Một máy tính hoặc hệ thống nhận thức học ở quy mô lớn, lý do có mục đích và tương tác với con người một cách tự nhiên. Thay vì được lập trình rõ ràng, các hệ thống này học hỏi và suy luận từ các tương tác của chúng với con người và trải nghiệm của chúng với môi trường của chúng. Tính toán nhận thức chồng chéo với và liên quan đến các công nghệ tương tự để cung cấp năng lượng cho các ứng dụng nhận thức. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu thêm về AI nhận thức theo trình tự sau:
- Điện toán nhận thức là gì?
- Máy tính nhận thức hoạt động như thế nào?
- Điện toán nhận thức và AI
- AI nhận thức: Trường hợp sử dụng
- Các ứng dụng của AI nhận thức
Điện toán nhận thức là gì?
Máy tính nhận thức đề cập đến các công nghệ riêng lẻ thực hiện các nhiệm vụ cụ thể để tạo điều kiện trí thông minh của con người . Về cơ bản, đây là những hệ thống hỗ trợ đưa ra quyết định thông minh mà chúng tôi đã làm việc với kể từ khi bắt đầu bùng nổ internet. Với những đột phá gần đây trong công nghệ, các hệ thống hỗ trợ này chỉ đơn giản là sử dụng dữ liệu tốt hơn, để có được phân tích tốt hơn về một lượng lớn thông tin.
Ngoài ra, bạn có thể tham khảo Điện toán nhận thức như:
Hiểu và mô phỏng lập luận
Hiểu và mô phỏng hành vi của con người
Sử dụng hệ thống điện toán nhận thức giúp đưa ra quyết định của con người tốt hơn trong công việc. Một số ứng dụng của điện toán nhận thức bao gồm nhận dạng giọng nói , phân tích tình cảm , , đánh giá rủi ro và phát hiện gian lận.
hướng dẫn servicenow cho người mới bắt đầu pdf
Bây giờ bạn đã biết điện toán nhận thức là gì, hãy tiếp tục và xem cách AI nhận thức hoạt động.
Máy tính nhận thức hoạt động như thế nào?
Hệ thống tính toán nhận thức tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn thông tin khác nhau trong khi cân nhắc bối cảnh và bằng chứng mâu thuẫn để đề xuất câu trả lời phù hợp. Để đạt được điều này, hệ thống nhận thức bao gồm các công nghệ tự học bằng cách sử dụng khai thác dữ liệu, nhận dạng mẫu , và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để hiểu cách bộ não con người hoạt động.
Sử dụng hệ thống máy tính để giải quyết các vấn đề được cho là do con người thực hiện đòi hỏi dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc khổng lồ. Cùng với thời gian, các hệ thống nhận thức học cách tinh chỉnh cách chúng xác định các mẫu và cách chúng xử lý dữ liệu để trở nên có khả năng dự đoán các vấn đề mới và mô hình hóa các giải pháp khả thi.
Để đạt được những khả năng này, hệ thống tính toán nhận thức phải có một số thuộc tính chính.
Những điểm chính
Thích ứng: Hệ thống nhận thức phải đủ linh hoạt để hiểu được những thay đổi trong thông tin. Ngoài ra, hệ thống phải có khả năng phân tích dữ liệu động trong thời gian thực và thực hiện các điều chỉnh khi dữ liệu và môi trường thay đổi.
Tương tác: Tương tác giữa con người và máy tính (HCI) là một thành phần quan trọng trong hệ thống nhận thức. Người dùng phải có khả năng tương tác với máy móc nhận thức và xác định nhu cầu của họ khi những nhu cầu đó thay đổi. Công nghệ cũng phải có khả năng tương tác với các bộ xử lý, thiết bị và nền tảng đám mây khác.
Lặp lại và trạng thái: Ngoài ra, các hệ thống này phải có khả năng xác định vấn đề bằng cách đặt câu hỏi hoặc lấy thêm dữ liệu nếu vấn đề chưa hoàn thành. Hệ thống thực hiện điều này bằng cách duy trì thông tin về các tình huống tương tự đã xảy ra trước đó.
Theo ngữ cảnh: Hệ thống nhận thức phải hiểu, xác định và khai thác dữ liệu theo ngữ cảnh, chẳng hạn như cú pháp, thời gian, vị trí, miền, yêu cầu, hồ sơ, nhiệm vụ hoặc mục tiêu của người dùng cụ thể. Họ có thể lấy từ nhiều nguồn thông tin, bao gồm dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc và dữ liệu thị giác, thính giác hoặc cảm biến.
Điện toán nhận thức là một tập hợp con của Trí tuệ nhân tạo. Có nhiều điểm giống và khác nhau giữa hai loại. Vì vậy, hãy tiếp tục với bài viết về AI nhận thức của chúng tôi và hiểu sự khác biệt giữa hai loại này.
Điện toán nhận thức và AI
Các công nghệ đằng sau Điện toán nhận thức tương tự như công nghệ đằng sau AI. Chúng bao gồm học máy, học sâu, NLP, mạng nơ-ron, v.v. Nhưng chúng cũng có nhiều điểm khác nhau.
| Máy tính nhận thức | Trí tuệ nhân tạo |
| Điện toán nhận thức tập trung vào bắt chước hành vi của con người và lập luận để giải quyết các vấn đề phức tạp. | AI tăng cường tư duy của con người để giải quyết các vấn đề phức tạp. Nó tập trung vào việc cung cấp kết quả chính xác. |
| Nó mô phỏng quá trình suy nghĩ của con người để tìm ra giải pháp cho các vấn đề phức tạp. | AI tìm các mẫu để tìm hiểu hoặc tiết lộ thông tin ẩn và tìm giải pháp. |
| Họ đơn giản bổ sung thông tin để con người đưa ra quyết định. | AI chịu trách nhiệm về ra quyết định tự giảm thiểu vai trò của con người. |
| Nó chủ yếu được sử dụng trong các lĩnh vực như dịch vụ khách hàng, chăm sóc sức khỏe, các ngành công nghiệp , Vân vân. | Nó chủ yếu được sử dụng trong tài chính, an ninh, chăm sóc sức khỏe, bán lẻ, sản xuất , Vân vân. |
Vì vậy, đây là một số khác biệt giữa hai. Bây giờ chúng ta hãy tiếp tục và hiểu khái niệm về AI nhận thức với ví dụ.
AI nhận thức: Trường hợp sử dụng
Điện toán nhận thức và AI là những công nghệ dựa vào dữ liệu để đưa ra quyết định. Nhưng có những sắc thái giữa hai thuật ngữ, có thể được tìm thấy trong mục đích và ứng dụng của chúng.
Chúng ta hãy tưởng tượng một tình huống trong đó một người đang quyết định thay đổi nghề nghiệp . An Trợ lý AI sẽ tự động đánh giá người tìm việc kỹ năng , tìm một công việc có liên quan nơi kỹ năng của anh ấy phù hợp với vị trí, thương lượng trả tiền và lợi ích. Và ở giai đoạn kết thúc, nó sẽ thông báo cho người đó biết rằng quyết định đã được thay mặt cho anh ta.
Trong khi đó, một trợ lý nhận thức gợi ý con đường sự nghiệp tiềm năng cho người tìm việc, bên cạnh việc cung cấp cho người đó những chi tiết quan trọng như bổ sung yêu cầu học vấn, dữ liệu so sánh lương , và mở các vị trí việc làm. Tuy nhiên, trong trường hợp này, quyết định cuối cùng vẫn phải do người tìm việc đưa ra.
Do đó, có thể nói, tính toán nhận thức giúp chúng ta đưa ra quyết định thông minh hơn trên các cỗ máy sử dụng đòn bẩy của chính mình. Trong khi đó, AI bắt nguồn từ ý tưởng rằng máy móc có thể thay mặt chúng ta đưa ra quyết định tốt hơn.
Các ứng dụng của AI nhận thức
IoT thông minh: Điều này bao gồm kết nối và tối ưu hóa thiết bị, dữ liệu và IoT. Nhưng giả sử chúng ta có nhiều cảm biến và thiết bị hơn, thì chìa khóa thực sự là điều gì sẽ kết nối chúng.
Bảo mật không gian mạng được kích hoạt bởi AI: Chúng ta có thể chống lại các cuộc tấn công mạng bằng cách sử dụng mã hóa bảo mật dữ liệu và nâng cao nhận thức tình huống do AI hỗ trợ. Điều này sẽ cung cấp tài liệu, dữ liệu và khóa mạng bằng cách sử dụng dữ liệu phân tán thông minh được bảo mật bằng khóa AI.
Nội dung AI: Một giải pháp được hỗ trợ bởi trí thông minh nhận thức liên tục tìm hiểu và lý do và có thể tích hợp đồng thời vị trí, thời gian trong ngày, thói quen của người dùng, cường độ ngữ nghĩa, ý định, tình cảm, phương tiện truyền thông xã hội, nhận thức theo ngữ cảnh và các thuộc tính cá nhân khác
Phân tích nhận thức trong chăm sóc sức khỏe: Công nghệ này thực hiện các chức năng phần mềm lý luận giống như con người để thực hiện các phân tích suy diễn, quy nạp và thu thập cho các ứng dụng khoa học đời sống.
NLP dựa trên mục đích: Trí thông minh nhận thức có thể giúp một doanh nghiệp trở nên phân tích hơn trong cách tiếp cận quản lý và ra quyết định. Đây sẽ là bước tiếp theo của học máy và các ứng dụng trong tương lai của AI sẽ nghiêng về việc sử dụng điều này để thực hiện suy luận và phân tích logic.
mysql_fetch_array
Đây là một số ứng dụng của AI nhận thức và cách nó sẽ thay đổi thế giới Công nghệ. Với điều này, chúng ta đã đến phần cuối của bài viết về AI nhận thức này. Tôi hy vọng bạn đã hiểu cách hệ thống điện toán nhận thức là một tập hợp con của Trí tuệ nhân tạo.
Để có kiến thức chuyên sâu, hãy xem tương tác, trực tuyến của chúng tôi Edureka ở đây, đi kèm với hỗ trợ 24 * 7 để hướng dẫn bạn trong suốt thời gian học tập của bạn.
Có một câu hỏi cho chúng tôi? Vui lòng đề cập đến nó trong phần nhận xét của bài viết 'AI nhận thức' này và chúng tôi sẽ liên hệ lại với bạn trong thời gian sớm nhất.