Τι είναι το Cognitive AI; Είναι το μέλλον;

Ένας γνωστικός υπολογιστής ή ένα σύστημα μαθαίνει σε κλίμακα, λόγους με σκοπό και αλληλεπιδρά με τους ανθρώπους φυσικά. Αντί να προγραμματίζονται ρητά, αυτά τα συστήματα μαθαίνουν και αιτιολογούν τις αλληλεπιδράσεις τους με τα ανθρώπινα όντα και τις εμπειρίες τους με το περιβάλλον τους. Το γνωστικό υπολογιστικό αλληλεπικαλύπτεται με και περιλαμβάνει παρόμοιες τεχνολογίες με ισχύ γνωστικών εφαρμογών. Σε αυτό το άρθρο, θα μάθουμε περισσότερα για το Cognitive AI με την ακόλουθη σειρά:

υλοποίηση ουράς προτεραιότητας στο java

• Τι είναι το Cognitive Computing;
• Πώς λειτουργεί το Cognitive Computing;
• Cognitive Computing vs AI
• Cognitive AI: Περίπτωση χρήσης
• Εφαρμογές του Cognitive AI

Τι είναι το Cognitive Computing;

Γνωστική Πληροφορική αναφέρεται σε μεμονωμένες τεχνολογίες που εκτελούν συγκεκριμένες εργασίες για να διευκολύνουν ανθρώπινη νοημοσύνη . Βασικά, αυτά είναι έξυπνα συστήματα υποστήριξης αποφάσεων με τα οποία συνεργαζόμαστε από την αρχή της έκρηξης του Διαδικτύου. Με τις πρόσφατες εξελίξεις στην τεχνολογία, αυτά τα συστήματα υποστήριξης χρησιμοποιούν απλά καλύτερα δεδομένα, καλύτερα για καλύτερη ανάλυση τεράστιου όγκου πληροφοριών.

Επίσης, μπορείτε να ανατρέξετε στο Cognitive Computing ως:

• Κατανόηση και προσομοίωση συλλογιστικής

• Κατανόηση και προσομοίωση της ανθρώπινης συμπεριφοράς

Η χρήση γνωστικών υπολογιστικών συστημάτων βοηθά στη λήψη καλύτερων ανθρώπινων αποφάσεων στην εργασία. Ορισμένες από τις εφαρμογές της γνωστικής πληροφορικής περιλαμβάνουν αναγνώρισης ομιλίας , ανάλυση συναισθημάτων , , εκτίμηση κινδύνου και εντοπισμός απάτης.

Τώρα που ξέρετε τι είναι η γνωστική υπολογιστική, ας προχωρήσουμε και να δούμε πώς λειτουργεί η γνωστική AI.

Πώς λειτουργεί το Cognitive Computing;

Τα γνωστικά υπολογιστικά συστήματα συνθέτουν δεδομένα από διάφορες πηγές πληροφοριών, ενώ σταθμίζουν το πλαίσιο και τα αντικρουόμενα στοιχεία για να προτείνουν κατάλληλες απαντήσεις. Για να επιτευχθεί αυτό, τα γνωστικά συστήματα περιλαμβάνουν τεχνολογίες αυτομάθησης που χρησιμοποιούν εξόρυξη δεδομένων, αναγνώριση μοτίβου και επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) για να κατανοήσουμε τον τρόπο λειτουργίας του ανθρώπινου εγκεφάλου.

Η χρήση συστημάτων υπολογιστών για την επίλυση προβλημάτων που υποτίθεται ότι γίνονται από ανθρώπους απαιτεί τεράστια δομημένα και μη δομημένα δεδομένα. Με την πάροδο του χρόνου, τα γνωστικά συστήματα μαθαίνουν να βελτιώνουν τον τρόπο με τον οποίο προσδιορίζουν τα μοτίβα και τον τρόπο με τον οποίο επεξεργάζονται δεδομένα για να είναι ικανά να προβλέπουν νέα προβλήματα και να διαμορφώνουν πιθανές λύσεις.

Για να επιτευχθούν αυτές οι δυνατότητες, τα γνωστικά συστήματα υπολογιστών πρέπει να έχουν ορισμένα βασικά χαρακτηριστικά.

Βασικά χαρακτηριστικά

• Προσαρμοστικό: Τα γνωστικά συστήματα πρέπει να είναι αρκετά ευέλικτα για να κατανοήσουν τις αλλαγές στις πληροφορίες. Επίσης, τα συστήματα πρέπει να μπορούν να αφομοιώσουν δυναμικά δεδομένα σε πραγματικό χρόνο και να κάνουν προσαρμογές καθώς τα δεδομένα και το περιβάλλον αλλάζουν.

• Διαδραστικό: Η αλληλεπίδραση ανθρώπου-υπολογιστή (HCI) είναι ένα κρίσιμο στοιχείο στα γνωστικά συστήματα. Οι χρήστες πρέπει να μπορούν να αλληλεπιδρούν με γνωστικά μηχανήματα και να καθορίζουν τις ανάγκες τους καθώς αυτές οι ανάγκες αλλάζουν. Οι τεχνολογίες πρέπει επίσης να μπορούν να αλληλεπιδρούν με άλλους επεξεργαστές, συσκευές και πλατφόρμες cloud.

• Επαναληπτικό και ευγενικό: Επίσης, αυτά τα συστήματα πρέπει να είναι σε θέση να εντοπίζουν προβλήματα ζητώντας ερωτήσεις ή αντλώντας πρόσθετα δεδομένα εάν το πρόβλημα είναι ελλιπές. Τα συστήματα το κάνουν διατηρώντας πληροφορίες σχετικά με παρόμοιες καταστάσεις που έχουν συμβεί στο παρελθόν.

  ανάλυση αρχείων xml σε java

• Συναφής: Τα γνωστικά συστήματα πρέπει να κατανοούν, να προσδιορίζουν και να εξορύσσουν δεδομένα με βάση τα συμφραζόμενα, όπως σύνταξη, χρόνο, τοποθεσία, τομέα, απαιτήσεις, προφίλ, εργασίες ή στόχους ενός συγκεκριμένου χρήστη. Μπορούν να βασίζονται σε πολλές πηγές πληροφοριών, συμπεριλαμβανομένων δομημένων και μη δομημένων δεδομένων και οπτικών, ακουστικών ή αισθητηριακών δεδομένων.

Το Cognitive computing είναι ένα υποσύνολο της Τεχνητής Νοημοσύνης. Υπάρχουν διάφορες ομοιότητες και διαφορές μεταξύ των δύο. Ας προχωρήσουμε λοιπόν με το άρθρο Γνωστική AI και κατανοήστε τη διαφορά μεταξύ των δύο.

Cognitive Computing vs AI

Οι τεχνολογίες πίσω από το Cognitive Computing είναι παρόμοιες με τις τεχνολογίες πίσω από το AI. Σε αυτά περιλαμβάνονται η μηχανική μάθηση, η βαθιά μάθηση, το NLP, τα νευρωνικά δίκτυα, κ.λπ. Αλλά έχουν επίσης διάφορες διαφορές.

Αυτές ήταν λοιπόν μερικές από τις διαφορές μεταξύ των δύο. Ας προχωρήσουμε τώρα και να κατανοήσουμε την έννοια του Cognitive AI.

Cognitive AI: Περίπτωση χρήσης

Οι γνωστικοί υπολογιστές και το AI είναι τεχνολογίες που βασίζονται σε δεδομένα για τη λήψη αποφάσεων. Αλλά υπάρχουν αποχρώσεις μεταξύ των δύο όρων, οι οποίοι μπορούν να βρεθούν εντός των σκοπών και των εφαρμογών τους.

Ας φανταστούμε ένα σενάριο όπου ένα άτομο αποφασίζει για ένα αλλαγή καριέρας . Ενα Βοηθός AI θα αξιολογήσει αυτόματα τους αναζητούντες εργασία δεξιότητες , βρες ένα σχετική δουλειά όπου οι ικανότητές του ταιριάζουν με τη θέση, διαπραγματευτείτε την αμοιβή και οφέλη. Και στο τελικό στάδιο, θα ενημερώσει το άτομο ότι έχει ληφθεί απόφαση για λογαριασμό του.

Ενώ, ένας γνωστικός βοηθός προτείνει πιθανές διαδρομές σταδιοδρομίας στον αιτούντα εργασία, εκτός από την παροχή στο άτομο με σημαντικές λεπτομέρειες, όπως επιπλέον εκπαιδευτικές απαιτήσεις, στοιχεία σύγκρισης μισθών και ανοίξτε θέσεις εργασίας. Ωστόσο, σε αυτήν την περίπτωση, η τελική απόφαση πρέπει να ληφθεί από τον αιτούντα εργασία.

Έτσι, μπορούμε να πούμε, ο γνωστικός υπολογιστής μας βοηθά να λαμβάνουμε πιο έξυπνες αποφάσεις για τα δικά μας μηχανήματα μόχλευσης. Ενώ, η τεχνητή νοημοσύνη βασίζεται στην ιδέα ότι οι μηχανές μπορούν να λάβουν καλύτερες αποφάσεις εκ μέρους μας.

Εφαρμογές του Cognitive AI

• Έξυπνο IoT: Αυτό περιλαμβάνει τη σύνδεση και τη βελτιστοποίηση συσκευών, δεδομένων και του IoT. Αν υποθέσουμε ότι έχουμε περισσότερους αισθητήρες και συσκευές, το πραγματικό κλειδί είναι αυτό που θα τους συνδέσει.

• Cybersecurity με δυνατότητα AI: Μπορούμε να καταπολεμήσουμε τις επιθέσεις στον κυβερνοχώρο με τη χρήση κρυπτογράφησης ασφάλειας δεδομένων και ενισχυμένης συνειδητοποίησης κατάστασης που υποστηρίζεται από AI. Αυτό θα παρέχει ένα έγγραφο, δεδομένα και κλείδωμα δικτύου χρησιμοποιώντας έξυπνα κατανεμημένα δεδομένα που προστατεύονται με κλειδί AI.

  βρείτε τον μέγιστο αριθμό σε πίνακα java

• Περιεχόμενο AI: Μια λύση που τροφοδοτείται από τη γνωστική νοημοσύνη μαθαίνει συνεχώς και αιτιολογεί και μπορεί ταυτόχρονα να ενσωματώσει την τοποθεσία, την ώρα της ημέρας, τις συνήθειες των χρηστών, τη σημασιολογική ένταση, την πρόθεση, το συναίσθημα, τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, τη συνειδητοποίηση και άλλα προσωπικά χαρακτηριστικά

• Γνωστικό Analytics στην υγειονομική περίθαλψη: Η τεχνολογία εφαρμόζει ανθρώπινες λειτουργίες λογισμικού συλλογιστικής που εκτελούν αγωγική, επαγωγική και απαγωγική ανάλυση για εφαρμογές βιοεπιστημών.

• NLP βάσει προθέσεων: Η γνωστική νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει μια επιχείρηση να γίνει πιο αναλυτική στην προσέγγισή τους στη διαχείριση και τη λήψη αποφάσεων. Αυτό θα λειτουργήσει ως το επόμενο βήμα από τη μηχανική εκμάθηση και οι μελλοντικές εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης θα τείνουν να το χρησιμοποιήσουν για την εκτέλεση λογικής συλλογιστικής και ανάλυσης.

Αυτές ήταν μερικές από τις εφαρμογές του Cognitive AI και πώς πρόκειται να αλλάξει τον κόσμο της τεχνολογίας. Με αυτό, φτάσαμε στο τέλος αυτού του άρθρου Γνωσιακή τεχνητή νοημοσύνη. Ελπίζω να καταλάβατε πώς το γνωστικό σύστημα υπολογιστών είναι ένα υποσύνολο της Τεχνητής Νοημοσύνης.

Για να μάθετε σε βάθος, ρίξτε μια ματιά στο διαδραστικό μας, ζωντανό διαδικτυακό Έντρεκα εδώ, συνοδεύεται από υποστήριξη 24 * 7 για να σας καθοδηγήσει καθ 'όλη τη διάρκεια της μαθησιακής σας περιόδου.

Έχετε μια ερώτηση για εμάς; Παρακαλώ αναφέρετέ το στην ενότητα σχολίων αυτού του άρθρου 'Cognitive AI' και θα επικοινωνήσουμε μαζί σας το συντομότερο δυνατό.