En kognitiv computer eller et system lærer i stor skala, begrundes med formål og interagerer naturligt med mennesker. I stedet for at være eksplicit programmeret lærer disse systemer og fornuft af deres interaktion med mennesker og deres oplevelser med deres miljø. Kognitiv computing overlapper med og involverer lignende teknologier til at drive kognitive applikationer. I denne artikel vil vi lære mere om kognitiv AI i følgende sekvens:
Linux-systemadministratorroller og ansvar
- Hvad er kognitiv computing?
- Hvordan fungerer kognitiv databehandling?
- Kognitiv computing vs AI
- Kognitiv AI: Brugssag
- Anvendelser af kognitiv AI
Hvad er kognitiv computing?
Kognitiv databehandling henviser til individuelle teknologier, der udfører specifikke opgaver for at lette menneskelig intelligens . Dybest set er dette smarte beslutningsstøttesystemer, som vi har arbejdet med siden begyndelsen af internetboomen. Med de seneste gennembrud inden for teknologi bruger disse supportsystemer simpelthen bedre data, bedre for at få en bedre analyse af en enorm mængde information.
Du kan også henvise til kognitiv databehandling som:
Forståelse og simulering af ræsonnement
Forståelse og simulering af menneskelig adfærd
Brug af kognitive computersystemer hjælper med at træffe bedre menneskelige beslutninger på arbejdspladsen. Nogle af anvendelserne af kognitiv computing inkluderer tale genkendelse , sentimentanalyse , , risikovurdering og afsløring af svig.
Nu hvor du ved, hvad der er kognitiv computing, skal vi gå videre og se, hvordan kognitiv AI fungerer.
Hvordan fungerer kognitiv databehandling?
Kognitive computersystemer syntetiserer data fra forskellige informationskilder, mens de vejer sammenhæng og modstridende beviser for at foreslå passende svar. For at opnå dette inkluderer kognitive systemer selvlæringsteknologier, der bruger datamining, mønster genkendelse og naturlig sprogbehandling (NLP) for at forstå den måde, den menneskelige hjerne fungerer på.
Brug af computersystemer til at løse problemer, som formodes at blive udført af mennesker, kræver enorme strukturerede og ustrukturerede data. Med tiden lærer kognitive systemer at forfine den måde, de identificerer mønstre på, og den måde, de behandler data på for at blive i stand til at foregribe nye problemer og modellere mulige løsninger.
For at opnå disse muligheder skal kognitive computersystemer have nogle nøgleegenskaber.
Nøgleegenskaber
Fleksibel: Kognitive systemer skal være fleksible nok til at forstå ændringerne i informationen. Systemerne skal også være i stand til at fordøje dynamiske data i realtid og foretage justeringer, når data og miljø ændres.
Interaktiv: Interaktion mellem mennesker og mennesker (HCI) er en kritisk komponent i kognitive systemer. Brugere skal være i stand til at interagere med kognitive maskiner og definere deres behov, når disse behov ændres. Teknologierne skal også kunne interagere med andre processorer, enheder og cloudplatforme.
Iterativ og stateful: Disse systemer skal også være i stand til at identificere problemer ved at stille spørgsmål eller trække i yderligere data, hvis problemet er ufuldstændigt. Systemerne gør dette ved at vedligeholde oplysninger om lignende situationer, der tidligere har fundet sted.
Kontekstuel: Kognitive systemer skal forstå, identificere og udvinde kontekstuelle data såsom syntaks, tid, placering, domæne, krav, en bestemt brugers profil, opgaver eller mål. De kan trække på flere informationskilder, herunder strukturerede og ustrukturerede data og visuelle, auditive eller sensordata.
Kognitiv computing er en delmængde af kunstig intelligens. Der er forskellige ligheder og forskelle mellem de to. Så lad os gå videre med vores artikel om kognitiv AI og forstå forskellen mellem de to.
Kognitiv computing vs AI
Teknologierne bag Cognitive Computing svarer til teknologierne bag AI. Disse inkluderer maskinindlæring, dyb læring, NLP, neurale netværk osv. Men de har også forskellige forskelle.
| Kognitiv databehandling | Kunstig intelligens |
| Cognitive Computing fokuserer på efterligner menneskelig adfærd og ræsonnement for at løse komplekse problemer. | AI forøger menneskelig tænkning til at løse komplekse problemer. Det fokuserer på at give nøjagtige resultater. |
| Det simulerer menneskelige tankeprocesser for at finde løsninger på komplekse problemer. | AI finder mønstre at lære eller afsløre skjult information og finde løsninger. |
| De simpelthen supplere oplysninger for mennesker at træffe beslutninger. | AI er ansvarlig for tage beslutninger på egen hånd minimerer menneskers rolle. |
| Det bruges mest i sektorer som kundeservice, sundhedspleje, industrier , etc. | Det bruges mest i økonomi, sikkerhed, sundhedspleje, detailhandel, produktion , etc. |
Så disse var nogle af forskellene mellem de to. Lad os gå videre og forstå begrebet kognitiv AI med eksempel.
Kognitiv AI: Brugssag
Kognitiv computing og AI er teknologier, der er afhængige af data for at træffe beslutninger. Men der er nuancer mellem de to udtryk, som kan findes inden for deres formål og applikationer.
opsætning af php på windows
Lad os forestille os et scenarie, hvor en person beslutter sig for en karriereændring . En AI-assistent vil automatisk vurdere den jobsøgende færdigheder , Find en relevant job hvor hans færdigheder matcher stillingen, forhandle løn og fordele. Og i den afsluttende fase informerer den personen om, at der er truffet en beslutning på hans vegne.
Mens en kognitiv assistent antyder potentielle karriereveje til den jobsøgende, udover at give personen vigtige detaljer som yderligere uddannelseskrav, lønsammenligningsdata og åbne jobstillinger. I dette tilfælde skal den endelige beslutning dog stadig tages af den jobsøgende.
Således kan vi sige, kognitiv computing hjælper os med at træffe smartere beslutninger på vores egne gearingsmaskiner. Mens AI er forankret i tanken om, at maskiner kan træffe bedre beslutninger på vores vegne.
Anvendelser af kognitiv AI
Smart IoT: Dette inkluderer tilslutning og optimering af enheder, data og IoT. Men forudsat at vi får flere sensorer og enheder, er den rigtige nøgle, hvad der skal forbinde dem.
AI-aktiveret cybersikkerhed: Vi kan bekæmpe cyberangrebene ved hjælp af datasikkerhedskryptering og forbedret situationsbevidsthed drevet af AI. Dette giver et dokument, data og netværkslås ved hjælp af smarte distribuerede data sikret med en AI-nøgle.
hvordan man implementerer hashmap i java
AI-indhold: En løsning drevet af kognitiv intelligens lærer kontinuerligt og begrunder og kan samtidig integrere placering, tidspunkt på dagen, brugervaner, semantisk intensitet, hensigt, følelser, sociale medier, kontekstuel bevidsthed og andre personlige egenskaber
Kognitiv analyse i sundhedsvæsenet: Teknologien implementerer menneskelignende ræsonnementsoftwarefunktioner, der udfører deduktiv, induktiv og bortførende analyse til biovidenskabelige applikationer.
Intent-baseret NLP: Kognitiv intelligens kan hjælpe en virksomhed med at blive mere analytisk i deres tilgang til ledelse og beslutningstagning. Dette fungerer som det næste trin fra maskinindlæring, og de fremtidige applikationer af AI vil tilbøjelige til at bruge dette til at udføre logisk ræsonnement og analyse.
Dette var nogle af anvendelserne af kognitiv AI, og hvordan det vil ændre teknologiens verden. Med dette er vi kommet til slutningen af denne kognitive AI-artikel. Jeg håber, du forstod, hvordan det kognitive computersystem er en delmængde af kunstig intelligens.
For at få dybdegående viden, tjek vores interaktive live-online Edureka her kommer der 24 * 7 support til at guide dig gennem din læringsperiode.
Har du et spørgsmål til os? Nævn det i kommentarfeltet i denne 'Kognitiv AI' -artikel, og vi vender tilbage til dig hurtigst muligt.