为什么AI和认知计算无法自行发挥作用?
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-03-19
送入程序数据，确定如何处理其发现的见解
以及创建告诉软件如何执行这些决策的规则，这意味着如果您将数据输入到认知计算程序中，它将提供强大的分析能力-但它不会做任何事情，它可以预测趋势-但不能进行更改以利用这些趋势，它可以创建一个模型-但不能识别该模型中的偏差。
人工智能和认知计算的作用：智能分析
认知计算功能异常强大。从本质上讲，它是可以模仿人类能力的AI技术的总称，这个概念并不新鲜：您可能听说过图灵测试，其中AI的终目标是完全模仿人类的活动，以使程序可以欺骗人类，使机器人认为该机器人只是另一个人类。
认知计算过程结合了人工智能，神经网络，机器学习，自然语言处理，情感分析和上下文感知来解决人类的日常问题
“能够大规模学习，有目的地推理并与人类自然互动的系统。”因此，认知计算指的是擅长以下方面的程序：
分析数据
将智慧见解应用于现实生活中
识别商机或效率低下
转录信息
还有更多
这些程序之所以特别强大
是因为它们可以学习并扩展其学习范围，以扩展到更广泛的数据池，并在运行时获得更深入，更明智的见解，但这是关键，注意这些定义中缺少的内容吗？他们没有提到 认知程序的 实施，从收集数据到适应独特的环境，他们也没有提及 智能任务的执行，也没有提及 这些程序如何根据发现的见解采取行动，人工智能和认知计算不具备的功能：数据摄取和流程自动化，要了解AI和认知计算为何达不到他们的承诺，我们需要退后一步，研究一下认知计算程序的目的，这些程序是用来做什么的？他们打算实现什么结果？
如果您实现了以优化业务流程为目标的认知计算程序
那么您将感到失望，这是因为认知计算 只是更广泛的业务优化过程的一个组成部分，业务优化要求您：
发现问题并获取业务数据（数据提取）
分析数据并创建可从该数据中汲取见解的模型（认知计算）
根据这些见解执行和自动化决策（流程自动化）
为了充分利用人工智能和认知计算
您还需要利用了解统计模型的数据科学家，可以编写复杂算法的程序员，可以处理诸如文档处理或光学字符识别之类的数据获取工具，人为监督和自动化的计算机程序机器人过程自动化之类的任务，这些工具各自具有强大的功能，但它们都是优化业务流程和推动成果的必不可少的组成部分，至关重要的是，人工智能和认知计算 本身不会运行这些过程，他们需要人为或其他软件形式的外部支持，以涵盖业务优化的三个方面。
一种用于业务优化的工具幸运的是，有一种方法可以捕获认知计算的众多好处，并将其与其他必要组件结合起来
智能过程自动化，如果认知计算是众多AI功能的融合，那么IPA就是认知计算与众多数据处理和自动化功能的融合，IPA实现了真正的认知自动化的目标，并创建了一个不仅仅是其各个部分总和的解决方案，换句话说，IPA是一个编排框架，使您能够利用数据摄取，认知计算和流程自动化的好处。这种整体方法实现了认知计算的希望。
您的系统中没有足够的数据来进行认知计算吗？
以及创建告诉软件如何执行这些决策的规则，这意味着如果您将数据输入到认知计算程序中，它将提供强大的分析能力-但它不会做任何事情，它可以预测趋势-但不能进行更改以利用这些趋势，它可以创建一个模型-但不能识别该模型中的偏差。
人工智能和认知计算的作用：智能分析
认知计算功能异常强大。从本质上讲，它是可以模仿人类能力的AI技术的总称，这个概念并不新鲜：您可能听说过图灵测试，其中AI的终目标是完全模仿人类的活动，以使程序可以欺骗人类，使机器人认为该机器人只是另一个人类。
认知计算过程结合了人工智能，神经网络，机器学习，自然语言处理，情感分析和上下文感知来解决人类的日常问题
“能够大规模学习，有目的地推理并与人类自然互动的系统。”因此，认知计算指的是擅长以下方面的程序：
分析数据
将智慧见解应用于现实生活中
识别商机或效率低下
转录信息
还有更多
这些程序之所以特别强大
是因为它们可以学习并扩展其学习范围，以扩展到更广泛的数据池，并在运行时获得更深入，更明智的见解，但这是关键，注意这些定义中缺少的内容吗？他们没有提到 认知程序的 实施，从收集数据到适应独特的环境，他们也没有提及 智能任务的执行，也没有提及 这些程序如何根据发现的见解采取行动，人工智能和认知计算不具备的功能：数据摄取和流程自动化，要了解AI和认知计算为何达不到他们的承诺，我们需要退后一步，研究一下认知计算程序的目的，这些程序是用来做什么的？他们打算实现什么结果？
如果您实现了以优化业务流程为目标的认知计算程序
那么您将感到失望，这是因为认知计算 只是更广泛的业务优化过程的一个组成部分，业务优化要求您：
发现问题并获取业务数据（数据提取）
分析数据并创建可从该数据中汲取见解的模型（认知计算）
根据这些见解执行和自动化决策（流程自动化）
为了充分利用人工智能和认知计算
您还需要利用了解统计模型的数据科学家，可以编写复杂算法的程序员，可以处理诸如文档处理或光学字符识别之类的数据获取工具，人为监督和自动化的计算机程序机器人过程自动化之类的任务，这些工具各自具有强大的功能，但它们都是优化业务流程和推动成果的必不可少的组成部分，至关重要的是，人工智能和认知计算 本身不会运行这些过程，他们需要人为或其他软件形式的外部支持，以涵盖业务优化的三个方面。
一种用于业务优化的工具幸运的是，有一种方法可以捕获认知计算的众多好处，并将其与其他必要组件结合起来
智能过程自动化，如果认知计算是众多AI功能的融合，那么IPA就是认知计算与众多数据处理和自动化功能的融合，IPA实现了真正的认知自动化的目标，并创建了一个不仅仅是其各个部分总和的解决方案，换句话说，IPA是一个编排框架，使您能够利用数据摄取，认知计算和流程自动化的好处。这种整体方法实现了认知计算的希望。
您的系统中没有足够的数据来进行认知计算吗？
IPA可以提取它，然后应用认知计算，想要从您的程序中获得深刻的见解，但又没有执行这些程序所需的工时？IPA可以提供相同的见解，并学习自动化这些任务的方法，关键是，没有自动化， 智能根本就没有用， IPA通过将这两种功能都应用于任何业务流程来解决该问题，同时没有人智能和自动化就没有用，IPA旨在增强而非替代人类的创造力，要了解业务流程，您需要一位经理，该经理具有对整个任务系统如何组合在一起以交付业务成果的专业知识，人工智能，自动化和人类对如何在业务中实现价值的理解是的组合，这就是IPA所提供的。
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