Što je kognitivna umjetna inteligencija? Je li to budućnost?

Kognitivni sustav umjetne inteligencije uči opsežno, obrazlaže svrhu i prirodno komunicira s ljudima. Ti sustavi uče iz njihove interakcije s ljudima.

Kognitivno računalo ili sustav u velikoj mjeri uči, obrazlaže svrhu i prirodno komunicira s ljudima. Umjesto da su izričito programirani, ovi sustavi uče i rasuđuju iz svojih interakcija s ljudima i svojih iskustava s okolinom. Kognitivno računanje preklapa se sa i uključuje slične tehnologije za pokretanje kognitivnih aplikacija. U ovom ćemo članku saznati više o kognitivnom AI u sljedećem slijedu:

Što je kognitivno računanje?

Kognitivno računanje odnosi se na pojedinačne tehnologije koje obavljaju određene zadatke radi olakšavanja ljudska inteligencija . U osnovi su to pametni sustavi za podršku odlučivanju s kojima radimo od početka internetskog buma. S nedavnim otkrićima u tehnologiji, ovi sustavi podrške jednostavno koriste bolje podatke, bolje kako bi se dobila bolja analiza ogromne količine informacija.





kognitivno računanje - kognitivna umjetna inteligencija - edureka

Također, kognitivno računanje možete nazvati i:



  • Razumijevanje i simuliranje zaključivanja

  • Razumijevanje i simuliranje ljudskog ponašanja

Korištenje kognitivnih računalnih sustava pomaže u donošenju boljih ljudskih odluka na poslu. Neke od primjena kognitivnog računanja uključuju prepoznavanje govora , analiza osjećaja , , procjena rizika i otkrivanje prijevara.



Sad kad znate što je kognitivno računanje, krenimo dalje i vidjet ćemo kako funkcionira kognitivni AI.

Kako funkcionira kognitivno računanje?

Kognitivni računalni sustavi sintetiziraju podatke iz različitih izvora informacija, vagajući kontekst i oprečne dokaze kako bi predložili prikladne odgovore. Da bi se to postiglo, kognitivni sustavi uključuju tehnologije samoučenja pomoću podataka, prepoznavanje uzorka i obrada prirodnog jezika (NLP) kako bi se razumio način rada ljudskog mozga.

Korištenje računalnih sustava za rješavanje problema koje bi ljudi trebali napraviti trebaju velike strukturirane i nestrukturirane podatke. S vremenom kognitivni sustavi uče pročišćavati način na koji prepoznaju obrasce i način na koji obrađuju podatke kako bi postali sposobni predvidjeti nove probleme i modelirati moguća rješenja.

Da bi postigli ove mogućnosti, kognitivni računalni sustavi moraju imati neke ključne atribute.

Ključni atributi

  • Prilagodljivo: Kognitivni sustavi moraju biti dovoljno fleksibilni da razumiju promjene u informacijama. Također, sustavi moraju biti sposobni probaviti dinamičke podatke u stvarnom vremenu i izvršiti prilagodbe kako se podaci i okruženje mijenjaju.

  • Interaktivni: Interakcija čovjek-računar (HCI) presudna je komponenta u kognitivnim sustavima. Korisnici moraju biti u mogućnosti komunicirati s kognitivnim strojevima i definirati svoje potrebe kako se te potrebe mijenjaju. Tehnologije također moraju biti u mogućnosti komunicirati s drugim procesorima, uređajima i oblačnim platformama.

  • Iterativni i državni: Također, ovi sustavi moraju biti u stanju prepoznati probleme postavljanjem pitanja ili unošenjem dodatnih podataka ako je problem nepotpun. Sustavi to čine održavanjem informacija o sličnim situacijama koje su se prethodno dogodile.

    zbroj znamenki broja u javi
  • Kontekstualno: Kognitivni sustavi moraju razumjeti, identificirati i minirati kontekstualne podatke, kao što su sintaksa, vrijeme, mjesto, domena, zahtjevi, profil određenog korisnika, zadaci ili ciljevi. Mogu se oslanjati na više izvora informacija, uključujući strukturirane i nestrukturirane podatke te vizualne, slušne ili senzorske podatke.

Kognitivno računanje podskup je umjetne inteligencije. Postoje različite sličnosti i razlike između njih dvoje. Krenimo dalje s našim člankom o Kognitivnom AI i shvatimo razliku između njih dvoje.

Kognitivno računanje vs AI

Tehnologije iza kognitivnog računanja slične su tehnologijama iza AI. To uključuje strojno učenje, duboko učenje, NLP, neuronske mreže itd. Ali oni također imaju razne razlike.

Kognitivno računanje Umjetna inteligencija
Kognitivno računarstvo se fokusira na oponašajući ljudsko ponašanje i obrazloženje za rješavanje složenih problema.AI uvećava ljudsko razmišljanje za rješavanje složenih problema. Fokusira se na pružanje točnih rezultata.
To simulira ljudski misaoni procesi za pronalaženje rješenja za složene probleme.AI pronalazi obrasce naučiti ili otkriti skrivene informacije i pronaći rješenja.
Oni jednostavno informacije o dopuni da ljudi donose odluke.AI je odgovoran za donošenje odluka sami smanjujući ulogu ljudi.
Uglavnom se koristi u sektorima poput korisnička služba, zdravstvo, industrije itd.Uglavnom se koristi u financije, sigurnost, zdravstvo, maloprodaja, proizvodnja itd.

Dakle, to su bile neke razlike između njih dvoje. Krenimo sada i na primjeru shvatimo koncept Kognitivne AI.

Kognitivni AI: Slučaj upotrebe

Kognitivno računanje i AI tehnologija su koja se oslanja na podatke za donošenje odluka. Ali između dva pojma postoje nijanse koje se mogu naći unutar njihove svrhe i primjene.

Zamislimo scenarij u kojem se osoba odlučuje za promjena karijere . An AI asistent automatski će procijeniti tražitelje posla vještine , Pronađi relevantan posao gdje se njegove vještine podudaraju sa položajem, pregovarati plaća i koristi. I u završnoj fazi obavijestit će osobu da je odluka donesena u njezino ime.

No, kognitivni asistent predlaže potencijalni putovi u karijeri tražitelju posla, osim što je osobi pružio važne detalje poput dodatnih zahtjevi za obrazovanje, podaci o usporedbi plaća , i otvorena radna mjesta. Međutim, u ovom slučaju konačnu odluku mora ipak donijeti onaj koji traži posao.

Stoga, možemo reći, kognitivno računanje pomaže nam u donošenju pametnijih odluka na vlastitim računalima. Dok je AI utemeljen na ideji da strojevi mogu donositi bolje odluke u naše ime.

Primjene kognitivne umjetne inteligencije

  • Pametni IoT: To uključuje povezivanje i optimizaciju uređaja, podataka i IoT-a. Ali pod pretpostavkom da imamo više senzora i uređaja, pravi je ključ ono što će ih povezati.

  • Kibernetičnost s omogućenom inteligencijom: Protiv cyber napada možemo se boriti korištenjem enkripcije sigurnosti podataka i pojačanom situacijskom sviješću koju pokreće AI. To će osigurati zaključavanje dokumenata, podataka i mreže pomoću pametnih distribuiranih podataka zaštićenih AI ključem.

  • Sadržaj AI: Rješenje pokretano kognitivnom inteligencijom kontinuirano uči i obrazlaže, a može istovremeno integrirati mjesto, doba dana, korisničke navike, semantički intenzitet, namjeru, sentiment, društvene mreže, kontekstualnu svijest i druge osobne atribute

    što je keyerror u pythonu
  • Kognitivna analitika u zdravstvu: Tehnologija implementira softverske funkcije slične ljudskom, koje izvršavaju deduktivnu, induktivnu i abduktivnu analizu u aplikacijama znanosti o životu.

  • NLP temeljen na namjeri: Kognitivna inteligencija može pomoći poduzeću da postane analitičnije u pristupu upravljanju i donošenju odluka. To će funkcionirati kao sljedeći korak od strojnog učenja, a buduće primjene AI-a naginjat će prema tome da se to koristi za izvođenje logičkog zaključivanja i analize.

Ovo su bile neke od primjena Cognitive AI i kako će to promijeniti svijet tehnologije. Ovim smo došli do kraja ovog članka o Kognitivnom AI. Nadam se da ste razumjeli kako je kognitivni računalni sustav podskup umjetne inteligencije.

Da biste stekli detaljno znanje, pogledajte našu interaktivnu mrežu uživo Edureka ovdje dolazi s podrškom 24 * 7 koja će vas voditi kroz čitavo razdoblje učenja.

Imate pitanje za nas? Molimo navedite ga u odjeljku za komentare ovog članka o „Kognitivnoj umjetnoj inteligenciji“ i javit ćemo vam se što je prije moguće.