Ein kognitiver Computer oder ein kognitives System lernt in großem Maßstab, begründet seinen Zweck und interagiert auf natürliche Weise mit Menschen. Anstatt explizit programmiert zu werden, lernen und argumentieren diese Systeme aus ihren Interaktionen mit Menschen und ihren Erfahrungen mit ihrer Umwelt. Cognitive Computing überschneidet sich mit und beinhaltet ähnliche Technologien, um kognitive Anwendungen zu betreiben. In diesem Artikel erfahren Sie in der folgenden Reihenfolge mehr über kognitive KI:
- Was ist Cognitive Computing?
- Wie funktioniert Cognitive Computing?
- Cognitive Computing gegen KI
- Kognitive KI: Anwendungsfall
- Anwendungen der kognitiven KI
Was ist Cognitive Computing?
Kognitives Rechnen bezieht sich auf einzelne Technologien, die bestimmte Aufgaben ausführen, um dies zu erleichtern menschliche Intelligenz . Grundsätzlich handelt es sich um intelligente Entscheidungsunterstützungssysteme, mit denen wir seit Beginn des Internetbooms arbeiten. Mit den jüngsten technologischen Durchbrüchen verwenden diese Unterstützungssysteme einfach bessere Daten, besser um eine bessere Analyse einer großen Menge an Informationen zu erhalten.
Sie können Cognitive Computing auch wie folgt bezeichnen:
Argumentation verstehen und simulieren
Menschliches Verhalten verstehen und simulieren
Die Verwendung von kognitiven Computersystemen hilft dabei, bessere menschliche Entscheidungen bei der Arbeit zu treffen. Einige der Anwendungen des kognitiven Rechnens umfassen Spracherkennung , Stimmungsanalyse , , Risikobewertung und Betrugserkennung.
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Nachdem Sie nun wissen, was kognitives Computing ist, wollen wir uns ansehen, wie kognitive KI funktioniert.
Wie funktioniert Cognitive Computing?
Cognitive-Computing-Systeme synthetisieren Daten aus verschiedenen Informationsquellen und wägen dabei den Kontext und widersprüchliche Beweise ab, um geeignete Antworten vorzuschlagen. Um dies zu erreichen, umfassen kognitive Systeme selbstlernende Technologien, die Data Mining verwenden. Mustererkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), um die Funktionsweise des menschlichen Gehirns zu verstehen.
Die Verwendung von Computersystemen zur Lösung von Problemen, die von Menschen ausgeführt werden sollen, erfordert riesige strukturierte und unstrukturierte Daten. Mit der Zeit lernen kognitive Systeme zu verfeinern, wie sie Muster identifizieren und wie sie Daten verarbeiten, um neue Probleme zu antizipieren und mögliche Lösungen zu modellieren.
Um diese Fähigkeiten zu erreichen, müssen kognitive Computersysteme einige Schlüsselattribute aufweisen.
Hauptmerkmale
Adaptiv: Kognitive Systeme müssen flexibel genug sein, um die Änderungen in den Informationen zu verstehen. Außerdem müssen die Systeme in der Lage sein, dynamische Daten in Echtzeit zu verarbeiten und Anpassungen vorzunehmen, wenn sich Daten und Umgebung ändern.
Interaktiv: Die Mensch-Computer-Interaktion (HCI) ist eine wichtige Komponente in kognitiven Systemen. Benutzer müssen in der Lage sein, mit kognitiven Maschinen zu interagieren und ihre Bedürfnisse zu definieren, wenn sich diese Bedürfnisse ändern. Die Technologien müssen auch mit anderen Prozessoren, Geräten und Cloud-Plattformen interagieren können.
Iterativ und zustandsbehaftet: Außerdem müssen diese Systeme in der Lage sein, Probleme zu identifizieren, indem sie Fragen stellen oder zusätzliche Daten abrufen, wenn das Problem unvollständig ist. Die Systeme verwalten dazu Informationen über ähnliche Situationen, die zuvor aufgetreten sind.
Kontext: Kognitive Systeme müssen Kontextdaten wie Syntax, Zeit, Ort, Domäne, Anforderungen, Profil, Aufgaben oder Ziele eines bestimmten Benutzers verstehen, identifizieren und abbauen. Sie können auf mehrere Informationsquellen zurückgreifen, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten sowie visueller, akustischer oder Sensordaten.
Cognitive Computing ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz. Es gibt verschiedene Ähnlichkeiten und Unterschiede zwischen den beiden. Fahren wir also mit unserem Artikel über kognitive KI fort und verstehen den Unterschied zwischen beiden.
Cognitive Computing gegen KI
Die Technologien hinter Cognitive Computing ähneln den Technologien hinter AI. Dazu gehören maschinelles Lernen, Deep Learning, NLP, neuronale Netze usw. Sie weisen jedoch auch verschiedene Unterschiede auf.
| Kognitives Rechnen | Künstliche Intelligenz |
| Cognitive Computing konzentriert sich auf menschliches Verhalten nachahmen und Argumentation zur Lösung komplexer Probleme. | AI erweitert das menschliche Denken komplexe Probleme zu lösen. Es konzentriert sich auf die Bereitstellung genauer Ergebnisse. |
| Es simuliert menschliche Denkprozesse, um Lösungen für komplexe Probleme zu finden. | AI findet Muster versteckte Informationen zu lernen oder aufzudecken und Lösungen zu finden. |
| Sie einfach Informationen ergänzen für Menschen, um Entscheidungen zu treffen. | AI ist verantwortlich für Entscheidungen treffen allein die Rolle des Menschen zu minimieren. |
| Es wird hauptsächlich in Sektoren wie verwendet Kundendienst, Gesundheitswesen, Industrie , usw. | Es wird meistens in verwendet Finanzen, Sicherheit, Gesundheitswesen, Einzelhandel, Fertigung , usw. |
Das waren also einige der Unterschiede zwischen den beiden. Lassen Sie uns nun fortfahren und das Konzept der kognitiven KI anhand eines Beispiels verstehen.
Kognitive KI: Anwendungsfall
Cognitive Computing und KI sind Technologien, die sich auf Daten stützen, um Entscheidungen zu treffen. Es gibt jedoch Nuancen zwischen den beiden Begriffen, die in ihren Zwecken und Anwendungen zu finden sind.
Stellen wir uns ein Szenario vor, in dem sich eine Person für eine entscheidet Karrierewechsel . Ein KI-Assistent bewertet automatisch den Arbeitssuchenden Kompetenzen , finde einen relevante Arbeit wo seine Fähigkeiten zur Position passen, Bezahlung verhandeln und Vorteile. In der Schlussphase wird die Person darüber informiert, dass in ihrem Namen eine Entscheidung getroffen wurde.
Während ein kognitiver Assistent vorschlägt mögliche Karrierewege an den Arbeitssuchenden, neben der Ausstattung der Person mit wichtigen Details wie zusätzlichen Bildungsbedarf, Gehaltsvergleichsdaten und offene Stellen. In diesem Fall muss die endgültige Entscheidung jedoch noch vom Arbeitssuchenden getroffen werden.
Wir können also sagen, dass Cognitive Computing uns hilft, intelligentere Entscheidungen auf unseren eigenen Hebelmaschinen zu treffen. Die KI basiert auf der Idee, dass Maschinen in unserem Namen bessere Entscheidungen treffen können.
Anwendungen der kognitiven KI
Smart IoT: Dies umfasst das Anschließen und Optimieren von Geräten, Daten und dem IoT. Vorausgesetzt, wir erhalten mehr Sensoren und Geräte, ist der eigentliche Schlüssel, was sie verbinden wird.
KI-fähige Cybersicherheit: Wir können die Cyber-Angriffe mithilfe von Datensicherheitsverschlüsselung und verbessertem Situationsbewusstsein durch KI bekämpfen. Dadurch wird eine Dokument-, Daten- und Netzwerksperre mithilfe intelligenter verteilter Daten bereitgestellt, die durch einen AI-Schlüssel gesichert sind.
AI-Inhalt: Eine Lösung, die auf kognitiver Intelligenz basiert, lernt und begründet kontinuierlich und kann gleichzeitig Ort, Tageszeit, Benutzergewohnheiten, semantische Intensität, Absicht, Stimmung, soziale Medien, Kontextbewusstsein und andere persönliche Attribute integrieren
Kognitive Analytik im Gesundheitswesen: Die Technologie implementiert menschenähnliche Argumentationssoftwarefunktionen, die deduktive, induktive und abduktive Analysen für Life-Science-Anwendungen durchführen.
Absichtsbasiertes NLP: Kognitive Intelligenz kann einem Unternehmen helfen, seine Herangehensweise an Management und Entscheidungsfindung analytischer zu gestalten. Dies wird der nächste Schritt des maschinellen Lernens sein, und die zukünftigen Anwendungen der KI werden dazu neigen, dies für logische Überlegungen und Analysen zu verwenden.
Dies waren einige der Anwendungen der kognitiven KI und wie sie die Welt der Technologie verändern wird. Damit sind wir am Ende dieses Artikels über kognitive KI angelangt. Ich hoffe, Sie haben verstanden, dass das kognitive Computersystem eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz ist.
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