Ce spun despre eforturile lor de pana acum 250 dintre companiile care au adoptat printre primele inteligenta artificiala (AI) si tehnologiile cognitive? Raportul impartaseste opiniile lor despre impactul acestor tehnologii asupra locurilor de munca pana la obiectivele atinse si tehnologiile cognitive specifice pe care le folosesc.
Despre ce tehnologii cognitive vorbim in acest sondaj?
Tehnologiile cognitive includ machine learning, retelele neuronale de invatare profunda, procesarea limbajului natural, sistemele bazate pe reguli, automatizarea proceselor prin robotizare si combinatii ale acestora pentru aplicatii de nivel superior. Tehnologiile cognitive discutate in acest raport includ:
• Automatizarea proceselor prin robotizare (RPA) este un software care automatizeaza procese repetitive, bazate pe reguli, procese care pana acum erau efectuate manual de oameni care operau computerele. Interactionand cu aplicatiile la fel ca oamenii, robotii software pot deschide atasamentele unor e-mail-uri, pot completa formulare electronice, pot inregistra si re-introduce date si pot indeplini alte sarcini care imita actiunea umana.
• Vizualizare computerizata (computer vision) este abilitatea de a extrage semnificatie si intentie din elementele vizuale, indiferent daca e vorba de caractere si semne tipografice (in cazul documentelor digitale) sau clasificarea continutului in imagini precum chipuri umane, obiecte, scene si activitati.
• Machine learning reprezinta capacitatea modelelor statistice de a dezvolta capabilitati si de a-si imbunatati performantele in timp, fara a fi nevoie de instructiuni programate pentru aceasta.
• Procesarea / generarea de limbaje naturale (NLP / G) reprezinta capacitatea de a extrage sau de a genera sens si intentie dintr-un text intr-o forma lizibila, naturala din punct de vedere stilistic si corecta gramatical.
• Recunoasterea vorbirii (speech recognition) este capacitatea de a recunoaste si transcrie automat si corect vorbirea umana.
• Sistemele bazate pe reguli (rules-based systems) reprezinta abilitatea de a utiliza baze de date de cunostinte si reguli pentru a automatiza procesele de deductie.
• Invatarea profunda (deep learning) este o forma relativ complexa de machine learning care implica retele neuronale cu multe straturi de variabile abstracte. Modelele de invatare profunda sunt excelente pentru recunoasterea imaginii si a vorbirii, dar sunt dificil sau imposibil de interpretat de catre oameni.
• Robotii fizici pot efectua multe sarcini diferite in medii imprevizibile, adesea in colaborare cu lucratorii umani. Domeniul mai larg al roboticii cuprinde tehnologii cognitive pentru a crea roboti care pot lucra alaturi, interactiona cu, asista sau distra oameni.
