Cognitive Computing: Pengertian, Cara Kerja, dan Contohnya
Dalam teknologi kecerdasan buatan, kita telah mengetahui bahwa sebuah mesin dapat mengingat sebuah informasi. Tapi bagaimana cara melakukannya? Jawabannya adalah komputasi.
Komputasi adalah transformasi dari satu keadaan memori menjadi yang lain, mengimplementasikan apa yang oleh ahli matematika disebut sebagai fungsi. Salah satu jenis komputasi yang mendukung mesin canggih berbasis kecerdasan buatan adalah cognitive computing.
Apa itu Cognitive Computing?
Cognitive computing atau komputasi kognitif adalah penggunaan model komputerisasi yang tercipta dari kombinasi ilmu kognitif – studi tentang otak manusia dan fungsinya – dan ilmu komputer, dengan tujuan untuk mensimulasikan proses berpikir manusia dalam situasi kompleks di mana jawabannya mungkin ambigu dan tidak pasti.
Dalam hal memproses dan menghitung, komputer mungkin jauh lebih cepat daripada manusia, tetapi komputer belum menguasai beberapa tugas, seperti memahami bahasa alami (natural language) dan mengenali objek dalam gambar. Karena alasan inilah cognitive computing dikembangkan.
Cognitive computing adalah upaya untuk membuat komputer meniru cara kerja otak manusia.
Untuk mencapai hal tersebut, cognitive computing menggunakan kecerdasan buatan (AI) dan teknologi dasar lainnya, seperti:
- Sistem Pakar
- Jaringan Saraf Tiruan
- Machine Learning
- Deep Learning
- Natural Language Processing (NLP)
- Speech Recognition
- Object recognition
- Robotika
Cognitive computing menggunakan teknologi di atas untuk mengajarkan sistem komputasi dan membangun algoritma dengan memanfaatkan teori-teori ilmu kognitif. Hasil ini akan berdampak luas pada kehidupan pribadi kita, kesehatan, energi, perbankan dan keuangan, industri ritel, transportasi dan logistik, manajemen perusahaan, keamanan, pendidikan, dan banyak lagi.
Cara Kerja Cognitive Computing
Cognitive computing atau komputasi kognitif melibatkan sistem belajar mandiri (self-learning) dalam sebuah sistem yang menggunakan data mining, pengenalan pola, dan pengolahan bahasa pemrograman untuk meniru cara kerja otak manusia dalam sebuah sistem.
Tujuan dari komputasi kognitif adalah untuk menciptakan sistem IT yang secara otomatis mampu memecahkan masalah tanpa memerlukan bantuan manusia.
Misalnya, dengan menyimpan ribuan gambar kucing dalam database, sistem AI dapat diajari cara mengidentifikasi gambar kucing. Semakin banyak data yang diekspos ke sistem, semakin banyak data yang dapat dipelajari dan sistem menjadi semakin akurat dari waktu ke waktu.
Untuk mencapai kemampuan tersebut, sistem komputasi kognitif harus memiliki atribut berikut:
1. Adaptif
Sistem cognitive computing harus cukup fleksibel untuk belajar saat ada perubahan informasi dan tujuan baru. Sistem harus mencerna data dinamis secara real time dan menyesuaikan saat data dan lingkungan berubah.
2. Interaktif
Interaksi manusia-komputer adalah komponen penting dalam sistem cognitive computing. Pengguna harus dapat berinteraksi dengan mesin kognitif dan sistem cognitive computing mendefinisikan kebutuhan pengguna saat kebutuhan tersebut berubah. Teknologi juga harus dapat berinteraksi dengan prosesor, perangkat, dan platform cloud lainnya.
3. Iteratif dan stateful
Teknologi komputasi kognitif dapat mengajukan pertanyaan dan menarik data tambahan untuk mengidentifikasi atau mengklarifikasi masalah. Sistem harus stateful karena mereka menyimpan informasi tentang situasi serupa yang pernah terjadi sebelumnya.
4. Kontekstual
Memahami konteks sangat penting dalam proses belajar/berpikir. Sistem cognitive computing harus memahami, mengidentifikasi, dan menambang data kontekstual, seperti sintaks, waktu, lokasi, domain, persyaratan, serta profil, tugas, dan tujuan pengguna. Sistem dapat memanfaatkan berbagai sumber informasi, termasuk data terstruktur dan tidak terstruktur serta data visual, auditori, dan sensor.
Contoh dan Implementasi Cognitive Computing
Sistem komputasi kognitif biasanya digunakan untuk menyelesaikan tugas yang memerlukan penguraian data dalam jumlah besar.
Misalnya, dalam ilmu komputer, komputasi kognitif membantu dalam big data analytics, mengidentifikasi tren dan pola, memahami bahasa manusia, dan berinteraksi dengan pelanggan.
Adapun contoh implementasi dari cognitive computing, adalah sbb:
1. Kesehatan
Komputasi kognitif dapat menangani sejumlah besar data perawatan kesehatan tidak terstruktur seperti riwayat pasien, diagnosis, kondisi, dan artikel penelitian jurnal untuk membuat rekomendasi kepada tenaga medis. Ini dilakukan dengan tujuan membantu dokter membuat keputusan pengobatan yang lebih baik. Teknologi kognitif memperluas kemampuan dokter dan membantu pengambilan keputusan.
2. Industri ritel
Di lingkungan ritel, teknologi ini menganalisis informasi dasar tentang pelanggan, bersama dengan detail tentang produk yang dilihat pelanggan. Sistem kemudian dapat memberi saran yang dipersonalisasi kepada pelanggan.
3. Keuangan dan perbankan
Komputasi kognitif di industri perbankan dan keuangan menganalisis data tidak terstruktur dari berbagai sumber untuk mendapatkan lebih banyak pengetahuan tentang nasabah.
NLP dapat digunakan untuk membuat chatbot yang berkomunikasi dengan para nasabah. Hal ini meningkatkan efisiensi operasional dan keterlibatan nasabah.
4. Logistik
Cognitive computing membantu di berbagai bidang seperti manajemen gudang, otomatisasi gudang, jaringan, dan perangkat IoT.
Adapun contoh nyata sistem komputasi kognitif adalah IBM Watson for Oncology. Sistem ini memberikan pilihan kepada ahli onkologi di Memorial Sloan Kettering Cancer Center di New York untuk pengobatan berbasis bukti pada pasien kanker.
Ketika staf medis memasukkan pertanyaan, Watson membuat daftar hipotesis dan menawarkan pilihan pengobatan untuk dipertimbangkan oleh dokter.
Contoh lain adalah Watson Health, yaitu tool IBM yang membantu klien dalam penelitian medis dan klinis.
Keunggulan Cognitive Computing
Kelebihan dari komputasi kognitif adalah sebagai berikut:
- Akurasi analitis. Komputasi kognitif mahir dalam menyandingkan dan referensi silang data terstruktur dan tidak terstruktur.
- Efisiensi proses bisnis. Teknologi kognitif dapat mengenali pola saat menganalisis big data.
- Interaksi dan pengalaman pelanggan. Informasi kontekstual dan relevan yang diberikan komputasi kognitif melalui chatbot dapat meningkatkan interaksi kepada pelanggan. Kombinasi asisten kognitif, rekomendasi yang dipersonalisasi, dan prediksi perilaku meningkatkan pengalaman pengguna.
- Produktivitas karyawan dan kualitas layanan. Sistem kognitif membantu karyawan menganalisis data terstruktur atau tidak terstruktur dan mengidentifikasi pola dan tren data.
Kelemahan Cognitive Computing
Teknologi kognitif juga memiliki kelemahan, antara lain sebagai berikut:
- Tantangan keamanan. Sistem kognitif membutuhkan data berukuran besar untuk dipelajari. Perusahaan atau instansi yang menggunakan sistem kognitif harus melindungi data tersebut dengan benar -- terutama jika terkait dengan data kesehatan, pelanggan, atau jenis data pribadi.
- Siklus pengembangan yang panjang. Sistem cognitive computing membutuhkan tim developer yang ahli dan mempunyai banyak waktu untuk mengembangkan perangkat lunak. Sistem kognitif sendiri membutuhkan pelatihan ekstensif dan terperinci dengan dataset berukuran besar untuk memahami tugas dan proses yang diberikan.
- Adopsi lambat. Siklus pengembangan yang panjang adalah salah satu alasan untuk tingkat adopsi yang lambat. Organisasi atau perusahaan kecil mungkin memiliki banyak kesulitan dalam menerapkan sistem kognitif.
- Dampak lingkungan yang negatif. Proses pelatihan sistem kognitif dan jaringan saraf menghabiskan banyak daya dan memiliki jejak karbon yang cukup besar.
Penutup
Sebagai kesimpulan, cognitive computing adalah simulasi dari proses pemikiran manusia ke dalam bentuk dan model terkomputerisasi. Teknologi ini melibatkan sistem belajar mandiri (self-learning) dengan menggabungkan data mining, pengenalan pola, dan pengolahan bahasa pemrograman. Secara umum, komputasi kognitif digunakan untuk membantu manusia dalam proses pengambilan keputusan.
Demikianlah penjelasan mengenai cognitive computing. Semoga bermanfaat.
Apabila Anda suka dengan artikel seperti ini, Anda dapat mengunjungi rubrik Kecerdasan Buatan atau membaca artikel lainnya mengenai 'Platform Cloud Computing untuk Transformasi Bisnis Digital'.
Salam!
Referensi:
Posting Komentar untuk "Cognitive Computing: Pengertian, Cara Kerja, dan Contohnya"
Komentar SPAM akan disensor. Harap gunakan kalimat yang tidak menjurus pada SARA dan pornografi.