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Definition - Was bedeutet kognitives Rechnen?
Cognitive Computing beschreibt Technologien, die auf den wissenschaftlichen Prinzipien der künstlichen Intelligenz und der Signalverarbeitung basieren, darunter maschinelles Selbstlernen, Mensch-Computer-Interaktion, Verarbeitung natürlicher Sprache, Data Mining und mehr. Ihr Ziel ist es, komplexe Probleme zu lösen, die durch Unsicherheit und Mehrdeutigkeit gekennzeichnet sind, dh Probleme, die nur durch menschliches kognitives Denken gelöst werden.
Techopedia erklärt kognitives Rechnen
Cognitive Computing ist der Zweig der Informatik, der sich mit der Lösung komplexer Probleme befasst, die sich dynamisch verändern können, und mit informationsreichen Daten, die sich häufig ändern und manchmal sogar in Konflikt miteinander stehen. Ein Mensch kann sich mit solchen Problemen befassen, indem er Ziele entwickelt und ändert, aber herkömmliche Rechenalgorithmen sind nicht in der Lage, sich an solche Änderungen anzupassen. Um mit solchen Problemen fertig zu werden, müssen Cognitive Computing-Systeme die widersprüchlichen Daten abwägen und eine Antwort vorschlagen, die am besten zur Situation passt und nicht das, was "richtig" ist.
Obwohl es derzeit in der Industrie oder im akademischen Bereich keine einheitliche Definition von kognitivem Computing gibt, wird der Begriff häufig verwendet, um neue Technologien zu beschreiben, die die Funktionsweise des menschlichen Gehirns und die Herangehensweise an die Problemlösung nachahmen. Es kann als ein Feld betrachtet werden, das das Ziel hat, genau zu modellieren, wie der menschliche Geist die ihn umgebenden Reize wahrnimmt, begründet und auf sie reagiert. Die wichtigsten Anwendungen wären Datenanalyse und adaptive Ausgabe, um die Ausgabe an ein bestimmtes Publikum anzupassen.
Eigenschaften eines kognitiven Computersystems umfassen:
- Kontextuell - Versteht und extrahiert Kontextelemente wie Bedeutung, Zeit, Ort, Prozess und andere anhand mehrerer Informationsquellen. Beispielsweise kann es mit Daten wie Straße, Krankenwagen, Verletzungen und Wrackteilen gespeist werden und mit dem Kontext eines Fahrzeugunfalls in Verbindung gebracht werden.
- Adaptiv - Dies ist der Lernabschnitt. Es passt sich neuen Informationen und Impulsen an, um Mehrdeutigkeiten aufzulösen und Unvorhersehbarkeit zu tolerieren. In Bezug auf den Kontext sorgt dieses Merkmal dafür, dass dynamische Daten herangezogen und dann verarbeitet werden, um den endgültigen Kontext zu bilden und Lösungen oder Schlussfolgerungen zu finden.
- Interaktiv - Das System kann mit Benutzern interagieren, sodass die Benutzer ihre Anforderungen definieren und sich mit anderen Geräten und Systemen verbinden können.
- Iterativ und statusbehaftet - Die Systeme müssen bei der Definition des Problems helfen, indem sie die richtigen Fragen stellen und zusätzliche Informationsquellen finden, wenn ein Problem unvollständig oder nicht eindeutig ist. Sie müssen auch in der Lage sein, sich an frühere Interaktionen und Prozesse zu erinnern und zu früheren Zeitpunkten in den Zustand zurückzukehren.
