Kognitiivinen tietokone tai järjestelmä oppii mittakaavassa, syistä tarkoitukseen ja vuorovaikutuksessa ihmisten kanssa luonnollisesti. Sen sijaan, että nämä järjestelmät olisi nimenomaisesti ohjelmoitu, ne oppivat ja perustelevat vuorovaikutustaan ihmisten kanssa ja kokemuksiaan ympäristöstä. Kognitiivinen laskenta on päällekkäinen ja siihen liittyy samanlaisia tekniikoita kuin kognitiivisten tehosovellusten kanssa. Tässä artikkelissa opimme lisää kognitiivisesta tekoälystä seuraavassa järjestyksessä:
- Mikä on kognitiivinen tietojenkäsittely?
- Kuinka kognitiivinen tietojenkäsittely toimii?
- Kognitiivinen laskenta vs. tekoäly
- Kognitiivinen tekoäly: käyttötapaus
- Kognitiivisen tekoälyn sovellukset
Mikä on kognitiivinen tietojenkäsittely?
Kognitiivinen laskenta viittaa yksittäisiin tekniikoihin, jotka suorittavat tiettyjä tehtäviä ihmisen älykkyys . Pohjimmiltaan nämä ovat älykkäitä päätöksentekojärjestelmiä, joiden kanssa olemme työskennelleet Internet-buumin alusta lähtien. Viimeaikaisten tekniikan läpimurtojen myötä nämä tukijärjestelmät käyttävät yksinkertaisesti parempaa dataa, paremmin saadakseen paremman analyysin valtavasta määrästä tietoa.
Voit myös viitata kognitiiviseen laskentaan seuraavasti:
Perustelun ymmärtäminen ja simulointi
Ihmiskäyttäytymisen ymmärtäminen ja simulointi
Kognitiivisten tietojenkäsittelyjärjestelmien käyttö auttaa tekemään parempia inhimillisiä päätöksiä työssä. Jotkut kognitiivisen laskennan sovelluksista sisältävät puheentunnistus , mielipiteiden analyysi , , riskinarviointi ja petosten havaitseminen.
miten käyttää aws cli
Nyt kun tiedät, mikä on kognitiivinen tietojenkäsittely, siirrytään eteenpäin ja katsotaan, kuinka kognitiivinen tekoäly toimii.
Kuinka kognitiivinen tietojenkäsittely toimii?
Kognitiiviset tietojenkäsittelyjärjestelmät syntetisoivat tietoja eri tietolähteistä punnitsemalla asiayhteyttä ja ristiriitaisia todisteita sopivien vastausten ehdottamiseksi. Tämän saavuttamiseksi kognitiiviset järjestelmät sisältävät itseoppimisen tekniikoita, jotka käyttävät tiedonlouhintaa, hahmontunnistus ja luonnollisen kielen käsittely (NLP) ihmisen aivojen toiminnan ymmärtämiseksi.
Tietokonejärjestelmien käyttäminen ihmisten oletettavasti aiheuttamien ongelmien ratkaisemiseen vaatii valtavia jäsenneltyjä ja jäsentämättömiä tietoja. Ajan myötä kognitiiviset järjestelmät oppivat tarkentamaan tapaa, jolla he tunnistavat kuviot, ja tapaa, jolla ne käsittelevät dataa, jotta kykenevät ennakoimaan uusia ongelmia ja mallintamaan mahdollisia ratkaisuja.
Näiden ominaisuuksien saavuttamiseksi kognitiivisissa laskentajärjestelmissä on oltava joitain keskeisiä ominaisuuksia.
Tärkeimmät ominaisuudet
Mukautuva: Kognitiivisten järjestelmien on oltava riittävän joustavia ymmärtämään tietojen muutoksia. Järjestelmien on myös pystyttävä sulattamaan dynaaminen data reaaliajassa ja tekemään muutoksia tietojen ja ympäristön muuttuessa.
Interaktiivinen: Ihmisen ja tietokoneen välinen vuorovaikutus (HCI) on kriittinen osa kognitiivisia järjestelmiä. Käyttäjien on voitava olla vuorovaikutuksessa kognitiivisten koneiden kanssa ja määritellä heidän tarpeensa näiden tarpeiden muuttuessa. Teknologioiden on myös voitava olla vuorovaikutuksessa muiden prosessorien, laitteiden ja pilvialustojen kanssa.
Iteratiivinen ja tilallinen: Näiden järjestelmien on myös pystyttävä tunnistamaan ongelmat esittämällä kysymyksiä tai hankkimalla lisätietoja, jos ongelma on puutteellinen. Järjestelmät tekevät tämän ylläpitämällä tietoja aikaisemmista samanlaisista tilanteista.
Asiayhteys: Kognitiivisten järjestelmien on ymmärrettävä, tunnistettava ja kaivettava asiayhteyteen liittyviä tietoja, kuten syntakse, aika, sijainti, toimialue, vaatimukset, tietyn käyttäjän profiili, tehtävät tai tavoitteet. Ne voivat käyttää useita tietolähteitä, mukaan lukien jäsennelty ja strukturoimaton data sekä visuaalinen, kuulo- tai anturitieto.
Kognitiivinen laskenta on tekoälyn osajoukko. Näiden kahden välillä on erilaisia yhtäläisyyksiä ja eroja. Joten siirrytään kognitiivisen tekoälyn artikkeliin ja ymmärretään näiden kahden ero.
Kognitiivinen laskenta vs. tekoäly
Kognitiivisen laskennan taustalla olevat tekniikat ovat samanlaisia kuin tekoälyn takana olevat tekniikat. Näitä ovat koneoppiminen, syvällinen oppiminen, NLP, hermoverkot jne. Mutta niillä on myös erilaisia eroja.
| Kognitiivinen laskenta | Tekoäly |
| Kognitiivinen laskenta keskittyy matkimalla ihmisten käyttäytymistä ja päättely monimutkaisten ongelmien ratkaisemiseksi. | Tekoäly lisää ihmisen ajattelua ratkaista monimutkaisia ongelmia. Se keskittyy tarjoamaan tarkkoja tuloksia. |
| Se simuloi ihmisen ajatteluprosessit ratkaisujen löytämiseksi monimutkaisiin ongelmiin. | Tekoäly löytää malleja oppia tai paljastaa piilotettua tietoa ja löytää ratkaisuja. |
| He yksinkertaisesti täydentävät tiedot ihmisten tekemään päätöksiä. | Tekoäly on vastuussa tehdä päätöksiä minimoimalla ihmisten rooli. |
| Sitä käytetään enimmäkseen sellaisilla aloilla kuin asiakaspalvelu, terveydenhoito, teollisuus , jne. | Sitä käytetään enimmäkseen rahoitus, turvallisuus, terveydenhuolto, vähittäiskauppa, valmistus , jne. |
Joten nämä olivat joitain eroja näiden kahden välillä. Siirrytään nyt eteenpäin ja ymmärretään esimerkkinä kognitiivisen tekoälyn käsite.
Kognitiivinen tekoäly: käyttötapaus
Kognitiivinen laskenta ja tekoäly ovat tekniikoita, jotka luottavat tietoihin päätöksenteossa. Mutta näiden kahden termin välillä on vivahteita, jotka löytyvät niiden tarkoituksista ja sovelluksista.
Kuvitelkaamme skenaariota, jossa henkilö päättää uramuutos . An Tekoälyn avustaja arvioi automaattisesti työnhakijan työt taitoja , löydä asiaankuuluva työ missä hänen taitonsa vastaavat sijaintia, neuvotella palkasta ja edut. Ja loppuvaiheessa se ilmoittaa henkilölle, että päätös on tehty hänen puolestaan.
Kognitiivinen avustaja ehdottaa mahdolliset urapolut työnhakijalle sen lisäksi, että toimitat henkilölle tärkeitä yksityiskohtia, kuten muita koulutusvaatimukset, palkkavertailutiedot ja avoimet työpaikat. Tässä tapauksessa työnhakijan on kuitenkin tehtävä lopullinen päätös.
Voimme siis sanoa, että kognitiivinen laskenta auttaa meitä tekemään älykkäämpiä päätöksiä omilla vipukoneillamme. Tekoäly on juurtunut ajatukseen, että koneet voivat tehdä parempia päätöksiä puolestamme.
Kognitiivisen tekoälyn sovellukset
Älykäs IoT: Tähän sisältyy laitteiden, datan ja IoT: n yhdistäminen ja optimointi. Mutta olettaen, että saamme lisää antureita ja laitteita, todellinen avain on se, mikä yhdistää ne.
Tekoälyä tukeva kyberturvallisuus: Voimme torjua kyberhyökkäyksiä käyttämällä tietoturvasalausta ja tehostettua tilannetietoisuutta tekoälyn avulla. Tämä tarjoaa asiakirjan, datan ja verkon lukituksen älykkäällä hajautetulla datalla, joka on suojattu tekoälyavaimella.
Tekoälyn sisältö: Kognitiivisen älykkyyden tarjoama ratkaisu oppii jatkuvasti ja syitä ja voi samanaikaisesti integroida sijainnin, vuorokaudenajan, käyttäjän tavat, semanttisen voimakkuuden, tarkoituksen, tunteen, sosiaalisen median, asiayhteyteen liittyvän tietoisuuden ja muut henkilökohtaiset ominaisuudet
Kognitiivinen analyysi terveydenhuollossa: Teknologia toteuttaa ihmisen kaltaisia päättelyohjelmistotoimintoja, jotka suorittavat deduktiivisen, induktiivisen ja abduktiivisen analyysin biotieteiden sovelluksissa.
Tarkoitukseen perustuva NLP: Kognitiivinen älykkyys voi auttaa yritystä tulemaan analyyttisemmäksi lähestymistavassaan hallintaan ja päätöksentekoon. Tämä toimii seuraavana askeleena koneoppimisesta ja tekoälyn tulevat sovellukset alkavat käyttää sitä loogisen päättelyn ja analyysin suorittamiseen.
Nämä olivat joitain kognitiivisen tekoälyn sovelluksia ja miten se muuttaa tekniikan maailmaa. Tämän avulla olemme päässeet tämän kognitiivisen tekoälyn artikkelin loppuun. Toivon, että ymmärsitte, kuinka kognitiivinen tietojenkäsittelyjärjestelmä on tekoälyn osajoukko.
Saadaksesi syvällistä tietoa, tutustu interaktiiviseen live-online-palveluumme Edureka Tässä mukana tulee 24 * 7 -tuki, joka ohjaa sinua koko oppimisjaksosi ajan.
Onko sinulla kysymys meille? Mainitse se tämän 'kognitiivisen tekoälyn' artikkelin kommenttiosassa ja otamme sinuun yhteyttä mahdollisimman pian.