Kognitivni računalnik ali sistem se uči v obsegu, utemeljuje svoj namen in naravno sodeluje z ljudmi. Namesto da bi bili izrecno programirani, se ti sistemi učijo in razmišljajo iz svojih interakcij s človekom in izkušenj z okoljem. Kognitivno računalništvo se prekriva z in vključuje podobne tehnologije kot napajalne kognitivne aplikacije. V tem članku bomo izvedeli več o kognitivni umetni inteligenci v naslednjem zaporedju:
- Kaj je kognitivno računalništvo?
- Kako deluje kognitivno računalništvo?
- Kognitivno računanje vs AI
- Kognitivni AI: primer uporabe
- Aplikacije kognitivne umetne inteligence
Kaj je kognitivno računalništvo?
Kognitivno računalništvo se nanaša na posamezne tehnologije, ki za lažje izvajanje določenih nalog človeška inteligenca . V bistvu gre za pametne sisteme za podporo odločanju, s katerimi sodelujemo že od začetka internetnega razcveta. Z nedavnimi tehnološkimi preboji ti podporni sistemi preprosto uporabljajo boljše podatke, bolje da bi dobili boljšo analizo ogromne količine informacij.
Kognitivno računalništvo lahko označite tudi kot:
Razumevanje in simulacija sklepanja
opis delovnega mesta skrbnika sistemskega sistema linux
Razumevanje in simulacija človeškega vedenja
Uporaba kognitivnih računalniških sistemov pomaga pri sprejemanju boljših človeških odločitev pri delu. Nekatere aplikacije kognitivnega računalništva vključujejo prepoznavanje govora , analiza sentimenta , , ocena tveganja in odkrivanje prevar.
Zdaj, ko veste, kaj je kognitivno računalništvo, pojdimo naprej in poglejmo, kako deluje kognitivna umetna inteligenca.
Kako deluje kognitivno računalništvo?
Kognitivni računalniški sistemi sintetizirajo podatke iz različnih virov informacij, hkrati pa tehtajo kontekst in nasprotujoče si dokaze, da predlagajo ustrezne odgovore. Da bi to dosegli, kognitivni sistemi vključujejo tehnologije samoučenja z uporabo podatkovnega rudarjenja, prepoznavanje vzorcev in obdelava naravnega jezika (NLP) za razumevanje delovanja človeških možganov.
Uporaba računalniških sistemov za reševanje problemov, ki naj bi jih počeli ljudje, zahteva ogromno strukturiranih in nestrukturiranih podatkov. Sčasoma se kognitivni sistemi naučijo izboljšati način prepoznavanja vzorcev in način obdelave podatkov, da postanejo sposobni predvideti nove težave in oblikovati možne rešitve.
kako klonirati predmet
Za doseganje teh zmožnosti morajo imeti kognitivni računalniški sistemi nekatere ključne lastnosti.
Ključni atributi
Prilagodljivo: Kognitivni sistemi morajo biti dovolj prilagodljivi, da lahko razumejo spremembe informacij. Sistemi morajo biti sposobni prebaviti dinamične podatke v realnem času in jih prilagoditi, ko se podatki in okolje spreminjajo.
Interaktivni: Interakcija med človekom in računalnikom (HCI) je ključna sestavina kognitivnih sistemov. Uporabniki morajo imeti možnost interakcije s kognitivnimi stroji in določiti svoje potrebe, ko se te potrebe spreminjajo. Tehnologije morajo imeti tudi možnost interakcije z drugimi procesorji, napravami in oblačnimi platformami.
Ponovno in državno: Ti sistemi morajo biti sposobni prepoznati težave tako, da postavljajo vprašanja ali vnašajo dodatne podatke, če je težava nepopolna. Sistemi to počnejo tako, da ohranjajo informacije o podobnih situacijah, ki so se že zgodile.
Kontekstualno: Kognitivni sistemi morajo razumeti, prepoznati in izkopati kontekstualne podatke, kot so sintaksa, čas, lokacija, domena, zahteve, profil določenega uporabnika, naloge ali cilji. Uporabljajo lahko več virov informacij, vključno s strukturiranimi in nestrukturiranimi podatki ter vizualnimi, slušnimi ali senzorskimi podatki.
Kognitivno računalništvo je podskupina umetne inteligence. Obstajajo različne podobnosti in razlike med obema. Torej nadaljujmo z našim člankom o kognitivni inteligenci in razumemo razliko med njima.
Kognitivno računanje vs AI
Tehnologije kognitivnega računalništva so podobne tehnologijam, ki stojijo za umetno inteligenco. Sem spadajo strojno učenje, globoko učenje, NLP, nevronske mreže itd. Imajo pa tudi različne razlike.
| Kognitivno računalništvo | Umetna inteligenca |
| Kognitivno računalništvo se osredotoča na posnemanje človeškega vedenja in sklepanje za reševanje zapletenih problemov. | AI povečuje človeško razmišljanje za reševanje zapletenih problemov. Osredotoča se na zagotavljanje natančnih rezultatov. |
| To simulira človeški miselni procesi za iskanje rešitev zapletenih problemov. | AI najde vzorce za učenje ali razkrivanje skritih informacij in iskanje rešitev. |
| Preprosto dopolnilne informacije da se ljudje lahko odločajo. | AI je odgovoren za sprejemanje odločitev sami zmanjšali vlogo ljudi. |
| Uporablja se večinoma v sektorjih, kot je storitve za stranke, zdravstveno varstvo, industrije itd. | Večinoma se uporablja v finance, varnost, zdravstvo, trgovina na drobno, proizvodnja itd. |
To so bile nekatere razlike med obema. Zdaj pa pojdimo naprej in s primerom razumemo koncept kognitivne umetne inteligence.
Kognitivni AI: primer uporabe
Kognitivno računalništvo in umetna inteligenca sta tehnologiji, ki se pri odločanju opira na podatke. Toda med obema izrazoma obstajajo odtenki, ki jih najdemo v njihovih namenih in aplikacijah.
Predstavljajmo si scenarij, ko se človek odloča za sprememba kariere . An AI asistent bo samodejno ocenil iskalca zaposlitve spretnosti , najti ustrezno delo kjer se njegove sposobnosti ujemajo s položajem, pogajati plačilo in koristi. V zaključni fazi bo osebo obvestil, da je bila v njenem imenu sprejeta odločitev.
kako oddati dvojno na int
Kognitivni asistent predlaga potencialne poklicne poti iskalcu zaposlitve, poleg tega, da osebi ponudi pomembne podrobnosti, kot so dodatne zahteve glede izobrazbe, podatki o primerjanju plač in odprta delovna mesta. Vendar mora v tem primeru končno odločitev še vedno sprejeti iskalec zaposlitve.
Tako lahko rečemo, da nam kognitivno računalništvo pomaga pri pametnejših odločitvah na lastnih vzvodnih strojih. AI pa temelji na ideji, da lahko stroji v našem imenu sprejemajo boljše odločitve.
Aplikacije kognitivne umetne inteligence
Pametni IoT: To vključuje povezovanje in optimizacijo naprav, podatkov in interneta stvari. Če pa dobimo več senzorjev in naprav, je resnično ključno, kaj jih bo povezalo.
Kibernetska varnost z omogočeno inteligenco: Proti kibernetskim napadom se lahko borimo z uporabo šifriranja varnosti podatkov in izboljšanega zavedanja razmer, ki ga poganja AI. To bo zagotovilo zaklepanje dokumentov, podatkov in omrežja z uporabo pametnih porazdeljenih podatkov, zaščitenih s ključem AI.
Vsebina AI: Rešitev, ki jo poganja kognitivna inteligenca, se nenehno uči in utemeljuje, hkrati pa lahko integrira lokacijo, čas dneva, uporabniške navade, semantično intenzivnost, namen, razpoloženje, družbena omrežja, zavedanje o kontekstu in druge osebne lastnosti
Kognitivna analitika v zdravstvu: Tehnologija izvaja človeške funkcije za sklepanje, ki izvajajo deduktivno, induktivno in abduktivno analizo za aplikacije na področju znanosti o življenju.
Namen NLP: Kognitivna inteligenca lahko podjetju pomaga do bolj analitičnega pristopa k upravljanju in odločanju. To bo delovalo kot naslednji korak od strojnega učenja in prihodnje aplikacije umetne inteligence se bodo nagibale k uporabi tega za izvajanje logičnega sklepanja in analize.
To je bilo nekaj aplikacij kognitivne umetne inteligence in kako bo spremenil svet tehnologije. S tem smo prišli do konca tega članka o kognitivni umetni inteligenci. Upam, da ste razumeli, kako je kognitivni računalniški sistem podmnožica umetne inteligence.
Če želite pridobiti poglobljeno znanje, si oglejte naš interaktivni splet v živo Edureka tukaj je na voljo 24 * 7 podpora, ki vas vodi skozi celotno obdobje učenja.
Imate vprašanje za nas? Prosimo, omenite ga v oddelku za komentarje tega članka o »Kognitivni umetni inteligenci« in v najkrajšem možnem času vas bomo kontaktirali.