Когнитивният компютър или система се учи в мащаб, обосновава се с цел и взаимодейства с хората по естествен начин. Вместо да бъдат програмирани изрично, тези системи се учат и разсъждават от взаимодействието си с хората и от опита си със заобикалящата ги среда. Когнитивните изчисления се припокриват с и включва подобни технологии за захранване на когнитивни приложения. В тази статия ще научим повече за когнитивния ИИ в следната последователност:
- Какво е когнитивно изчисление?
- Как работи когнитивното изчисление?
- Когнитивно изчисление срещу AI
- Познавателен AI: Случай за употреба
- Приложения на когнитивния AI
Какво е когнитивно изчисление?
Когнитивни изчисления се отнася до отделни технологии, които изпълняват специфични задачи за улесняване човешка интелигентност . По принцип това са интелигентни системи за подкрепа на решения, с които работим от началото на интернет бум. С последните пробиви в технологиите, тези системи за поддръжка просто използват по-добри данни, по-добре за да получите по-добър анализ на огромно количество информация.
Също така можете да се позовавате на когнитивното изчисление като:
Разбиране и симулиране на разсъждения
Разбиране и симулиране на човешкото поведение
Използването на когнитивни изчислителни системи помага за вземането на по-добри човешки решения на работното място. Някои от приложенията на когнитивните изчисления включват гласово разпознаване , анализ на настроенията , , оценка на риска и откриване на измами.
какво е свързване в Java
След като вече знаете какво е когнитивно изчисление, нека продължим напред и да видим как работи когнитивният ИИ.
Как работи когнитивното изчисление?
Когнитивните изчислителни системи синтезират данни от различни източници на информация, като същевременно претеглят контекста и противоречивите доказателства, за да предложат подходящи отговори. За да постигнат това, когнитивните системи включват технологии за самообучение, използващи извличане на данни, разпознаване на шаблон и обработка на естествен език (NLP), за да се разбере начина, по който работи човешкият мозък.
Използването на компютърни системи за решаване на проблеми, които би трябвало да се правят от хората, изисква огромни структурирани и неструктурирани данни. С течение на времето когнитивните системи се научават да усъвършенстват начина, по който идентифицират моделите и начина, по който обработват данните, за да станат способни да предвиждат нови проблеми и да моделират възможни решения.
За да постигнат тези възможности, когнитивните изчислителни системи трябва да имат някои ключови атрибути.
Ключови атрибути
Адаптивно: Когнитивните системи трябва да бъдат достатъчно гъвкави, за да разберат промените в информацията. Също така, системите трябва да могат да усвояват динамични данни в реално време и да правят корекции при промяна на данните и околната среда.
Интерактивен: Взаимодействието човек-компютър (HCI) е критичен компонент в когнитивните системи. Потребителите трябва да могат да взаимодействат с когнитивни машини и да дефинират своите нужди, тъй като тези нужди се променят. Технологиите също трябва да могат да взаимодействат с други процесори, устройства и облачни платформи.
Итеративен и държавен: Освен това тези системи трябва да могат да идентифицират проблеми, като задават въпроси или извличат допълнителни данни, ако проблемът е непълен. Системите правят това, като поддържат информация за подобни ситуации, които са се случвали преди.
Контекстуално: Когнитивните системи трябва да разбират, идентифицират и добиват контекстуални данни, като синтаксис, време, местоположение, домейн, изисквания, профил на конкретен потребител, задачи или цели. Те могат да се възползват от множество източници на информация, включително структурирани и неструктурирани данни и визуални, слухови или сензорни данни.
Когнитивните изчисления са подмножество на изкуствения интелект. Между тях има различни прилики и разлики. Така че нека продължим с нашата статия за когнитивния изкуствен интелект и да разберем разликата между двете.
Когнитивно изчисление срещу AI
Технологиите зад когнитивното изчисление са подобни на технологиите зад AI. Те включват машинно обучение, дълбоко обучение, NLP, невронни мрежи и др. Но те също имат различни разлики.
| Когнитивни изчисления | Изкуствен интелект |
| Когнитивното изчисление се фокусира върху имитиращи човешкото поведение и разсъждения за решаване на сложни проблеми. | AI увеличава човешкото мислене за решаване на сложни проблеми. Той се фокусира върху предоставянето на точни резултати. |
| То симулира човешки мисловни процеси за намиране на решения на сложни проблеми. | AI намира модели за да научите или разкриете скрита информация и да намерите решения. |
| Те просто информация за допълнение хората да вземат решения. | AI е отговорен за взимам решения самостоятелно минимизиране на ролята на хората. |
| Използва се най-вече в сектори като обслужване на клиенти, здравеопазване, индустрии и т.н. | Използва се най-вече в финанси, сигурност, здравеопазване, търговия на дребно, производство и т.н. |
Това бяха някои от разликите между двете. Сега нека продължим напред и да разберем концепцията за когнитивния ИИ с пример.
Познавателен AI: Случай за употреба
Когнитивните изчисления и AI са технологии, които разчитат на данните за вземане на решения. Но между двата термина има нюанси, които могат да бъдат намерени в рамките на техните цели и приложения.
Нека си представим сценарий, при който човек взема решение за промяна в кариерата . An AI асистент автоматично ще оцени търсещия работа умения , намери си съответна работа където уменията му съвпадат с позицията, договаряне заплащане и ползи. И на заключителния етап тя ще информира лицето, че е взето решение от негово име.
Докато когнитивният асистент предлага потенциални кариерни пътища на търсещия работа, освен да предостави на човека важни подробности като допълнителни изисквания за образование, данни за сравнение на заплатите , и отворени работни места. В този случай обаче окончателното решение все пак трябва да бъде взето от търсещия работа.
По този начин можем да кажем, че когнитивните изчисления ни помагат да вземаме по-интелигентни решения на нашите собствени машини за използване. Докато AI се корени в идеята, че машините могат да вземат по-добри решения от наше име.
Приложения на когнитивния AI
Smart IoT: Това включва свързване и оптимизиране на устройства, данни и IoT. Но ако приемем, че имаме повече сензори и устройства, истинският ключ е какво ще ги свържем.
Киберсигурност с активиран AI: Можем да се преборим с кибератаките с помощта на криптиране на сигурността на данните и подобрено осъзнаване на ситуацията, задвижвано от AI. Това ще осигури заключване на документи, данни и мрежа с помощта на интелигентни разпределени данни, защитени с AI ключ.
Съдържание на AI: Решение, задвижвано от когнитивна интелигентност, непрекъснато се учи и разсъждава и може едновременно да интегрира местоположение, час от деня, потребителски навици, семантична интензивност, намерение, настроение, социални медии, контекстуално осъзнаване и други лични качества
Когнитивна аналитика в здравеопазването: Технологията изпълнява подобни на човешкия софтуер функции за разсъждение, които извършват дедуктивен, индуктивен и абдуктивен анализ за приложения на науките за живота.
Намерено НЛП: Когнитивният интелект може да помогне на бизнеса да стане по-аналитичен в подхода си към управлението и вземането на решения. Това ще работи като следващата стъпка от машинното обучение и бъдещите приложения на AI ще се наклонят към използването му за извършване на логически разсъждения и анализ.
Това бяха някои от приложенията на Когнитивния ИИ и как ще промени света на технологиите. С това стигнахме до края на тази статия за когнитивния ИИ. Надявам се, че сте разбрали как когнитивната изчислителна система е подмножество на изкуствения интелект.
За да получите задълбочени познания, разгледайте нашия интерактивен онлайн на живо Едурека тук това идва с поддръжка 24 * 7, която да ви води през целия период на обучение.
Имате въпрос към нас? Моля, споменете го в раздела за коментари на тази статия „Когнитивен AI“ и ние ще се свържем с вас възможно най-скоро.