Komputer lub system kognitywny uczą się na dużą skalę, rozumują celowo i w naturalny sposób wchodzą w interakcje z ludźmi. Zamiast być bezpośrednio zaprogramowane, systemy te uczą się i wnioskują na podstawie swoich interakcji z ludźmi i swoich doświadczeń ze środowiskiem. Obliczenia kognitywne pokrywają się z i obejmuje podobne technologie do zasilania aplikacji kognitywnych. W tym artykule dowiemy się więcej o kognitywnej sztucznej inteligencji w następującej kolejności:
- Co to jest Cognitive Computing?
- Jak działa przetwarzanie kognitywne?
- Cognitive Computing a AI
- Cognitive AI: Use Case
- Zastosowania kognitywnej sztucznej inteligencji
Co to jest Cognitive Computing?
Cognitive Computing odnosi się do poszczególnych technologii, które ułatwiają wykonywanie określonych zadań ludzka inteligencja . Zasadniczo są to inteligentne systemy wspomagania decyzji, z którymi współpracujemy od początku boomu internetowego. Dzięki niedawnym przełomom technologicznym te systemy wsparcia po prostu wykorzystują lepsze dane, lepiej aby uzyskać lepszą analizę ogromnej ilości informacji.
Możesz również odnieść się do Cognitive Computing jako:
Zrozumienie i symulacja rozumowania
Zrozumienie i symulacja ludzkiego zachowania
Korzystanie z kognitywnych systemów komputerowych pomaga w podejmowaniu lepszych decyzji w pracy. Niektóre aplikacje kognitywnego przetwarzania danych obejmują rozpoznawanie mowy , analiza nastrojów , , ocena ryzyka i wykrywanie oszustw.
jak rzutować podwójnie na int w java
Teraz, gdy wiesz, czym jest przetwarzanie kognitywne, przejdźmy dalej i zobaczmy, jak działa kognitywna sztuczna inteligencja.
Jak działa przetwarzanie kognitywne?
Systemy kognitywne syntetyzują dane z różnych źródeł informacji, jednocześnie rozważając kontekst i sprzeczne dowody, aby zasugerować odpowiednie odpowiedzi. Aby to osiągnąć, systemy poznawcze obejmują technologie samouczące się wykorzystujące eksplorację danych, rozpoznawanie wzorców oraz przetwarzanie języka naturalnego (NLP), aby zrozumieć sposób działania ludzkiego mózgu.
Używanie systemów komputerowych do rozwiązywania problemów, które mają być wykonywane przez ludzi, wymaga ogromnych, ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych. Z czasem systemy poznawcze uczą się udoskonalać sposób, w jaki identyfikują wzorce i sposób przetwarzania danych, aby móc przewidywać nowe problemy i modelować możliwe rozwiązania.
Aby osiągnąć te możliwości, kognitywne systemy komputerowe muszą mieć pewne kluczowe cechy.
Kluczowe cechy
Adaptacyjny: Systemy poznawcze muszą być wystarczająco elastyczne, aby zrozumieć zmiany w informacjach. Ponadto systemy muszą być w stanie przetwarzać dane dynamiczne w czasie rzeczywistym i dokonywać korekt w miarę zmian danych i środowiska.
Interaktywny: Interakcja człowiek-komputer (HCI) jest krytycznym elementem systemów poznawczych. Użytkownicy muszą mieć możliwość interakcji z maszynami kognitywnymi i definiowania swoich potrzeb w miarę ich zmieniania się. Technologie muszą być również w stanie współdziałać z innymi procesorami, urządzeniami i platformami chmurowymi.
Iteracyjne i stanowe: Ponadto systemy te muszą być w stanie identyfikować problemy poprzez zadawanie pytań lub pobieranie dodatkowych danych, jeśli problem jest niekompletny. Systemy robią to, zachowując informacje o podobnych sytuacjach, które miały miejsce wcześniej.
Kontekstowy: Systemy poznawcze muszą rozumieć, identyfikować i przeszukiwać dane kontekstowe, takie jak składnia, czas, lokalizacja, domena, wymagania, profil konkretnego użytkownika, zadania lub cele. Mogą korzystać z wielu źródeł informacji, w tym danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych oraz danych wizualnych, dźwiękowych lub z czujników.
Obliczenia kognitywne to podzbiór sztucznej inteligencji. Istnieją różne podobieństwa i różnice między nimi. Przejdźmy więc do naszego artykułu Cognitive AI i zrozummy różnicę między nimi.
Cognitive Computing a AI
Technologie stojące za Cognitive Computing są podobne do technologii stojących za sztuczną inteligencją. Należą do nich uczenie maszynowe, głębokie uczenie się, NLP, sieci neuronowe itp. Ale mają też różne różnice.
| Cognitive Computing | Sztuczna inteligencja |
| Cognitive Computing koncentruje się na naśladowanie ludzkiego zachowania i rozumowanie, aby rozwiązać złożone problemy. | AI wzmacnia ludzkie myślenie rozwiązywać złożone problemy. Koncentruje się na dostarczaniu dokładnych wyników. |
| To symuluje procesy myślowe człowieka w celu znalezienia rozwiązań złożonych problemów. | AI znajduje wzorce aby dowiedzieć się lub ujawnić ukryte informacje i znaleźć rozwiązania. |
| Po prostu informacje uzupełniające aby ludzie podejmowali decyzje. | AI jest odpowiedzialna za podejmować decyzje na własną rękę minimalizując rolę człowieka. |
| Jest stosowany głównie w sektorach takich jak obsługa klienta, ochrona zdrowia, branże itp. | Jest używany głównie w finanse, bezpieczeństwo, opieka zdrowotna, handel detaliczny, produkcja itp. |
Więc to były niektóre różnice między nimi. Przejdźmy teraz do przodu i zrozummy koncepcję kognitywnej sztucznej inteligencji na przykładzie.
Cognitive AI: Use Case
Obliczenia kognitywne i sztuczna inteligencja to technologie, które opierają się na danych przy podejmowaniu decyzji. Istnieją jednak niuanse między tymi dwoma terminami, które można znaleźć w ich celach i zastosowaniach.
Wyobraźmy sobie scenariusz, w którym osoba decyduje się na plik zmiana kariery . Na Asystent AI automatycznie oceni osoby poszukujące pracy umiejętności , Znajdź odpowiednia praca gdzie jego umiejętności pasują do stanowiska, negocjować wynagrodzenie i korzyści. A na etapie zamykającym poinformuje osobę, że w jej imieniu została podjęta decyzja.
Natomiast asystent poznawczy sugeruje potencjalne ścieżki kariery osobie poszukującej pracy, oprócz dostarczenia jej ważnych szczegółów, takich jak dodatkowe wymagania edukacyjne, dane porównawcze wynagrodzeń i otwarte stanowiska pracy. Jednak w tym przypadku ostateczna decyzja musi zostać podjęta przez osobę poszukującą pracy.
Zatem możemy powiedzieć, że kognitywne przetwarzanie danych pomaga nam podejmować mądrzejsze decyzje na naszych własnych maszynach wykorzystujących dźwignię. Natomiast SI jest zakorzeniona w idei, że maszyny mogą podejmować lepsze decyzje w naszym imieniu.
Zastosowania kognitywnej sztucznej inteligencji
Inteligentny IoT: Obejmuje to łączenie i optymalizację urządzeń, danych i IoT. Ale zakładając, że otrzymamy więcej czujników i urządzeń, prawdziwym kluczem jest to, co je połączy.
Cyberbezpieczeństwo z obsługą AI: Z cyberatakami możemy walczyć za pomocą szyfrowania danych i zwiększonej świadomości sytuacyjnej opartej na sztucznej inteligencji. Zapewni to blokowanie dokumentów, danych i sieci za pomocą inteligentnych rozproszonych danych zabezpieczonych kluczem AI.
Treść AI: Rozwiązanie oparte na inteligencji poznawczej nieustannie uczy się i uzasadnia, a także może jednocześnie integrować lokalizację, porę dnia, nawyki użytkowników, intensywność semantyczną, zamiary, uczucia, media społecznościowe, świadomość kontekstową i inne cechy osobiste
Analityka poznawcza w opiece zdrowotnej: Technologia wdraża funkcje oprogramowania do rozumowania na wzór człowieka, które wykonują analizę dedukcyjną, indukcyjną i abdukcyjną dla zastosowań w naukach przyrodniczych.
NLP oparte na intencji: Inteligencja poznawcza może pomóc firmie stać się bardziej analityczną w podejściu do zarządzania i podejmowania decyzji. To zadziała jako kolejny krok od uczenia maszynowego, a przyszłe zastosowania sztucznej inteligencji będą skłaniać się do wykorzystania tego do wykonywania logicznego rozumowania i analizy.
Były to niektóre z zastosowań Cognitive AI i jak zmieni świat technologii. W ten sposób dotarliśmy do końca tego artykułu Cognitive AI. Mam nadzieję, że zrozumiałeś, w jaki sposób system kognitywny jest podzbiorem sztucznej inteligencji.
Aby uzyskać dogłębną wiedzę, sprawdź naszą interaktywną transmisję online na żywo Edureka tutaj, który zapewnia wsparcie 24 * 7, które poprowadzi Cię przez cały okres nauki.
Masz do nas pytanie? Wspomnij o tym w sekcji komentarzy w tym artykule „Cognitive AI”, a my skontaktujemy się z Tobą tak szybko, jak to możliwe.