Un computer o un sistema cognitivo apprende su larga scala, ragiona con uno scopo e interagisce con gli esseri umani in modo naturale. Piuttosto che essere programmati esplicitamente, questi sistemi apprendono e ragionano dalle loro interazioni con gli esseri umani e dalle loro esperienze con il loro ambiente. Il cognitive computing si sovrappone a e coinvolge tecnologie simili per potenziare le applicazioni cognitive. In questo articolo, impareremo di più sull'IA cognitiva nella seguente sequenza:
- Cos'è il cognitive computing?
- Come funziona il cognitive computing?
- Cognitive Computing vs AI
- IA cognitiva: caso d'uso
- Applicazioni dell'IA cognitiva
Cos'è il cognitive computing?
Cognitive Computing si riferisce a singole tecnologie che svolgono compiti specifici per facilitare intelligenza umana . Fondamentalmente, si tratta di sistemi di supporto decisionale intelligenti con cui abbiamo lavorato dall'inizio del boom di Internet. Con le recenti scoperte tecnologiche, questi sistemi di supporto utilizzano semplicemente dati migliori, migliori al fine di ottenere una migliore analisi di un'enorme quantità di informazioni.
Inoltre, puoi fare riferimento al Cognitive Computing come:
Comprensione e simulazione del ragionamento
Comprensione e simulazione del comportamento umano
L'utilizzo di sistemi di elaborazione cognitiva aiuta a prendere migliori decisioni umane sul lavoro. Alcune delle applicazioni del cognitive computing includono riconoscimento vocale , analisi del sentiment , , valutazione del rischio e rilevamento delle frodi.
Ora che sai cos'è il cognitive computing, andiamo avanti e vediamo come funziona l'IA cognitiva.
Come funziona il cognitive computing?
I sistemi di calcolo cognitivo sintetizzano i dati da varie fonti di informazione mentre soppesano il contesto e le prove contrastanti per suggerire risposte adeguate. Per raggiungere questo obiettivo, i sistemi cognitivi includono tecnologie di autoapprendimento che utilizzano il data mining, riconoscimento di pattern e l'elaborazione del linguaggio naturale (PNL) per comprendere il modo in cui funziona il cervello umano.
L'utilizzo di sistemi informatici per risolvere problemi che dovrebbero essere risolti dagli esseri umani richiede enormi dati strutturati e non strutturati. Con il tempo, i sistemi cognitivi imparano a perfezionare il modo in cui identificano i modelli e il modo in cui elaborano i dati per diventare capaci di anticipare nuovi problemi e modellare possibili soluzioni.
Per ottenere queste capacità, i sistemi di elaborazione cognitiva devono avere alcuni attributi chiave.
Attributi chiave
Adattivo: I sistemi cognitivi devono essere sufficientemente flessibili da comprendere i cambiamenti nelle informazioni. Inoltre, i sistemi devono essere in grado di digerire i dati dinamici in tempo reale e apportare modifiche man mano che i dati e l'ambiente cambiano.
Interattivo: L'interazione uomo-computer (HCI) è una componente critica nei sistemi cognitivi. Gli utenti devono essere in grado di interagire con le macchine cognitive e definire le proprie esigenze man mano che queste cambiano. Le tecnologie devono anche essere in grado di interagire con altri processori, dispositivi e piattaforme cloud.
Iterativo e stateful: Inoltre, questi sistemi devono essere in grado di identificare i problemi ponendo domande o inserendo dati aggiuntivi se il problema è incompleto. I sistemi lo fanno conservando le informazioni su situazioni simili che si sono verificate in precedenza.
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Contestuale: I sistemi cognitivi devono comprendere, identificare ed estrarre dati contestuali, come sintassi, ora, posizione, dominio, requisiti, profilo di un utente specifico, attività o obiettivi. Possono attingere a più fonti di informazione, inclusi dati strutturati e non strutturati e dati visivi, uditivi o dei sensori.
Il cognitive computing è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale. Ci sono varie somiglianze e differenze tra i due. Quindi andiamo avanti con il nostro articolo sull'AI cognitiva e comprendiamo la differenza tra i due.
Cognitive Computing vs AI
Le tecnologie alla base del Cognitive Computing sono simili alle tecnologie alla base dell'AI. Questi includono machine learning, deep learning, NLP, reti neurali, ecc. Ma presentano anche varie differenze.
| Cognitive Computing | Intelligenza artificiale |
| Il Cognitive Computing si concentra su imitando il comportamento umano e ragionamenti per risolvere problemi complessi. | AI aumenta il pensiero umano per risolvere problemi complessi. Si concentra sulla fornitura di risultati accurati. |
| It simula processi di pensiero umano per trovare soluzioni a problemi complessi. | AI trova modelli per apprendere o rivelare informazioni nascoste e trovare soluzioni. |
| Semplicemente informazioni supplementari affinché gli esseri umani prendano decisioni. | L'intelligenza artificiale è responsabile prendere decisioni da soli riducendo al minimo il ruolo degli esseri umani. |
| Viene utilizzato principalmente in settori come servizio clienti, sanità, industrie , eccetera. | Viene utilizzato principalmente in finanza, sicurezza, sanità, vendita al dettaglio, produzione , eccetera. |
Quindi queste erano alcune delle differenze tra i due. Ora andiamo avanti e comprendiamo il concetto di intelligenza artificiale cognitiva con l'esempio.
IA cognitiva: caso d'uso
Il cognitive computing e l'intelligenza artificiale sono tecnologie che si basano sui dati per prendere decisioni. Ma ci sono sfumature tra i due termini, che possono essere trovate nei loro scopi e applicazioni.
Immaginiamo uno scenario in cui una persona sta decidendo su a cambio di carriera . Un Assistente AI valuterà automaticamente la persona in cerca di lavoro abilità , trova un lavoro pertinente dove le sue abilità corrispondono alla posizione, negoziare la paga e vantaggi. E nella fase conclusiva, informerà la persona che è stata presa una decisione per suo conto.
Considerando che, suggerisce un assistente cognitivo potenziali percorsi di carriera al cercatore di lavoro, oltre a fornire alla persona dettagli importanti come aggiuntivi requisiti di istruzione, dati di confronto salariale e posizioni di lavoro aperte. Tuttavia, in questo caso, la decisione finale deve essere comunque presa dalla persona in cerca di lavoro.
Quindi, possiamo dire, il cognitive computing ci aiuta a prendere decisioni più intelligenti sulle nostre macchine che sfruttano. Al contrario, l'IA è radicata nell'idea che le macchine possano prendere decisioni migliori per nostro conto.
Applicazioni dell'IA cognitiva
IoT intelligente: Ciò include la connessione e l'ottimizzazione di dispositivi, dati e IoT. Ma supponendo di avere più sensori e dispositivi, la vera chiave è cosa li collegherà.
Cybersecurity abilitata dall'intelligenza artificiale: Possiamo combattere gli attacchi informatici con l'uso della crittografia della sicurezza dei dati e una maggiore consapevolezza della situazione alimentata dall'intelligenza artificiale. Ciò fornirà un documento, dati e blocco della rete utilizzando dati distribuiti intelligenti protetti da una chiave AI.
Contenuto AI: Una soluzione basata sull'intelligenza cognitiva apprende e ragiona continuamente e può integrare simultaneamente posizione, ora del giorno, abitudini dell'utente, intensità semantica, intento, sentimento, social media, consapevolezza contestuale e altri attributi personali
Analisi cognitiva in ambito sanitario: La tecnologia implementa funzioni software di ragionamento simili a quelle umane che eseguono analisi deduttive, induttive e abduttive per applicazioni di scienze della vita.
PNL basato sugli intenti: L'intelligenza cognitiva può aiutare un'azienda a diventare più analitica nel suo approccio alla gestione e al processo decisionale. Questo funzionerà come il prossimo passo dall'apprendimento automatico e le future applicazioni dell'IA inclineranno a utilizzarlo per eseguire ragionamenti logici e analisi.
Queste erano alcune delle applicazioni dell'AI cognitiva e di come cambierà il mondo della tecnologia. Con questo, siamo giunti alla fine di questo articolo sull'IA cognitiva. Spero che tu abbia capito come il sistema di calcolo cognitivo è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale.
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