Kognitīvs dators vai sistēma mācās mērogā, pamato ar mērķi un dabiski mijiedarbojas ar cilvēkiem. Šīs sistēmas nav skaidri ieprogrammētas, bet mācās un pamato no mijiedarbības ar cilvēkiem un pieredzes ar apkārtējo vidi. Kognitīvā skaitļošana pārklājas ar un ietver līdzīgas tehnoloģijas kognitīvo lietojumprogrammu darbināšanai. Šajā rakstā mēs uzzināsim vairāk par kognitīvo AI šādā secībā:
- Kas ir kognitīvā skaitļošana?
- Kā darbojas kognitīvā skaitļošana?
- Kognitīvā skaitļošana vs AI
- Kognitīvais AI: izmantošanas gadījums
- Kognitīvās AI lietojumprogrammas
Kas ir kognitīvā skaitļošana?
Kognitīvā skaitļošana attiecas uz atsevišķām tehnoloģijām, kas veic īpašus uzdevumus cilvēka inteliģence . Būtībā tās ir viedas lēmumu atbalsta sistēmas, ar kurām mēs strādājam kopš interneta uzplaukuma sākuma. Ņemot vērā nesenos sasniegumus tehnoloģijā, šīs atbalsta sistēmas vienkārši izmanto labākus datus, labāk lai labāk analizētu milzīgu informācijas daudzumu.
Uz kognitīvo skaitļošanu varat atsaukties arī kā:
Spriešanas izpratne un simulācija
Cilvēka uzvedības izpratne un simulācija
Kognitīvo skaitļošanas sistēmu izmantošana palīdz pieņemt labākus cilvēka lēmumus darbā. Daži no kognitīvās skaitļošanas lietojumiem ietver runas atpazīšana , noskaņojuma analīze , , riska novērtēšana un krāpšanas atklāšana.
jaudas funkcija java veseliem skaitļiem
Tagad, kad jūs zināt, kas ir kognitīvā skaitļošana, turpināsim un redzēsim, kā darbojas kognitīvais AI.
Kā darbojas kognitīvā skaitļošana?
Kognitīvās skaitļošanas sistēmas sintezē datus no dažādiem informācijas avotiem, vienlaikus izsverot kontekstu un pretrunīgus pierādījumus, lai ieteiktu piemērotas atbildes. Lai to panāktu, kognitīvās sistēmās ietilpst pašmācības tehnoloģijas, izmantojot datu ieguvi, modeļa atpazīšana un dabiskās valodas apstrāde (NLP), lai izprastu cilvēka smadzeņu darbību.
Datorsistēmu izmantošana, lai atrisinātu problēmas, kuras domājams izdarīt cilvēkiem, prasa milzīgus strukturētus un nestrukturētus datus. Laika gaitā kognitīvās sistēmas iemācās precizēt veidu, kā viņi identificē modeļus, un veidu, kā viņi apstrādā datus, lai spētu paredzēt jaunas problēmas un modelēt iespējamos risinājumus.
Lai sasniegtu šīs iespējas, kognitīvajām skaitļošanas sistēmām ir jābūt dažiem galvenajiem atribūtiem.
Galvenie atribūti
Pielāgojams: Kognitīvajām sistēmām jābūt pietiekami elastīgām, lai izprastu informācijas izmaiņas. Tāpat sistēmām jāspēj sagremot dinamiskos datus reāllaikā un veikt izmaiņas, mainoties datiem un videi.
Interaktīvs: Cilvēka un datora mijiedarbība (HCI) ir kritiska sastāvdaļa kognitīvajās sistēmās. Lietotājiem jāspēj mijiedarboties ar kognitīvajām mašīnām un definēt savas vajadzības, mainoties šīm vajadzībām. Tehnoloģijām jāspēj mijiedarboties arī ar citiem procesoriem, ierīcēm un mākoņa platformām.
kas ir mežizstrādātājs java
Iteratīvs un apzinīgs: Arī šīm sistēmām jāspēj identificēt problēmas, uzdodot jautājumus vai iegūstot papildu datus, ja problēma ir nepilnīga. Sistēmas to dara, saglabājot informāciju par līdzīgām situācijām, kas iepriekš notikušas.
Kontekstuāls: Kognitīvajām sistēmām ir jāsaprot, jāidentificē un jāizdara konteksta dati, piemēram, sintakse, laiks, atrašanās vieta, domēns, prasības, konkrēta lietotāja profils, uzdevumi vai mērķi. Viņi var izmantot vairākus informācijas avotus, tostarp strukturētus un nestrukturētus datus, kā arī vizuālos, dzirdes vai sensoru datus.
Kognitīvā skaitļošana ir mākslīgā intelekta apakškopa. Starp abiem ir dažādas līdzības un atšķirības. Tāpēc turpināsim iepazīties ar mūsu rakstu Kognitīvais AI un izprotim atšķirību starp abiem.
Kognitīvā skaitļošana vs AI
Kognitīvās skaitļošanas tehnoloģijas ir līdzīgas AI aiz tehnoloģijām. Tie ietver mašīnmācīšanos, dziļu mācīšanos, NLP, neironu tīklus utt. Bet tiem ir arī dažādas atšķirības.
| Kognitīvā skaitļošana | Mākslīgais intelekts |
| Kognitīvā skaitļošana koncentrējas uz atdarinot cilvēku uzvedību un pamatojums sarežģītu problēmu risināšanai. | AI palielina cilvēka domāšanu lai atrisinātu sarežģītas problēmas. Tas koncentrējas uz precīzu rezultātu nodrošināšanu. |
| Tā simulē cilvēka domāšanas procesi, lai rastu risinājumus sarežģītām problēmām. | AI atrod modeļus lai uzzinātu vai atklātu slēpto informāciju un atrastu risinājumus. |
| Viņi vienkārši papildinformācija lai cilvēki pieņem lēmumus. | AI ir atbildīgs par lēmumu pieņemšana samazinot cilvēku lomu. |
| To galvenokārt izmanto tādās nozarēs kā klientu apkalpošana, veselības aprūpe, nozares utt. | To galvenokārt izmanto finanses, drošība, veselības aprūpe, mazumtirdzniecība, ražošana utt. |
Tātad šīs bija dažas atšķirības starp abiem. Tagad ejam uz priekšu un ar piemēru saprotam kognitīvās AI jēdzienu.
Kognitīvais AI: izmantošanas gadījums
Kognitīvā skaitļošana un AI ir tehnoloģijas, kas lēmumu pieņemšanā paļaujas uz datiem. Bet starp abiem terminiem ir nianses, kuras var atrast to mērķos un pielietojumā.
Iedomāsimies scenāriju, kurā cilvēks lemj par karjeras maiņa . An AI palīgs automātiski novērtēs darba meklētāja statusu prasmes , Atrodi attiecīgais darbs kur viņa prasmes sakrīt ar stāvokli, vienoties par samaksu un priekšrocības. Un noslēguma posmā tā informēs personu, ka lēmums ir pieņemts viņa vārdā.
Savukārt kognitīvais palīgs iesaka potenciālie karjeras ceļi darba meklētājam, turklāt personai sniedzot svarīgas detaļas, piemēram, papildu izglītības prasības, algu salīdzināšanas dati , un atvērtas darba vietas. Tomēr šajā gadījumā galīgais lēmums joprojām jāpieņem darba meklētājam.
Tādējādi, mēs varam teikt, kognitīvā skaitļošana palīdz mums pieņemt gudrākus lēmumus par mūsu pašu sviras mašīnām. Savukārt AI ir pamats idejai, ka mašīnas var pieņemt labākus lēmumus mūsu vārdā.
Kognitīvās AI lietojumprogrammas
Viedais IoT: Tas ietver ierīču, datu un IoT savienošanu un optimizēšanu. Bet, pieņemot, ka mēs iegūstam vairāk sensoru un ierīču, patiesais galvenais ir tas, kas tos savienos.
AI nodrošināta kiberdrošība: Mēs varam cīnīties pret kiberuzbrukumiem, izmantojot datu drošības šifrēšanu un uzlabotu situācijas izpratni, ko nodrošina AI. Tas nodrošinās dokumentu, datu un tīkla bloķēšanu, izmantojot viedus izplatītus datus, kas nodrošināti ar AI atslēgu.
AI saturs: Kognitīvās inteliģences nodrošinātais risinājums nepārtraukti mācās un pamato un vienlaikus var integrēt atrašanās vietu, diennakts laiku, lietotāja paradumus, semantisko intensitāti, nodomu, noskaņojumu, sociālos medijus, konteksta izpratni un citus personiskos atribūtus.
Kognitīvā analīze veselības aprūpē: Šī tehnoloģija īsteno cilvēkam līdzīgas spriešanas programmatūras funkcijas, kas veic deduktīvu, induktīvu un abduktīvu analīzi dzīvības zinātņu lietojumprogrammām.
NLP, kas balstīts uz nodomu: Kognitīvais intelekts var palīdzēt biznesam kļūt analītiskākam attiecībā uz vadību un lēmumu pieņemšanu. Tas darbosies kā nākamais solis no mašīnmācīšanās, un nākotnes AI lietojumprogrammas būs tendētas to izmantot loģiskās pamatošanas un analīzes veikšanai.
Šie bija daži no kognitīvā AI pielietojumiem un tas, kā tas mainīs tehnoloģiju pasauli. Ar to mēs esam nonākuši pie šī kognitīvā AI raksta beigām. Es ceru, ka jūs sapratāt, kā kognitīvā skaitļošanas sistēma ir mākslīgā intelekta apakškopa.
kas ir java ide
Lai iegūtu padziļinātas zināšanas, skatiet mūsu interaktīvo tiešsaistes tiešraidi Edureka šeit ir pieejams 24 * 7 atbalsts, kas palīdzēs jums visu mācību laiku.
Vai mums ir jautājums? Lūdzu, pieminējiet to šī raksta “Kognitīvais AI” komentāru sadaļā, un mēs sazināsimies ar jums pēc iespējas ātrāk.