En kognitiv dator eller ett system lär sig i stor skala, skäl med syfte och interagerar naturligt med människor. I stället för att vara uttryckligen programmerade lär sig dessa system och resonerar av deras interaktion med människor och deras erfarenheter med sin miljö. Kognitiv datoröverlappning överlappar med och involverar liknande tekniker för att driva kognitiva applikationer. I den här artikeln kommer vi att lära oss mer om kognitiv AI i följande sekvens:
- Vad är kognitiv beräkning?
- Hur fungerar kognitiv dator?
- Kognitiv databehandling vs AI
- Kognitiv AI: Användningsfall
- Tillämpningar av kognitiv AI
Vad är kognitiv beräkning?
Kognitiv dator avser individuella tekniker som utför specifika uppgifter för att underlätta mänsklig intelligens . I grund och botten är detta smarta beslutsstödsystem som vi har arbetat med sedan början av internetboomen. Med de senaste tekniska genombrotten använder dessa stödsystem helt enkelt bättre data, bättre för att få en bättre analys av en enorm mängd information.
Du kan också hänvisa till Cognitive Computing som:
Förstå och simulera resonemang
Förståelse och simulering av mänskligt beteende
Att använda kognitiva datorsystem hjälper till att fatta bättre mänskliga beslut på jobbet. Några av tillämpningarna av kognitiv datorer inkluderar taligenkänning , sentimentanalys , , riskbedömning och upptäckt av bedrägerier.
Nu när du vet vad som är kognitiv databehandling, låt oss gå vidare och se hur kognitiv AI fungerar.
Hur fungerar kognitiv dator?
Kognitiva datorsystem syntetiserar data från olika informationskällor medan de väger sammanhang och motstridiga bevis för att föreslå lämpliga svar. För att uppnå detta inkluderar kognitiva system självlärande teknik som använder data mining, mönsterigenkänning och naturlig språkbehandling (NLP) för att förstå hur den mänskliga hjärnan fungerar.
Att använda datorsystem för att lösa problem som ska göras av människor kräver enorma strukturerade och ostrukturerade data. Med tiden lär sig kognitiva system att förfina hur de identifierar mönster och hur de bearbetar data för att kunna förutse nya problem och modellera möjliga lösningar.
hur man använder tjänsten nu
För att uppnå dessa funktioner måste kognitiva datorsystem ha några viktiga attribut.
Viktiga attribut
Anpassningsbar: Kognitiva system måste vara tillräckligt flexibla för att förstå förändringarna i informationen. Systemen måste också kunna smälta dynamisk data i realtid och göra justeringar när data och miljö förändras.
Interaktiv: Interaktion mellan människa och dator (HCI) är en kritisk komponent i kognitiva system. Användare måste kunna interagera med kognitiva maskiner och definiera deras behov när dessa behov förändras. Tekniken måste också kunna interagera med andra processorer, enheter och molnplattformar.
Iterativ och statlig: Dessa system måste också kunna identifiera problem genom att ställa frågor eller dra in ytterligare data om problemet är ofullständigt. Systemen gör detta genom att underhålla information om liknande situationer som tidigare har inträffat.
Kontextuell: Kognitiva system måste förstå, identifiera och ta fram kontextuppgifter, såsom syntax, tid, plats, domän, krav, en specifik användares profil, uppgifter eller mål. De kan använda sig av flera informationskällor, inklusive strukturerad och ostrukturerad data och visuell, auditiv eller sensordata.
Cognitive computing är en delmängd av artificiell intelligens. Det finns olika likheter och skillnader mellan de två. Så låt oss gå vidare med vår artikel om kognitiv AI och förstå skillnaden mellan de två.
Kognitiv databehandling vs AI
Teknologierna bakom Cognitive Computing liknar teknikerna bakom AI. Dessa inkluderar maskininlärning, djupinlärning, NLP, neurala nätverk etc. Men de har också olika skillnader.
| Kognitiv dator | Artificiell intelligens |
| Cognitive Computing fokuserar på härma mänskligt beteende och resonemang för att lösa komplexa problem. | AI förstärker mänskligt tänkande för att lösa komplexa problem. Det fokuserar på att ge korrekta resultat. |
| den simulerar mänskliga tankeprocesser för att hitta lösningar på komplexa problem. | AI hittar mönster att lära sig eller avslöja dold information och hitta lösningar. |
| De helt enkelt komplettera information för människor att fatta beslut. | AI ansvarar för ta beslut på egen hand minimera människors roll. |
| Det används mest i sektorer som kundservice, hälso- och sjukvård, industrier , etc. | Det används mest i ekonomi, säkerhet, vård, detaljhandel, tillverkning , etc. |
Så det här var några av skillnaderna mellan de två. Låt oss nu gå vidare och förstå begreppet kognitiv AI med exempel.
Kognitiv AI: Användningsfall
Kognitiv databehandling och AI är teknik som är beroende av data för att fatta beslut. Men det finns nyanser mellan de två termerna, som finns inom deras syften och applikationer.
Låt oss föreställa oss ett scenario där en person beslutar om en karriär byte . Ett AI-assistent utvärderar automatiskt den arbetssökandes Kompetens , hitta en relevant jobb där hans färdigheter matchar positionen, förhandla om lön och fördelar. Och i slutskedet kommer den att informera personen om att ett beslut har fattats för hans räkning.
datadrivet ramverk i selen webdriver
Medan en kognitiv assistent föreslår potentiella karriärvägar till arbetssökaren, förutom att förse personen med viktiga detaljer som ytterligare utbildningskrav, lönejämförelsesdata och öppna jobb. I det här fallet måste dock det slutgiltiga beslutet fortfarande fattas av arbetssökaren.
Således kan vi säga att kognitiv databehandling hjälper oss att fatta smartare beslut på våra egna hävstångsmaskiner. Medan AI är rotad i tanken att maskiner kan fatta bättre beslut för våra räkning.
Tillämpningar av kognitiv AI
Smart IoT: Detta inkluderar anslutning och optimering av enheter, data och IoT. Men förutsatt att vi får fler sensorer och enheter är den verkliga nyckeln vad som ska ansluta dem.
AI-aktiverad cybersäkerhet: Vi kan bekämpa cyberattacker med användning av datasäkerhetskryptering och förbättrad situationskännedom som drivs av AI. Detta ger ett dokument, data och nätverkslås med smart distribuerad data som skyddas av en AI-nyckel.
AI-innehåll: En lösning som drivs av kognitiv intelligens lär sig kontinuerligt och resonerar och kan samtidigt integrera plats, tid på dagen, användarvanor, semantisk intensitet, avsikt, känsla, sociala medier, kontextuell medvetenhet och andra personliga attribut
Kognitiv analys inom hälso- och sjukvård: Tekniken implementerar mänskliga resonemangsprogrammeringsfunktioner som utför deduktiv, induktiv och abduktiv analys för biovetenskapliga applikationer.
Syftebaserad NLP: Kognitiv intelligens kan hjälpa ett företag att bli mer analytiskt i sin inställning till ledning och beslutsfattande. Detta kommer att fungera som nästa steg från maskininlärning och framtida applikationer av AI kommer att lutas mot att använda detta för att utföra logiskt resonemang och analys.
Detta var några av tillämpningarna av kognitiv AI och hur det kommer att förändra teknikens värld. Med detta har vi kommit till slutet av den här kognitiva AI-artikeln. Jag hoppas att du förstod hur det kognitiva datorsystemet är en delmängd av artificiell intelligens.
För att få fördjupad kunskap, kolla in vår interaktiva, live-online Edureka här kommer det med 24 * 7 support för att vägleda dig under hela din inlärningsperiod.
Har du en fråga till oss? Vänligen nämna det i kommentarsektionen i den här 'Kognitiv AI' -artikeln så återkommer vi till dig så snart som möjligt.