka panjang dari komputasi kognitif adalah untuk memfasilitasi pembuatan model TI otomatis yang dapat memecahkan masalah tanpa campur tangan manusia.
Berikut penjelasan rinci tentang cara kerja komputasi kognitif:
- Penyerapan Data: Langkah proses sistem komputasi kognitif adalah pengumpulan dan penyerapan sejumlah besar data tidak terstruktur dan terstruktur dari beberapa sumber, seperti sensor, database, media sosial, dan web.
- Pemrosesan Bahasa Alami (NLP): Setelah menyerap data, sistem komputasi kognitif menggunakan algoritme NLP untuk mengekstraksi konteks dan makna data serta memahami bahasa manusia, termasuk sintaksis, pragmatik, dan semantik.
- Pembelajaran Mesin (ML): Sistem komputasi kognitif menggunakan algoritme ML untuk belajar dari data yang diekstraksi dan model desain untuk domain masalah. Ini melibatkan pelatihan sistem pada data masif, menganalisis kinerjanya, dan terus meningkatkan model berdasarkan umpan balik.
- Algoritma Penalaran: Setelah komputasi kognitif membangun model, ia menggunakan algoritma penalaran untuk analisis data dan membuat keputusan berdasarkan pengetahuan model. Proses ini termasuk menggunakan model yang dibangun untuk menyimpulkan data dan informasi baru, mengidentifikasi pola, dan mengambil keputusan.
- Analisis Prediksi: Sistem komputasi kognitif mengevaluasi keakuratan prediksi mereka dan menyesuaikan algoritme dan model mereka untuk terus belajar dan meningkatkan kinerjanya berdasarkan umpan balik dari data dan pengguna baru.
- Interaksi Pengguna: Sistem komputasi kognitif menawarkan antarmuka pengguna yang memudahkan pengguna untuk berinteraksi dengan sistem menggunakan NLP dan menerima rekomendasi dan wawasan berdasarkan analisis dan penalaran sistem.
Dengan demikian, komputasi kognitif menggabungkan semua teknologi canggih untuk menciptakan sistem yang berinteraksi dengan manusia secara intuitif dan lebih alami untuk memfasilitasi pengambilan keputusan yang kompleks berdasarkan pemahaman data yang mendalam.
Fitur Utama Komputasi Kognitif
Komputasi kognitif menyediakan atribut dan fitur utama ini untuk memahami informasi yang tidak terstruktur dan memfasilitasi pengambilan keputusan yang kompleks bagi manusia.
- Pembelajaran Adaptif: Sistem komputasi kognitif harus adaptif dan mampu mempelajari perubahan informasi dengan cepat dengan persyaratan dan tujuan yang berkembang. Ini memproses data yang ambigu dan dinamis secara real time untuk memenuhi kebutuhan data di sekitarnya.
- Interaktif: HCI atau Interaksi Manusia-Komputer merupakan komponen penting dari mesin kognitif. Pengguna harus berinteraksi dengan mesin komputasi kognitif dan menentukan kebutuhan mereka yang terus berubah. Selain itu, komputasi kognitif juga harus berinteraksi dengan perangkat, proses, dan platform cloud lainnya.
- Stateful dan Iterative: Sistem komputasi kognitif harus mengidentifikasi masalah dengan menarik data tambahan dan mengajukan pertanyaan jika kueri tidak lengkap atau tidak jelas. Sistem CC mencapai hal ini dengan memelihara data dan informasi tentang situasi serupa yang terjadi sebelumnya.
- Kontekstual: Sistem komputasi kognitif harus dengan mudah mengidentifikasi, memahami, dan mengekstrak informasi kontekstual, seperti waktu, domain, lokasi, persyaratan, atau profil, tujuan, atau tugas pengguna. Mereka menarik informasi dari beberapa sumber informasi terstruktur dan tidak terstruktur serta data sensorik, visual, dan pendengaran.
Manfaat Komputasi Kognitif
Berikut adalah manfaat penting dari komputasi kognitif untuk bisnis.
#1. Peningkatan Pengumpulan dan Interpretasi Data
Salah satu manfaat terbesar dari komputasi kognitif adalah menganalisis pola data yang luas dan meniru perilaku manusia, seperti belajar dan deduksi serta menafsirkan data terstruktur dan tidak terstruktur.
Analisis ini kemudian digunakan untuk meningkatkan visibilitas proses internal, meningkatkan preferensi dan loyalitas pelanggan, serta bagaimana produk dan layanan diterima.
#2. Deteksi Kesalahan dan Pemecahan Masalah
Ketika diterapkan pada lingkungan teknologi, konsep komputasi kognitif membuatnya lebih mudah untuk secara akurat dan cepat mendeteksi masalah dan aktivitas penipuan dalam proses bisnis dan mengungkap solusi dan peluang bisnis.
#3. Pengambilan Keputusan yang Diinformasikan
Kemampuan pengumpulan dan analisis data komputasi kognitif memungkinkannya membuat pengambilan keputusan yang lebih strategis dan terinformasi—menghasilkan keputusan keuangan yang lebih cerdas, proses bisnis yang jauh lebih efisien, peningkatan efisiensi, dan penghematan biaya.
#4. Retensi pelanggan
Komputasi kognitif memberikan pengalaman pelanggan-ke-teknologi yang jauh lebih terinformasi dan bermanfaat, meningkatkan interaksi dan kepuasan pelanggan, serta meningkatkan retensi pelanggan.
#5. Keamanan Siber yang Ditingkatkan
Komputasi kognitif dapat membantu perusahaan dan bisnis mengidentifikasi dan merespons aktivitas kejahatan dunia maya dan ancaman online secara real-time dengan bantuan alat dan teknologi analitik canggih.
Komputasi kognitif meningkatkan keamanan dunia maya bisnis dengan cara berikut:
- Intelijen ancaman tingkat lanjut
- Deteksi ancaman waktu nyata
- Analitik prediktif
- Analisis perilaku
- Respons insiden otomatis
Dengan demikian, kemampuan komputasi kognitif membantu bisnis secara proaktif mencegah aktivitas kejahatan dunia maya dan mengurangi potensi ancaman keamanan dan kerugiannya terhadap bisnis.
#6. Kolaborasi Karyawan yang Ditingkatkan
Komputasi kognitif membantu bisnis dan perusahaan meningkatkan kolaborasi karyawan dengan menawarkan wawasan dan informasi—memungkinkan tim untuk bekerja jauh lebih efisien.
Bagaimana Komputasi Kognitif Dapat Meningkatkan Keahlian Manusia?
Di area tertentu, manusia mungkin gagal menganalisis sejumlah besar data atau masalah yang mungkin tidak terlihat oleh manusia.
Di sinilah komputasi kognitif memainkan peran yang lebih signifikan dalam meningkatkan keahlian manusia dengan menyediakan teknologi analitik canggih untuk hasil bisnis yang lebih unggul.
Inilah cara komputasi kognitif dapat meningkatkan, mempercepat, dan menskalakan kecerdasan dan keahlian manusia:
- Ia memahami bahasa alami manusia melalui data sensorik dan berinteraksi dengan manusia secara alami, memberikan saran yang akurat dan tidak bias untuk masalah tersebut.
- Ini dengan cepat mengidentifikasi potensi risiko dengan bantuan wawasan dan analisis berbasis data—memungkinkan manusia membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan bukti dan fakta.
- Ini membantu manusia mengatasi masalah yang kompleks dan menyelesaikan akar penyebabnya sambil mengembangkan solusi yang tepat.
- Ini membantu meningkatkan efisiensi operasional dengan menawarkan dukungan progresif kepada manusia dan bisnis.
- Komputasi kognitif mengotomatiskan tugas-tugas biasa dan berulang, membebaskan sumber daya manusia dan memungkinkan mereka untuk fokus pada tugas-tugas yang lebih kompleks yang membutuhkan keahlian manusia dan keterampilan unik.
- Ini membantu mempersonalisasi pengalaman manusia dengan menganalisis pola dan preferensi perilaku manusia untuk memberikan rekomendasi dan saran yang sangat dipersonalisasi.
Nah, banyak yang berpendapat bahwa bahkan teknologi Kecerdasan Buatan atau AI membantu mengotomatiskan proses yang berulang, meningkatkan personalisasi, dan membuat hidup manusia jauh lebih mudah—jadi, apa bedanya komputasi kognitif dengan Kecerdasan Buatan? Ayo cari tahu.
Komputasi Kognitif Vs. Kecerdasan buatan
Meskipun teknologi di balik Kecerdasan Buatan dan Komputasi Kognitif serupa, keduanya berbeda dalam konsep, fokus, dan kemampuannya.
Berikut adalah perbedaan mendasar antara komputasi kognitif dan Kecerdasan Buatan.
Kecerdasan BuatanKomputasi kognitifKasus penggunaan dasar AI menerapkan algoritme terbaik dan menambah pemikiran manusia untuk memecahkan masalah yang kompleks. Di sisi lain, komputasi kognitif berfokus pada meniru perilaku manusia, kecerdasan, dan penalaran untuk memecahkan masalah yang kompleks. Sistem AI belajar dari data untuk menemukan pola, membuat prediksi, mengungkap informasi tersembunyi, dan mengambil tindakan untuk menemukan solusi. Sistem komputasi kognitif menganalisis sejumlah besar data dan memahami serta mensimulasikan bahasa alami manusia dan penalaran untuk menemukan solusi masalah. Sistem AI melakukan tugas yang membutuhkan kecerdasan manusia, seperti pengenalan ucapan, persepsi visual, pemrosesan bahasa alami, dan pengambilan keputusan. Sistem komputasi kognitif menggunakan model dan algoritme yang terinspirasi oleh cara kerja otak manusia, termasuk pembelajaran mendalam dan jaringan saraf. Sistem AI membuat keputusan sendiri, meminimalkan campur tangan dan peran manusia. Komputasi kognitif melengkapi data dan informasi bagi manusia untuk memfasilitasi pengambilan keputusan dan pemecahan masalah. AI sebagian besar digunakan di sektor keuangan, perbankan, kesehatan, keamanan, manufaktur, dan ritel. Komputasi kognitif sebagian besar digunakan dalam layanan pelanggan, industri, dan sektor kesehatan.
Dengan demikian, komputasi kognitif adalah pendekatan yang lebih spesifik untuk Kecerdasan Buatan yang menekankan penalaran dan interaksi seperti manusia.
Karena komputasi kognitif menggunakan konteks secara lebih kontekstual dengan menggunakan informasi berbasis bukti, teknologi zaman baru ini diharapkan menjadi hal besar berikutnya di dunia kehidupan cerdas.
Sumber: dataversity.net
Gambar tersebut menunjukkan bahwa pasar komputasi kognitif global akan menjadi $49,36 miliar pada tahun 2025.
Namun, karena setiap koin memiliki dua sisi, komputasi kognitif memiliki risiko dan kerugiannya sendiri, seperti yang dibahas di bawah ini.
Risiko dan Kerugian Komputasi Kognitif
Berikut adalah beberapa tantangan komputasi kognitif yang dihadapi bisnis.
#1. Privasi dan Keamanan Data
Sistem komputasi kognitif menangani dan mengandalkan volume data yang besar, membuatnya menantang untuk mempertahankan keamanan data yang tinggi dan meningkatkan risiko pelanggaran data dan pelanggaran privasi.
Karena sistem komputasi kognitif harus menangani banyak data sensitif, organisasi harus mempertimbangkan dan menangani pelanggaran data dan masalah keamanan serta membuat rencana keamanan data yang terbukti sepenuhnya.
#2. Adopsi
Adopsi adalah masalah dengan teknologi baru apa pun.
Oleh karena itu, organisasi merampingkan proses adopsi untuk memastikan keberhasilan komputasi kognitif dengan berkolaborasi dengan pemangku kepentingan seperti pengembang teknologi, organisasi, individu, dan pemerintah.
#3. Proses Pelatihan yang Teliti
Pengguna harus menjalani pelatihan data ekstensif untuk benar-benar memahami proses dan sistem komputasi kognitif. Oleh karena itu, salah satu alasan utama di balik pengadopsiannya yang lambat adalah proses pelatihannya yang lambat.
Setiap karyawan harus meninjau sistem komputasi kognitif, membuat prosesnya menjadi sangat rumit dan mahal.
#4. Kurangnya Transparansi
Kompleksitas dan kesulitan dalam memahami proses komputasi kognitif membuat kurangnya transparansi, sehingga sulit untuk memahami bagaimana sistem mencapai prediksi atau keputusan tertentu.
#5. Bias
Sistem komputasi kognitif belajar dari data yang bias, yang mengarah ke hasil dan hasil yang bias. Hal ini mengakibatkan pengambilan keputusan yang diskriminatif dan tidak adil, yang dapat menimbulkan konsekuensi kehidupan nyata.
Oleh karena itu, melatih sistem ini dengan informasi yang tidak bias dan mengevaluasi kemampuan pengambilan keputusannya sangat penting.
#6. Interaksi Manusia
Sementara sistem komputasi kognitif berinteraksi dengan manusia untuk memahami perilaku dan penalaran manusia, mereka masih menghadapi tantangan.
Manusia memiliki berbagai gaya komunikasi, dialek, dan bahasa, dan mencoba bernalar dengannya sering kali dapat mengakibatkan kesalahpahaman, kesalahan, dan informasi yang tidak lengkap.
#7. Manajemen Perubahan
Mengatasi manajemen perubahan adalah tantangan komputasi kognitif umum lainnya.
Perilaku alami manusia adalah bahwa manusia biasanya tahan terhadap perubahan dan lingkungan baru. Sayangnya, komputasi kognitif mempelajari kemampuan manusia ini, mempersulit sistem ini untuk menangani perubahan dan meningkatkan ketakutan bahwa mesin akan segera menggantikan manusia.
#8. Ketergantungan Kualitas Data
Kualitas penggunaan sistem komputasi kognitif data sangat penting untuk efisiensi dan akurasinya.
Data yang bias, tidak lengkap, atau tidak akurat secara signifikan memengaruhi kinerja dan efektivitas sistem ini.
#9. Siklus Pengembangan yang Panjang
Sistem komputasi kognitif membutuhkan banyak waktu untuk mengembangkan aplikasi berbasis skenario. Menerapkan solusi komputasi kognitif di berbagai segmen industri merupakan tantangan tanpa waktu yang signifikan dan tim pengembangan yang tepat.
Siklus pengembangan yang panjang mempersulit organisasi dan perusahaan kecil untuk mengembangkan sistem kognitif mereka sendiri.
#10. Biaya
Sistem komputasi kognitif memerlukan banyak investasi modal, keahlian, dan infrastruktur.
Oleh karena itu, organisasi harus mempertimbangkan semua manfaat komputasi kognitif terhadap biaya sebelum berinvestasi dalam sistem yang sesuai.
Sumber Belajar
#1. Komputasi Kognitif: Panduan Singkat untuk Pengubah Game
Laporan dan panduan ringkas untuk komputasi kognitif ini, diterbitkan oleh Peter Fingar, terdiri dari kebangkitan teknologi komputasi kognitif dan aplikasi yang muncul serta dampaknya terhadap industri dan bisnis di seluruh dunia.
Penulis berbagi perjalanannya yang serba cepat dan menarik dengan peristiwa penting, sumber daya, dan pemain yang terlibat dalam era komputasi kognitif. Oleh karena itu, buku ini wajib dibaca bagi mereka yang membutuhkan wawasan mendalam tentang kecerdasan komputasi kognitif dan bagaimana hal itu akan mengubah kehidupan secara global.
#2. Komputasi Kognitif: Teori dan Aplikasi (Volume 35)
Panduan berperingkat teratas dan komprehensif untuk komputasi kognitif ini berfokus pada teori dan aplikasinya. Itu ditulis oleh para ahli terkenal secara internasional, termasuk Vijay V Raghavan, Venu Govindaraju, Venkat N. Gudivada, dan CR Rao.
Ini termasuk menggunakan sistem komputasi kognitif untuk mengelola energi terbarukan, model dan algoritme pembelajaran mesin, biometrik, algoritme ucapan berbasis data, analitik grafik, dan keamanan siber.
#3. Komputasi Kognitif dan Analisis Big Data
Buku ini membantu organisasi dan teknolog memahami konsep dan teknologi komputasi kognitif yang mendasarinya, mulai dari algoritme NLP hingga teknik representasi pengetahuan.
Buku ini juga mencakup implementasi kehidupan nyata dari proyek Qualcomm, Google, Amazon, dan Hitachi yang baru muncul.
#4. Resep Komputasi Kognitif
Ini adalah salah satu buku yang ideal untuk arsitek perusahaan dan insinyur perangkat lunak yang ingin memahami pembelajaran mendalam dan memecahkan masalah AI dan ML mereka menggunakan contoh kode dunia nyata.
Diterbitkan oleh Adnan Massod dan Adnan Hashmi, buku ini memungkinkan Anda belajar membuat solusi siap produksi dengan bantuan Microsoft Cognitive Services API, memecahkan masalah perusahaan dalam NLP dan visi komputer, serta menerapkan pembelajaran mendalam menggunakan Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) dan TensorFlow .
#5. IBM Watson untuk Kecerdasan Buatan & Komputasi Kognitif
Kursus Udemy ini sangat cocok jika Anda ingin belajar membangun sistem dan aplikasi AI, ML, dan komputasi kognitif yang cerdas dengan IBM Watson.
Ini mengeksplorasi kemampuan IBM Watson API untuk memilih fitur terbaik, membangun chatbot kasus pelanggan, mengekstrak metadata dari teks, dan banyak hal menakjubkan lainnya.
Kata Akhir
Sementara komputasi kognitif belum mencapai potensi penuhnya, penerapannya di masa depan memiliki banyak kemungkinan. Misalnya, ini membantu manusia membuat keputusan yang lebih baik, mengotomatiskan tugas yang berlebihan, dan melepaskan beban kognitif mereka.
Blog ini membantu Anda memahami konsep komputasi kognitif, cara kerjanya, manfaatnya, bahkan ruang lingkup dan aplikasinya untuk organisasi.
Selanjutnya, periksa pertanyaan dan jawaban wawancara cloud computing.
