A kognitív számítógép vagy rendszer nagymértékben tanul, célokat indokol, és természetesen kölcsönhatásba lép az emberekkel. Ahelyett, hogy kifejezetten programoznák őket, ezek a rendszerek tanulnak és érvelnek az emberekkel való interakcióikból és a környezetükkel kapcsolatos tapasztalataikból. A kognitív számítás átfedésben van a és hasonló technológiákat foglal magában, mint a teljesítmény-kognitív alkalmazások. Ebben a cikkben többet megtudhatunk a kognitív mesterséges intelligenciáról a következő sorrendben:
- Mi a kognitív számítástechnika?
- Hogyan működik a kognitív számítástechnika?
- Kognitív számítástechnika vs AI
- Kognitív AI: Felhasználási eset
- A kognitív AI alkalmazásai
Mi a kognitív számítástechnika?
Kognitív számítástechnika olyan egyedi technológiákra utal, amelyek megkönnyítése érdekében konkrét feladatokat látnak el humán felderítés . Alapvetően ezek okos döntéstámogató rendszerek, amelyekkel az internetes fellendülés kezdete óta dolgozunk. A legújabb technológiai áttörésekkel ezek a támogatási rendszerek egyszerűen jobb és jobb adatokat használnak fel a hatalmas mennyiségű információ jobb elemzése érdekében.
Ezenkívül hivatkozhat a kognitív számítástechnikára:
Az érvelés megértése és szimulálása
Az emberi viselkedés megértése és szimulálása
A kognitív számítási rendszerek használata jobb emberi döntéseket hoz a munkahelyen. A kognitív számítástechnika egyes alkalmazásai közé tartozik beszédfelismerés , hangulatelemzés , , kockázatértékelés és csalások felderítése.
hogyan kell a hadoopot telepíteni a linuxra
Most, hogy tudja, mi a kognitív számítástechnika, lépjünk tovább, és nézzük meg, hogyan működik a kognitív AI.
Hogyan működik a kognitív számítástechnika?
A kognitív számítási rendszerek szintetizálják a különböző információforrások adatait, miközben mérlegelik a kontextust és az ellentmondó bizonyítékokat a megfelelő válaszok sugallására. Ennek elérése érdekében a kognitív rendszerek magukban foglalják az adatbányászatot használó önálló tanulási technológiákat, mintafelismerés és a természetes nyelv feldolgozása (NLP) az emberi agy működésének megértése érdekében.
A számítógépes rendszerek használata az emberek által feltételezett problémák megoldásához hatalmas strukturált és strukturálatlan adatokat igényel. Az idő múlásával a kognitív rendszerek megtanulják finomítani a minták azonosítását és az adatok feldolgozását, hogy képesek legyenek új problémák előrejelzésére és a lehetséges megoldások modellezésére.
Ezen képességek eléréséhez a kognitív számítástechnikai rendszereknek rendelkezniük kell néhány kulcsattribútummal.
Főbb jellemzők
Alkalmazkodó: A kognitív rendszereknek elég rugalmasaknak kell lenniük ahhoz, hogy megértsék az információk változását. Ezenkívül a rendszereknek képesnek kell lenniük a dinamikus adatok valós időben történő emésztésére és az adatok és a környezet változásával történő beállításokra.
Interaktív: Az ember és a számítógép közötti interakció (HCI) kritikus elem a kognitív rendszerekben. A felhasználóknak képesnek kell lenniük arra, hogy kölcsönhatásba lépjenek a kognitív gépekkel és meghatározzák igényeiket, amint ezek az igények változnak. A technológiáknak képesnek kell lenniük kölcsönhatásra más processzorokkal, eszközökkel és felhőplatformokkal is.
Iteratív és állapotos: Ezeknek a rendszereknek képesnek kell lenniük a problémák azonosítására kérdés feltevésével vagy további adatok megszerzésével, ha a probléma hiányos. A rendszerek ezt úgy teszik meg, hogy információkat tárolnak a korábban előfordult hasonló helyzetekről.
Kontextus: A kognitív rendszernek meg kell értenie, azonosítania és kibányásznia a kontextus adatait, például a szintaxist, az időt, a helyet, a tartományt, a követelményeket, egy adott felhasználó profilját, feladatait vagy céljait. Számos információforrásra támaszkodhatnak, ideértve a strukturált és strukturálatlan adatokat, valamint a vizuális, hallási vagy érzékelő adatokat.
A kognitív számítás a mesterséges intelligencia részhalmaza. Különböző hasonlóságok és különbségek vannak a kettő között. Tehát folytassuk a Kognitív AI cikkünket, és értsük meg a kettő közötti különbséget.
Kognitív számítástechnika vs AI
A kognitív számítástechnika mögött álló technológiák hasonlóak az AI mögött álló technológiákhoz. Ide tartoznak a gépi tanulás, a mély tanulás, az NLP, az ideghálózatok stb. De vannak különböző különbségeik is.
| Kognitív számítástechnika | Mesterséges intelligencia |
| A kognitív számítástechnika a középpontba áll utánozza az emberi viselkedést és az érvelés a komplex problémák megoldására. | AI növeli az emberi gondolkodást összetett problémák megoldására. Pontos eredmények biztosítására összpontosít. |
| Azt szimulál emberi gondolkodási folyamatok a komplex problémák megoldására. | AI mintákat talál rejtett információk megismerése vagy feltárása és megoldások keresése. |
| Ők egyszerűen kiegészítő információk hogy az emberek döntéseket hozzanak. | Az AI felelős döntéshozatal önmagukban minimalizálják az emberek szerepét. |
| Leginkább olyan ágazatokban használják, mint a ügyfélszolgálat, egészségügy, ipar stb. | Leginkább a pénzügy, biztonság, egészségügy, kiskereskedelem, gyártás stb. |
Tehát ezek voltak a kettő közötti különbségek. Most lépjünk előre, és értsük meg példával a kognitív AI fogalmát.
Kognitív AI: Felhasználási eset
A kognitív számítástechnika és az AI olyan technológiák, amelyek az adatokra támaszkodnak a döntések meghozatalában. De vannak árnyalatok a két kifejezés között, amelyek megtalálhatók céljaikban és alkalmazásukban.
Képzeljünk el egy forgatókönyvet, amikor egy személy a pályaváltás . An AI asszisztens automatikusan fel fogja mérni az álláskeresőt készségek , találni releváns munkakör ahol képességei megegyeznek a pozícióval, tárgyalni fizetés és előnyei. A záró szakaszban pedig tájékoztatja az illetőt arról, hogy a nevében döntés született.
Míg egy kognitív asszisztens azt javasolja potenciális karrierutak az álláskeresőnek, azon túl, hogy fontos részletekkel látja el az illetőt, például további információkat iskolai végzettség, fizetés-összehasonlító adatok , és nyitott munkahelyeket. Ebben az esetben azonban a végső döntést továbbra is az álláskeresőnek kell meghoznia.
Így azt mondhatjuk, hogy a kognitív számítástechnika segít okosabb döntéseket hozni saját tőkeáttételi gépeinken. Míg az AI annak az ötletnek a gyökere, hogy a gépek jobb döntéseket hozhatnak helyettünk.
A kognitív AI alkalmazásai
Intelligens IoT: Ez magában foglalja az eszközök, az adatok és az IoT összekapcsolását és optimalizálását. De feltételezve, hogy több érzékelőt és eszközt kapunk, az igazi kulcs az, ami összeköti őket.
AI-képes kiberbiztonság: Küzdhetünk a számítógépes támadások ellen az adatbiztonsági titkosítás és az AI által biztosított fokozott helyzetismeret használatával. Ez biztosítja a dokumentum, az adatok és a hálózat zárolását intelligens elosztott adatok felhasználásával, AI-kulccsal rögzítve.
AI tartalom: A kognitív intelligenciával működő megoldás folyamatosan tanul és indokol, és egyszerre integrálhatja a helyet, a napszakot, a felhasználói szokásokat, a szemantikai intenzitást, a szándékot, az érzelmeket, a közösségi médiát, a kontextuális tudatosságot és más személyes tulajdonságokat.
Kognitív elemzés az egészségügyben: A technológia olyan emberhez hasonló gondolkodási szoftverfunkciókat valósít meg, amelyek deduktív, induktív és abduktív elemzést végeznek az élettudományi alkalmazások számára.
Szándékalapú NLP: A kognitív intelligencia elősegítheti, hogy az üzleti vállalkozások analitikusabbá váljanak a menedzsment és a döntéshozatal terén. Ez a gépi tanulás következő lépéseként fog működni, és az AI jövőbeli alkalmazásai hajlamosak lesznek ennek felhasználására logikai érvelés és elemzés elvégzésére.
Ezek a kognitív mesterséges intelligencia alkalmazásai voltak, és hogy miként fogja megváltoztatni a technológia világát. Ezzel véget értünk ennek a kognitív AI cikknek. Remélem, megértette, hogy a kognitív számítási rendszer a mesterséges intelligencia részhalmaza.
Ha részletes ismereteket szeretne szerezni, tekintse meg interaktív, élő online oldalunkat Edureka itt 24 * 7 támogatás jár, amely végigvezeti Önt a tanulási időszak alatt.
Van egy kérdésünk? Kérjük, említse meg a „Kognitív AI” cikk megjegyzés szakaszában, és a lehető leghamarabb kapcsolatba lépünk Önnel.