Spisu treści:
Definicja - Co oznacza przetwarzanie poznawcze?
Komputery kognitywne opisują technologie oparte na naukowych podstawach sztucznej inteligencji i przetwarzania sygnałów, obejmujące uczenie się maszyny, interakcję człowiek-komputer, przetwarzanie języka naturalnego, eksplorację danych i inne. Jego celem jest rozwiązywanie złożonych problemów charakteryzujących się niepewnością i niejednoznacznością, co innymi słowy oznacza problemy rozwiązywane wyłącznie przez ludzką myśl poznawczą.
Techopedia wyjaśnia Cognitive Computing
Informatyka kognitywna to dziedzina informatyki zajmująca się rozwiązywaniem złożonych problemów, które mogą mieć dynamicznie zmieniające się sytuacje i dane bogate w informacje, które często się zmieniają, a czasem nawet powodują konflikty. Człowiek może poradzić sobie z takimi problemami poprzez ewolucję celów i zmianę celów, ale tradycyjne algorytmy obliczeniowe nie są w stanie przystosować się do takiej zmiany. Aby poradzić sobie z tego rodzaju problemami, systemy obliczeń poznawczych muszą rozważyć sprzeczne dane i zasugerować odpowiedź, która najlepiej pasuje do sytuacji, a nie to, co jest „właściwe”.
Chociaż w branży lub na uczelni nie ma obecnie uzgodnionej definicji informatyki kognitywnej, termin ten jest często używany do opisania nowej technologii, która naśladuje sposób funkcjonowania ludzkiego mózgu i jego podejście do rozwiązywania problemów. Można to postrzegać jako pole, którego celem jest dokładne modelowanie, w jaki sposób ludzki umysł wyczuwa, uzasadnia i reaguje na otaczające go bodźce. Jego największymi zastosowaniami byłyby analiza danych i adaptacyjne wyjście, dostosowujące wyjście do konkretnej grupy odbiorców.
Właściwości kognitywnego systemu komputerowego obejmują:
- Kontekstowe - rozumie i wyodrębnia elementy kontekstowe, takie jak znaczenie, czas, lokalizacja, proces i inne w oparciu o wiele źródeł informacji. Na przykład może być zasilany danymi, takimi jak droga, karetka pogotowia, obrażenia i wrak, i może przedstawiać kontekst wypadku samochodowego.
- Adaptacyjny - jest to część uczenia się. Dostosowuje się do nowych informacji i bodźców, aby rozwiązać niejednoznaczność i tolerować nieprzewidywalność. W odniesieniu do kontekstu ta cecha polega na zasilaniu dynamicznych danych, a następnie przetwarzaniu ich w celu utworzenia ostatecznego kontekstu i znalezienia rozwiązań lub wniosków.
- Interaktywny - system może wchodzić w interakcje z użytkownikami, dzięki czemu użytkownicy mogą definiować swoje potrzeby, a także łączyć się z innymi urządzeniami i systemami.
- Iteracyjny i stanowy - systemy muszą pomóc w zdefiniowaniu problemu, zadając właściwe pytania i znajdując dodatkowe źródła informacji, jeśli problem jest niekompletny lub niejednoznaczny. Muszą także być w stanie zapamiętać poprzednie interakcje i procesy oraz powrócić do stanu w poprzednich punktach czasowych.
