Когнитивные вычисления

Когнитивные вычисления (CC) описывает технологические платформы, которые, в общем, основаны на научных дисциплинах искусственный интеллект и обработка сигналов. Эти платформы включают в себя машинное обучение, рассуждение, обработку естественного языка, распознавание речи и зрение (распознавание объектов)., взаимодействие человека с компьютером, диалог и создание повествования, среди других технологий.

• 1 Определение
• 2 Примеры использования
• 3 Когнитивная аналитика
• 4 Приложения
• 5 Отраслевые работы
• 6 См. Также
• 7 Ссылки
• 8 Дополнительная литература

В настоящее время нет широко согласованного определения когнитивных вычислений в академические круги или промышленность.

В целом термин «когнитивные вычисления» используется для обозначения нового оборудования и / или программного обеспечения, которое имитирует функционирование человеческий мозг (2004) и помогает улучшить процесс принятия решений человеком. В этом смысле CC - это новый тип вычислений, целью которого является создание более точных моделей того, как человеческий мозг / разум чувствует, рассуждает и реагирует на стимулы. Приложения CC связывают анализ данных и адаптивные отображения страниц (AUI ) для настройки контента для определенного типа аудитории. Таким образом, оборудование и приложения CC стремятся быть более эффективными и более влиятельными по своей конструкции.

Некоторые особенности, которые могут выражать когнитивные системы:

Адаптивные

Они могут учиться по мере изменения информации, а также по мере развития целей и требований. Они могут разрешить двусмысленность и терпеть непредсказуемость. Они могут быть спроектированы так, чтобы получать динамические данные в реальном времени или почти в реальном времени.

Интерактивные

Они могут легко взаимодействовать с пользователями, чтобы эти пользователи могли удобно определять свои потребности. Они также могут взаимодействовать с другими процессорами, устройствами и облачными службами, а также с людьми.

Итерационные и с сохранением состояния

Они могут помочь в определении проблемы, задавая вопросы вопросы или поиск дополнительных исходных данных, если формулировка проблемы неоднозначна или неполна. Они могут «запоминать» предыдущие взаимодействия в процессе и возвращать информацию, подходящую для конкретного приложения в этот момент времени.

Контекстный

Они могут понимать, идентифицировать и извлекать контекстные элементы, такие как значение, синтаксис, время, местоположение, соответствующий домен, правила, профиль пользователя, процесс, задача и цель. Они могут использовать несколько источников информации, включая как структурированную, так и неструктурированную цифровую информацию, а также сенсорные входы (визуальные, жестовые, слуховые или сенсорные).

• Речь распознавание
• Анализ настроений
• Обнаружение лиц
• Оценка рисков
• Обнаружение мошенничества
• Поведенческие рекомендации

Технологические платформы под брендом когнитивных вычислений обычно специализируются на обработке и анализе больших неструктурированных наборов данных.

Документы обработки текста, электронные письма, видео, изображения, аудиофайлы, презентации, веб-страницы, социальные сети и многие другие форматы данных часто необходимо вручную пометить метаданными перед их можно передать в компьютер для анализа и понимания. Основное преимущество использования когнитивной аналитики перед традиционной аналитикой больших данных заключается в том, что такие наборы данных не нужно предварительно помечать.

К другим характеристикам системы когнитивной аналитики относятся:

• Адаптивность: системы когнитивной аналитики могут использовать машинное обучение для адаптации к различным контекстам с минимальным контролем со стороны человека
• Взаимодействие с естественным языком: когнитивное системы аналитики могут быть оснащены чат-ботом или помощником по поиску, который понимает запросы, объясняет данные и взаимодействует с людьми на естественном языке.

Образование

Даже если когнитивные вычисления не могут заменить учителей, это все еще может быть серьезной движущей силой в обучении студентов. Когнитивные вычисления, используемые в классе, применяются, по сути, с помощью помощника, который персонализирован для каждого отдельного ученика. Этот когнитивный помощник может снять стресс, с которым учителя сталкиваются во время обучения учеников, а также улучшить процесс обучения ученика в целом. Учителя могут быть не в состоянии уделять каждому ученику индивидуальное внимание, и именно здесь когнитивные компьютеры заполняют пробел. Некоторым ученикам может потребоваться дополнительная помощь по определенному предмету. Для многих студентов человеческое взаимодействие между учеником и учителем может вызывать беспокойство и может быть неудобным. С помощью Cognitive Computer наставников учащимся не придется сталкиваться со своим беспокойством и они смогут обрести уверенность, чтобы учиться и преуспевать в классе. Пока ученик находится в классе со своим персональным ассистентом, этот ассистент может разрабатывать различные методы, такие как создание планов уроков, чтобы адаптировать и помочь ученику и его потребностям.

Здравоохранение

Многие технологические компании занимаются этим. в процессе разработки технологий, включающих когнитивные вычисления, которые могут быть использованы в медицинской сфере. Способность классифицировать и идентифицировать - одна из основных целей этих когнитивных устройств. Эта черта может быть очень полезна при исследовании выявления канцерогенов. Эта когнитивная система, которая может обнаруживать, могла бы помочь экзаменатору интерпретировать бесчисленное количество документов за меньшее количество времени, чем если бы он не использовал технологию когнитивного компьютера. Эта технология также может оценивать информацию о пациенте, подробно просматривая каждую медицинскую карту, выявляя признаки, которые могут быть источником их проблем.

Когнитивные вычисления в сочетании с big данные и алгоритмы, которые учитывают потребности клиентов, могут быть основным преимуществом при принятии экономических решений.

Возможности когнитивных вычислений и ИИ обладают потенциалом повлиять почти на любую задачу, которую способны выполнить люди. Это может негативно повлиять на занятость людей, поскольку больше не будет необходимости в человеческом труде. Это также увеличило бы неравенство богатства ; люди, возглавляющие индустрию когнитивных вычислений, станут значительно богаче, в то время как работники, не имеющие постоянной и надежной работы, станут менее обеспеченными.

Чем больше отраслей начнут использовать когнитивные вычисления, тем труднее это будет для люди, чтобы соревноваться. Более широкое использование этой технологии также увеличит объем работы, которую могут выполнять управляемые ИИ роботы и машины. Только необычайно талантливые, способные и целеустремленные люди смогут идти в ногу с машинами. Влияние конкурентоспособных людей в сочетании с AI / CC может изменить ход человечества.

• Эффективные вычисления
• Аналитика
• Искусственная нейронная сеть
• Компьютер мозга интерфейс
• Когнитивный компьютер
• Когнитивное мышление
• Когнитивная система предприятия
• Семантическая сеть
• Социальная неврология
• Синтетический интеллект
• Удобство использования
• Нейроморфная инженерия
• Ускоритель ИИ

• Рассел, Джон (15 февраля 2016 г.). «Определение новой роли когнитивных вычислений в науке». HPCwire. Проверено 21 апреля 2016 г.