Pažintinis kompiuteris ar sistema mokosi masto, priežasčių, susijusių su tikslu ir natūraliai sąveikauja su žmonėmis. Užuot aiškiai suprogramavusios, šios sistemos mokosi ir samprotauja iš savo sąveikos su žmonėmis ir patirties su aplinka. Pažintinis skaičiavimas sutampa su ir apima panašias technologijas, kaip pažinimo kognityvinės programos. Šiame straipsnyje mes sužinosime daugiau apie pažintinį intelektą tokia seka:
- Kas yra pažintinis kompiuteris?
- Kaip veikia pažintinė kompiuterija?
- Pažintinis kompiuteris ir dirbtinis intelektas
- Pažintinis AI: naudojimo atvejis
- Pažintinio intelekto taikymai
Kas yra pažintinis kompiuteris?
Pažinimo kompiuterija nurodo atskiras technologijas, kurios atlieka specialias užduotis žmogaus intelektas . Iš esmės tai yra protingos sprendimų palaikymo sistemos, su kuriomis dirbome nuo interneto bumo pradžios. Atsižvelgiant į naujausius technologijų laimėjimus, šios palaikymo sistemos tiesiog naudoja geresnius duomenis, geriau siekiant geriau išanalizuoti didžiulį informacijos kiekį.
Be to, galite nurodyti kognityvinį kompiuterį kaip:
Suprasti ir imituoti samprotavimus
Žmogaus elgesio supratimas ir modeliavimas
Pažintinių kompiuterinių sistemų naudojimas padeda priimti geresnius žmogaus sprendimus darbe. Kai kurios pažintinio skaičiavimo programos apima kalbos atpažinimas , sentimentų analizė , , rizikos vertinimas ir sukčiavimo nustatymas.
Dabar, kai žinote, kas yra pažintinis skaičiavimas, eikime toliau ir pažiūrėkime, kaip veikia pažintinis intelektas.
Kaip veikia pažintinė kompiuterija?
Kognityvinės skaičiavimo sistemos sintetina duomenis iš įvairių informacijos šaltinių, tuo pačiu pasverdamos kontekstą ir prieštaringus įrodymus, kad pasiūlytų tinkamus atsakymus. Norėdami tai pasiekti, kognityvinės sistemos apima savarankiško mokymosi technologijas, naudojant duomenų gavybą, modelio atpažinimas ir natūralios kalbos apdorojimas (NLP), siekiant suprasti žmogaus smegenų darbą.
Norint išspręsti problemas, kurias tariamai turi padaryti žmonės, reikia naudoti kompiuterines sistemas, todėl reikia didžiulių struktūrizuotų ir nestruktūruotų duomenų. Laikui bėgant, kognityvinės sistemos išmoksta patobulinti modelių atpažinimo būdą ir duomenų apdorojimo būdus, kad galėtų numatyti naujas problemas ir modeliuoti galimus sprendimus.
Norint pasiekti šias galimybes, kognityvinės skaičiavimo sistemos turi turėti keletą pagrindinių požymių.
Pagrindiniai atributai
Prisitaikantis: Pažintinės sistemos turi būti pakankamai lanksčios, kad suprastų informacijos pokyčius. Be to, sistemos turi sugebėti realiuoju laiku sujungti dinaminius duomenis ir keisti duomenis ir aplinką.
Interaktyvus: Žmogaus ir kompiuterio sąveika (HCI) yra labai svarbus kognityvinių sistemų komponentas. Vartotojai turi mokėti sąveikauti su pažintinėmis mašinomis ir apibrėžti savo poreikius, kai šie poreikiai keičiasi. Technologijos taip pat turi turėti galimybę sąveikauti su kitais procesoriais, įrenginiais ir debesų platformomis.
Kartotinis ir teigiamas: Be to, šios sistemos turi sugebėti nustatyti problemas, uždavinėdamos klausimus arba ieškodami papildomų duomenų, jei problema yra neišsami. Sistemos tai daro išlaikydamos informaciją apie panašias situacijas, kurios anksčiau buvo.
java rasti didžiausią masyvo vertę
Kontekstinis: Pažintinės sistemos turi suprasti, identifikuoti ir išgauti kontekstinius duomenis, tokius kaip sintaksė, laikas, vieta, domenas, reikalavimai, konkretaus vartotojo profilis, užduotys ar tikslai. Jie gali remtis keliais informacijos šaltiniais, įskaitant struktūrizuotus ir nestruktūruotus duomenis bei vaizdinius, klausos ar jutiklių duomenis.
Pažintinis skaičiavimas yra dirbtinio intelekto pogrupis. Tarp jų yra įvairių panašumų ir skirtumų. Taigi pereikime prie savo pažintinio intelekto straipsnio ir supraskime skirtumą tarp jų.
Pažintinis kompiuteris ir dirbtinis intelektas
Pažintinio skaičiavimo technologijos yra panašios į intelektinės intelektinės technologijos. Tai apima mašininį mokymąsi, gilų mokymąsi, NLP, neuroninius tinklus ir kt. Tačiau jie taip pat turi įvairių skirtumų.
| Pažinimo kompiuterija | Dirbtinis intelektas |
| Kognityvinis skaičiavimas daugiausia dėmesio skiria imituojantis žmogaus elgesį ir samprotavimai spręsti sudėtingas problemas. | AI padidina žmogaus mąstymą išspręsti sudėtingas problemas. Ji orientuota į tikslių rezultatų teikimą. |
| Tai imituoja žmogaus mąstymo procesai ieškant sudėtingų problemų sprendimų. | AI randa modelius sužinoti ar atskleisti paslėptą informaciją ir rasti sprendimus. |
| Jie paprasčiausiai papildoma informacija kad žmonės priimtų sprendimus. | Dirbtinis intelektas yra atsakingas už priimant sprendimus mažina žmonių vaidmenį. |
| Jis dažniausiai naudojamas tokiuose sektoriuose kaip klientų aptarnavimas, sveikatos priežiūra, pramonė ir kt. | Dažniausiai jis naudojamas finansai, saugumas, sveikatos priežiūra, mažmeninė prekyba, gamyba ir kt. |
Taigi tai buvo keletas šių dviejų skirtumų. Dabar eikime į priekį ir pavyzdžiu supraskime pažintinio intelekto sampratą.
Pažintinis AI: naudojimo atvejis
Pažintinis skaičiavimas ir dirbtinis intelektas yra technologijos, kurios remiasi duomenimis priimdamos sprendimus. Tačiau tarp šių dviejų terminų yra niuansų, kuriuos galima rasti pagal jų paskirtį ir taikymą.
Įsivaizduokime scenarijų, kai žmogus nusprendžia dėl karjeros pokyčiai . An Dirbtinio intelekto padėjėjas automatiškai įvertins ieškančio darbo įgūdžių , surasti atitinkamą darbą kur jo įgūdžiai atitinka padėtį, derėtis dėl atlyginimo ir nauda. Uždarymo etape ji informuos asmenį, kad sprendimas buvo priimtas jo vardu.
Tuo tarpu pažintinis asistentas siūlo potencialius karjeros kelius ieškančiam darbo, be to, pateikdamas asmeniui svarbių detalių, tokių kaip papildoma išsilavinimo reikalavimai, atlyginimų palyginimo duomenys ir atviras darbo vietas. Tačiau šiuo atveju galutinį sprendimą vis tiek turi priimti darbo ieškantis asmuo.
Taigi, galime sakyti, kognityvinis skaičiavimas padeda mums priimti protingesnius sprendimus mūsų pačių svertinėmis mašinomis. Dirbtinis intelektas yra pagrįstas idėja, kad mašinos gali priimti geresnius sprendimus mūsų vardu.
Pažintinio intelekto taikymai
Išmanusis daiktų internetas: Tai apima įrenginių, duomenų ir daiktų prijungimą ir optimizavimą. Tačiau darant prielaidą, kad gausime daugiau jutiklių ir prietaisų, tikrasis raktas yra tai, kas juos sujungs.
Dirbtiniu intelektu pagrįstas kibernetinis saugumas: Mes galime kovoti su kibernetinėmis atakomis naudodamiesi duomenų saugumo šifravimu ir sustiprindami AI suvokimą apie situaciją. Tai suteiks dokumentą, duomenis ir tinklo užraktą naudojant intelektualius paskirstytus duomenis, apsaugotus dirbtinio intelekto raktu.
AI turinys: Pažintinio intelekto pagrįstas sprendimas nuolat mokosi ir paaiškina priežastis bei gali tuo pačiu metu integruoti vietą, paros laiką, vartotojo įpročius, semantinį intensyvumą, ketinimus, nuotaikas, socialinę žiniasklaidą, kontekstinį supratimą ir kitas asmenines savybes.
Kognityvinė analizė sveikatos priežiūros srityje: Ši technologija įgyvendina į žmogų panašaus argumentavimo programinės įrangos funkcijas, kurios atlieka dedukcinę, indukcinę ir abduktyvią analizę gyvybės mokslų programoms.
NLP pagal tikslą: Pažintinis intelektas gali padėti verslui tapti analitiškesniu požiūriu į valdymą ir sprendimų priėmimą. Tai bus kitas žingsnis nuo mašininio mokymosi, o būsimos PG programos bus linkusios tai naudoti loginiams argumentams ir analizei atlikti.
Tai buvo keletas pažintinio intelekto pritaikymo būdų ir tai, kaip tai pakeis technologijų pasaulį. Tuo mes baigėme šį pažintinio AI straipsnį. Tikiuosi, kad supratote, kaip pažintinė skaičiavimo sistema yra dirbtinio intelekto pogrupis.
Norėdami gauti išsamių žinių, peržiūrėkite mūsų interaktyvų tiesioginį internetą Edureka čia yra 24 * 7 palaikymas, kuris padės jums mokytis.
Turite mums klausimą? Prašau tai paminėti šio „Pažintinio intelekto“ straipsnio komentarų skyriuje ir mes kuo greičiau susisieksime su jumis.