인지 컴퓨터 또는 시스템은 규모에 따라 학습하고 목적에 따라 추론하며 자연스럽게 인간과 상호 작용합니다. 이러한 시스템은 명시 적으로 프로그래밍되는 대신 인간과의 상호 작용 및 환경에 대한 경험에서 배우고 추론합니다. 인지 컴퓨팅은 인지 응용 프로그램을 강화하는 유사한 기술을 포함합니다. 이 기사에서는 다음 순서로 Cognitive AI에 대해 자세히 알아 봅니다.
인지 컴퓨팅이란 무엇입니까?
인지 컴퓨팅 특정 작업을 수행하는 개별 기술을 의미합니다. 인간 지능 . 기본적으로 이것은 인터넷 붐이 시작된 이래로 우리가 함께 일해온 현명한 의사 결정 지원 시스템입니다. 최근 기술의 획기적인 발전으로 이러한 지원 시스템은 더 나은 데이터를 방대한 양의 정보를 더 잘 분석하기 위해서입니다.
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또한 Cognitive Computing을 다음과 같이 참조 할 수 있습니다.
추론 이해 및 시뮬레이션
인간 행동 이해 및 시뮬레이션
코 그너 티브 컴퓨팅 시스템을 사용하면 직장에서 더 나은 인간 결정을 내리는 데 도움이됩니다. 인지 컴퓨팅의 일부 응용 프로그램은 다음과 같습니다. 음성 인식 , 감정 분석 , , 위험 평가 및 사기 탐지.
코 그너 티브 컴퓨팅이 무엇인지 알았으니 이제 코 그너 티브 AI가 어떻게 작동하는지 살펴 보겠습니다.
인지 컴퓨팅은 어떻게 작동합니까?
인지 컴퓨팅 시스템은 다양한 정보 소스에서 데이터를 합성하는 동시에 컨텍스트와 상충되는 증거를 비교하여 적절한 답변을 제안합니다. 이를 위해인지 시스템에는 데이터 마이닝을 사용하는자가 학습 기술이 포함됩니다. 패턴 인식 , 자연어 처리 (NLP)를 통해 인간의 뇌가 작동하는 방식을 이해합니다.
인간이해야 할 문제를 해결하기 위해 컴퓨터 시스템을 사용하려면 구조화되고 구조화되지 않은 거대한 데이터가 필요합니다. 시간이 지남에 따라인지 시스템은 패턴을 식별하는 방법과 데이터를 처리하는 방법을 개선하여 새로운 문제를 예측하고 가능한 솔루션을 모델링 할 수있게됩니다.
이러한 기능을 달성하려면인지 컴퓨팅 시스템에 몇 가지 핵심 속성이 있어야합니다.
주요 속성
적응 형 : 인지 시스템은 정보의 변화를 이해할 수있을만큼 유연해야합니다. 또한 시스템은 동적 데이터를 실시간으로 소화하고 데이터 및 환경 변화에 따라 조정할 수 있어야합니다.
인터렉티브: 인간-컴퓨터 상호 작용 (HCI)은인지 시스템의 중요한 구성 요소입니다. 사용자는 코 그너 티브 머신과 상호 작용할 수 있어야하며 요구 사항의 변화에 따라 요구 사항을 정의 할 수 있어야합니다. 기술은 또한 다른 프로세서, 장치 및 클라우드 플랫폼과 상호 작용할 수 있어야합니다.
반복 및 상태 저장 : 또한 이러한 시스템은 문제가 불완전한 경우 질문을하거나 추가 데이터를 가져 와서 문제를 식별 할 수 있어야합니다. 시스템은 이전에 발생한 유사한 상황에 대한 정보를 유지하여이를 수행합니다.
문맥 : 인지 시스템은 구문, 시간, 위치, 도메인, 요구 사항, 특정 사용자의 프로필, 작업 또는 목표와 같은 상황 별 데이터를 이해, 식별 및 마이닝해야합니다. 구조화 된 데이터와 구조화되지 않은 데이터, 시각, 청각 또는 센서 데이터를 포함한 여러 정보 소스를 활용할 수 있습니다.
인지 컴퓨팅은 인공 지능의 하위 집합입니다. 둘 사이에는 다양한 유사점과 차이점이 있습니다. 이제 Cognitive AI 문서로 넘어 가서 둘의 차이점을 이해하겠습니다.
인지 컴퓨팅 vs AI
Cognitive Computing의 기술은 AI의 기술과 유사합니다. 여기에는 기계 학습, 딥 러닝, NLP, 신경망 등이 포함됩니다.하지만 다양한 차이점도 있습니다.
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| 인지 컴퓨팅 | 인공 지능 |
| 인지 컴퓨팅은 인간의 행동을 모방 복잡한 문제를 해결하기위한 추론. | 일체 포함 인간의 사고를 증대 복잡한 문제를 해결합니다. 정확한 결과를 제공하는 데 중점을 둡니다. |
| 그것 시뮬레이션 복잡한 문제에 대한 해결책을 찾기위한 인간의 사고 과정. | 일체 포함 패턴을 찾습니다 숨겨진 정보를 배우거나 드러내고 해결책을 찾기 위해. |
| 그들은 단순히 보충 정보 인간이 결정을 내릴 수 있습니다. | AI는 결정하기 인간의 역할을 최소화합니다. |
| 주로 다음과 같은 분야에서 사용됩니다. 고객 서비스, 의료, 산업 등 | 주로 사용됩니다 금융, 보안, 의료, 소매, 제조 등 |
그래서 이것들은 둘 사이의 몇 가지 차이점이었습니다. 이제 예를 들어 Cognitive AI의 개념을 이해해 보겠습니다.
Cognitive AI : 사용 사례
인지 컴퓨팅과 AI는 결정을 내리기 위해 데이터에 의존하는 기술입니다. 그러나 두 용어 사이에는 뉘앙스가 있으며 이는 목적과 응용 프로그램 내에서 찾을 수 있습니다.
사람이 결정을 내리는 시나리오를 상상해 봅시다. 경력 변경 . 안 AI 비서 구직자의 기술 , 을 찾다 관련 직업 그의 기술이 위치와 일치하는 곳, 임금을 협상하다 및 혜택. 그리고 마지막 단계에서 그 사람을 대신하여 결정이 내려 졌다는 것을 그 사람에게 알립니다.
반면인지 보조자는 다음과 같이 제안합니다. 잠재적 인 경력 경로 구직자에게 추가와 같은 중요한 세부 정보를 제공하는 것 외에도 교육 요건, 급여 비교 데이터 , 채용 직책을 엽니 다. 그러나이 경우에도 구직자가 최종 결정을 내려야합니다.
따라서 코 그너 티브 컴퓨팅은 우리 자신의 레버리지 머신에서 더 현명한 결정을 내리는 데 도움이된다고 말할 수 있습니다. 반면 AI는 기계가 우리를 대신하여 더 나은 결정을 내릴 수 있다는 생각에 뿌리를두고 있습니다.
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인지 AI의 응용
스마트 IoT : 여기에는 장치, 데이터 및 IoT 연결 및 최적화가 포함됩니다. 그러나 우리가 더 많은 센서와 장치를 얻는다고 가정 할 때 진짜 열쇠는 그것들을 연결하는 것입니다.
AI 지원 사이버 보안 : 데이터 보안 암호화 및 AI 기반의 향상된 상황 인식을 사용하여 사이버 공격에 맞서 싸울 수 있습니다. 이를 통해 AI 키로 보호되는 스마트 분산 데이터를 사용하여 문서, 데이터 및 네트워크 잠금을 제공합니다.
AI 콘텐츠 : 인지 지능으로 구동되는 솔루션은 지속적으로 학습하고 이유를 파악하고 위치, 시간, 사용자 습관, 의미 강도, 의도, 정서, 소셜 미디어, 상황 인식 및 기타 개인 속성을 동시에 통합 할 수 있습니다.
의료 분야의인지 분석 : 이 기술은 생명 과학 응용 프로그램에 대한 연역적, 귀납적 및 외전 적 분석을 수행하는 인간과 유사한 추론 소프트웨어 기능을 구현합니다.
의도 기반 NLP : 인지 지능은 비즈니스가 관리 및 의사 결정에 대한 접근 방식을 더욱 분석적으로 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 이것은 기계 학습의 다음 단계로 작동하고 AI의 미래 응용 프로그램은 논리적 추론 및 분석을 수행하는 데 이것을 사용하는쪽으로 기울어 질 것입니다.
이것들은 Cognitive AI의 일부 응용 프로그램과 그것이 기술 세계를 어떻게 변화시킬 것인지였습니다. 이것으로 우리는이 Cognitive AI 기사의 끝까지 왔습니다. 인지 컴퓨팅 시스템이 어떻게 인공 지능의 하위 집합인지 이해 하셨기를 바랍니다.
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