En kognitiv datamaskin eller et system lærer i stor skala, begrunner hensikten og samhandler naturlig med mennesker. I stedet for å være eksplisitt programmert, lærer og resonnerer disse systemene av deres interaksjoner med mennesker og deres erfaringer med omgivelsene. Kognitiv databehandling overlapper med og involverer lignende teknologier for å drive kognitive applikasjoner. I denne artikkelen vil vi lære mer om kognitiv AI i følgende sekvens:
- Hva er kognitiv databehandling?
- Hvordan fungerer kognitiv databehandling?
- Kognitiv databehandling vs AI
- Kognitiv AI: Bruk sak
- Anvendelser av kognitiv AI
Hva er kognitiv databehandling?
Kognitiv databehandling refererer til individuelle teknologier som utfører spesifikke oppgaver for å lette menneskelig intelligens . I utgangspunktet er dette smarte beslutningsstøttesystemer som vi har jobbet med siden begynnelsen av internett-boom. Med nylige gjennombrudd innen teknologi bruker disse støttesystemene bare bedre data, bedre for å få en bedre analyse av en enorm mengde informasjon.
hvordan installere hadoop i ubuntu
Du kan også referere til kognitiv databehandling som:
Forståelse og simulering av resonnement
Forståelse og simulering av menneskelig atferd
Bruk av kognitive databehandlingssystemer hjelper til med å ta bedre menneskelige beslutninger på jobben. Noen av anvendelsene av kognitiv databehandling inkluderer talegjenkjenning , sentimentanalyse , , risikovurdering og oppdagelse av svindel.
Nå som du vet hva som er kognitiv databehandling, kan vi gå videre og se hvordan kognitiv AI fungerer.
Hvordan fungerer kognitiv databehandling?
Kognitive databehandlingssystemer syntetiserer data fra ulike informasjonskilder mens de veier sammenheng og motstridende bevis for å foreslå passende svar. For å oppnå dette inkluderer kognitive systemer selvlæringsteknologi ved bruk av data mining, mønstergjenkjenning , og naturlig språkbehandling (NLP) for å forstå måten den menneskelige hjerne fungerer på.
Å bruke datasystemer for å løse problemer som skal gjøres av mennesker krever enorme strukturerte og ustrukturerte data. Med tiden lærer kognitive systemer å avgrense måten de identifiserer mønstre på og måten de behandler data på for å bli i stand til å forutse nye problemer og modellere mulige løsninger.
For å oppnå disse evnene må kognitive datasystemer ha noen viktige attributter.
Nøkkelegenskaper
Tilpasningsdyktig: Kognitive systemer må være fleksible nok til å forstå endringene i informasjonen. Systemene må også kunne fordøye dynamiske data i sanntid og gjøre justeringer når data og miljø endres.
Interaktiv: Menneske-datamaskininteraksjon (HCI) er en kritisk komponent i kognitive systemer. Brukere må kunne samhandle med kognitive maskiner og definere deres behov når disse behovene endres. Teknologiene må også kunne samhandle med andre prosessorer, enheter og skyplattformer.
Iterativ og statfull: Disse systemene må også kunne identifisere problemer ved å stille spørsmål eller hente inn ytterligere data hvis problemet er ufullstendig. Systemene gjør dette ved å opprettholde informasjon om lignende situasjoner som tidligere har oppstått.
Kontekstuell: Kognitive systemer må forstå, identifisere og utvinne kontekstuelle data, for eksempel syntaks, tid, sted, domene, krav, en spesifikk brukerprofil, oppgaver eller mål. De kan trekke på flere informasjonskilder, inkludert strukturerte og ustrukturerte data og visuelle, auditive eller sensordata.
Kognitiv databehandling er en delmengde av kunstig intelligens. Det er forskjellige likheter og forskjeller mellom de to. Så la oss gå videre med vår kognitive AI-artikkel og forstå forskjellen mellom de to.
Kognitiv databehandling vs AI
Teknologiene bak kognitiv databehandling er lik teknologiene bak AI. Disse inkluderer maskinlæring, dyp læring, NLP, nevrale nettverk, etc. Men de har også forskjellige forskjeller.
| Kognitiv databehandling | Kunstig intelligens |
| Kognitiv databehandling fokuserer på etterligne menneskelig atferd og resonnement for å løse komplekse problemer. | AI forsterker menneskelig tenkning for å løse komplekse problemer. Den fokuserer på å gi nøyaktige resultater. |
| Den simulerer menneskelige tankeprosesser for å finne løsninger på komplekse problemer. | AI finner mønstre å lære eller avsløre skjult informasjon og finne løsninger. |
| De rett og slett tilleggsinformasjon for mennesker å ta avgjørelser. | AI er ansvarlig for å ta avgjørelser på egenhånd minimere menneskers rolle. |
| Det brukes mest i sektorer som kundeservice, helsevesen, næringer , etc. | Det brukes mest i økonomi, sikkerhet, helsetjenester, detaljhandel, produksjon , etc. |
Så dette var noen av forskjellene mellom de to. La oss nå gå videre og forstå begrepet kognitiv AI med eksempel.
Kognitiv AI: Bruk sak
Kognitiv databehandling og AI er teknologi som er avhengig av data for å ta beslutninger. Men det er nyanser mellom de to begrepene, som kan finnes innenfor deres formål og applikasjoner.
La oss forestille oss et scenario der en person bestemmer seg for en karriereendring . An AI-assistent vil automatisk vurdere arbeidssøkerens ferdigheter , Finn en relevant jobb der hans ferdigheter samsvarer med stillingen, forhandle lønn og fordeler. Og på avslutningsfasen vil den informere personen om at det er tatt en beslutning på hans vegne.
Mens en kognitiv assistent antyder potensielle karriereveier til arbeidssøkeren, i tillegg til å gi personen viktige detaljer som tillegg utdanningskrav, lønnssammenligningsdata , og åpne stillinger. I dette tilfellet må den endelige avgjørelsen likevel tas av arbeidssøkeren.
Dermed kan vi si at kognitiv databehandling hjelper oss med å ta smartere beslutninger på våre egne maskiner. Mens AI er forankret i ideen om at maskiner kan ta bedre beslutninger på våre vegne.
Anvendelser av kognitiv AI
Smart IoT: Dette inkluderer tilkobling og optimalisering av enheter, data og IoT. Men forutsatt at vi får flere sensorer og enheter, er den virkelige nøkkelen hva som skal koble dem til.
AI-aktivert cybersikkerhet: Vi kan bekjempe cyberangrepene med bruk av datasikkerhetskryptering og forbedret situasjonsbevissthet drevet av AI. Dette vil gi et dokument, data og nettverkslåsing ved hjelp av smarte distribuerte data sikret med en AI-nøkkel.
AI-innhold: En løsning drevet av kognitiv intelligens lærer kontinuerlig og begrunner og kan samtidig integrere plassering, tid på dagen, brukervaner, semantisk intensitet, intensjon, følelse, sosiale medier, kontekstuell bevissthet og andre personlige egenskaper
Kognitiv analyse i helsevesenet: Teknologien implementerer menneskelignende resonneringsprogramvarefunksjoner som utfører deduktiv, induktiv og bortførende analyse for biovitenskapelige applikasjoner.
Intensjonsbasert NLP: Kognitiv intelligens kan hjelpe en bedrift til å bli mer analytisk i sin tilnærming til ledelse og beslutningstaking. Dette vil fungere som neste trinn fra maskinlæring, og fremtidige applikasjoner av AI vil tilbøyelig til å bruke dette til å utføre logisk resonnement og analyse.
Dette var noen av anvendelsene av kognitiv AI og hvordan det kommer til å endre teknologiens verden. Med dette har vi kommet til slutten av denne kognitive AI-artikkelen. Jeg håper du forsto hvordan det kognitive databehandlingssystemet er en delmengde av kunstig intelligens.
For å få grundig kunnskap, sjekk ut vår interaktive, live-online Edureka her, som kommer med 24 * 7 støtte for å veilede deg gjennom hele læringsperioden.
Har du et spørsmål til oss? Vennligst nevn det i kommentarfeltet i denne 'Kognitiv AI' -artikkelen, så kommer vi tilbake til deg så snart som mulig.