संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग का तात्पर्य कंप्यूटरीकृत मॉडल में मानव विचार प्रक्रियाओं के अनुकरण से है। प्रौद्योगिकी के इस क्षेत्र में स्व-शिक्षण प्रणालियाँ शामिल हैं जो मशीन लर्निंग एल्गोरिदम, डेटा माइनिंग, पैटर्न पहचान और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग करके मानव मस्तिष्क के काम करने के तरीके की नकल करती हैं। संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग का अंतिम लक्ष्य स्वचालित आईटी सिस्टम बनाना है जो मानव सहायता के बिना समस्याओं को हल करने में सक्षम हैं।
संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग की ऐतिहासिक जड़ें और पहला उल्लेख
संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग की अवधारणा का पता 1950 के दशक और कृत्रिम बुद्धिमत्ता की शुरुआत से लगाया जा सकता है। विचार ऐसी मशीनें बनाने का था जो मानव बुद्धि का अनुकरण कर सकें। हालाँकि, "संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग" शब्द 21वीं सदी में IBM द्वारा गढ़ा गया था, जो उनके प्रोजेक्ट वॉटसन से जुड़ा था। 2005 में घोषित वॉटसन परियोजना का उद्देश्य एक प्रश्न-उत्तर प्रणाली विकसित करना था जो प्राकृतिक भाषा को समझने, सीखने और प्रतिक्रिया देने में सक्षम हो।
विषय का विस्तार: संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग विस्तार से
संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग कंप्यूटिंग तकनीक का एक उन्नत रूप है जो मानव मस्तिष्क की कार्यप्रणाली की नकल करता है। इसमें कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मशीन लर्निंग, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, भावना विश्लेषण और प्रासंगिक जागरूकता जैसे कई विषय शामिल हैं।
संज्ञानात्मक प्रणालियाँ जटिल और शक्तिशाली होती हैं, जो दुनिया को समझने के लिए संरचित और असंरचित डेटा की विशाल मात्रा को संश्लेषित करने में सक्षम होती हैं। वे केवल सूचना को संसाधित नहीं करते हैं; वे समझते हैं, तर्क करते हैं, सीखते हैं और बातचीत करते हैं, ठीक वैसे ही जैसे कोई इंसान करता है। संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग का उद्देश्य मानवीय निर्णय लेने की क्षमताओं को बढ़ाना है, न कि उन्हें प्रतिस्थापित करना।
संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग की आंतरिक यांत्रिकी
संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग के मूल में मशीन लर्निंग की अवधारणा है, जो सिस्टम को डेटा इनपुट से सीखने और स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना समय के साथ सुधार करने की अनुमति देती है। यह विशाल मात्रा में डेटा का विश्लेषण और व्याख्या करने के लिए उन्नत एल्गोरिदम और मॉडल का उपयोग करता है।
संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग प्रणाली के घटकों में शामिल हैं:
- अनुकूली शिक्षण: यह सूचना में परिवर्तन, तथा लक्ष्यों एवं आवश्यकताओं के विकास के साथ सीखता है।
- इंटरैक्टिव: यह उपयोगकर्ताओं के साथ स्वाभाविक रूप से बातचीत करता है, तथा उपयोगकर्ता अनुभव में प्रासंगिक तत्व जोड़ता है।
- पुनरावृत्तीय और स्टेटफुल: यह किसी प्रक्रिया में पिछली अंतःक्रियाओं को याद रखता है और विशिष्ट संदर्भ के लिए उपयुक्त जानकारी लौटाता है।
- प्रासंगिक समझ: यह अर्थ, वाक्यविन्यास, समय, स्थान, उपयुक्त डोमेन, विनियम, उपयोगकर्ता की प्रोफ़ाइल, प्रक्रिया, कार्य और लक्ष्य जैसे प्रासंगिक तत्वों को समझता है, पहचानता है और निकालता है।
संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग की मुख्य विशेषताएं
संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग प्रणालियों की महत्वपूर्ण विशेषताएं हैं:
- अनुकूलनीय: वे जानकारी में परिवर्तन और लक्ष्यों के विकास के साथ सीख सकते हैं।
- इंटरैक्टिव: वे उपयोगकर्ताओं और अन्य प्रोसेसरों, उपकरणों और क्लाउड सेवाओं के साथ बातचीत कर सकते हैं।
- पुनरावृत्तीय: यदि समस्या का विवरण अस्पष्ट या जटिल है तो वे प्रश्न पूछकर या अतिरिक्त डेटा खींचकर समस्याओं की पहचान कर सकते हैं।
- प्रासंगिक: वे अर्थ, वाक्यविन्यास और समय जैसे प्रासंगिक तत्वों को समझते हैं, पहचानते हैं और उनका उपयोग करते हैं।
संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग के प्रकार
यद्यपि संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग एक व्यापक क्षेत्र है, इसे प्रयुक्त तकनीकों के आधार पर विभिन्न प्रकारों में वर्गीकृत किया जा सकता है:
- मशीन लर्निंग: एल्गोरिदम डेटा से सीखते हैं और समय के साथ अपनी सटीकता में सुधार करते हैं।
- प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण: मानव भाषा को समझना और उत्पन्न करना।
- कंप्यूटर विज़न: छवियों और बहुआयामी डेटा से जानकारी निकालना, विश्लेषण करना और समझना।
- रोबोटिक्स: उच्च परिशुद्धता के साथ कार्य करने में सक्षम मशीनें।
- विशेषज्ञ प्रणालियाँ: सॉफ्टवेयर जो उपयोगकर्ताओं को स्पष्टीकरण और सलाह प्रदान करता है।
- वाक् पहचान: मानव वाक् को कंप्यूटर अनुप्रयोगों के लिए उपयोगी प्रारूप में परिवर्तित करना।
संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग में उपयोग, समस्याएं और समाधान
संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग का उपयोग स्वास्थ्य सेवा, शिक्षा, वित्त और ग्राहक सेवा जैसे विभिन्न क्षेत्रों में किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, स्वास्थ्य सेवा में, यह डॉक्टरों को रोगी के लक्षणों, चिकित्सा इतिहास और नवीनतम शोध का विश्लेषण करके साक्ष्य-आधारित सिफारिशें करने में मदद कर सकता है।
संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग के साथ प्राथमिक चुनौती असंरचित डेटा की विशाल मात्रा को प्रबंधित करने और व्याख्या करने में निहित है। इस समस्या के समाधान में डेटा माइनिंग तकनीकों में प्रगति और सुपरकंप्यूटर का उपयोग शामिल है।
तुलना और विशेषताएँ
संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग की तुलना अक्सर मशीन लर्निंग (एमएल), आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और डीप लर्निंग (डीएल) जैसे शब्दों से की जाती है। जबकि वे समानताएं साझा करते हैं, संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग मुख्य रूप से अपने लक्ष्य में भिन्न होती है - एक कम्प्यूटरीकृत मॉडल में मानव विचार प्रक्रियाओं का अनुकरण करना और मनुष्यों को निर्णय लेने में मदद करना।
| अवधि | विशेषताएँ |
|---|---|
| कृत्रिम होशियारी | सीखने, तर्क करने और आत्म-सुधार जैसी मानवीय बुद्धि प्रक्रियाओं का अनुकरण करता है। |
| यंत्र अधिगम | एआई का एक उपसमूह जो अनुभव के साथ मशीनों को बेहतर बनाने के लिए सांख्यिकीय तरीकों का उपयोग करता है। |
| ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना | एमएल का एक उपसमूह जो बहु-परत तंत्रिका नेटवर्क की गणना को व्यवहार्य बनाता है। |
| संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग | यह मानवीय विचार प्रक्रियाओं का अनुकरण करता है तथा निर्णय लेने में मनुष्य की सहायता करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। |
संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग में परिप्रेक्ष्य और भविष्य की प्रौद्योगिकियां
संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग का भविष्य आशाजनक है, और उम्मीद है कि इससे मानव जैसी क्षमताएं और भी अधिक उपलब्ध होंगी। निर्णय लेने की प्रक्रियाओं में संज्ञानात्मक प्रणालियाँ मानक बन सकती हैं। इसके अलावा, जैसे-जैसे इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) तकनीक विकसित होती जा रही है, संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग इन उपकरणों द्वारा उत्पादित डेटा का विश्लेषण करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगी।
प्रॉक्सी सर्वर और संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग का अंतर्संबंध
OneProxy द्वारा प्रदान किए गए प्रॉक्सी सर्वर, संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग में महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकते हैं। संसाधन चाहने वाले क्लाइंट के अनुरोधों के लिए मध्यस्थ प्रदान करके, प्रॉक्सी सर्वर सुरक्षा की एक अतिरिक्त परत जोड़ सकते हैं। इसके अलावा, संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग ट्रैफ़िक पैटर्न को सीखकर और उसके अनुसार ढलकर, विसंगतियों का पता लगाकर और सुरक्षा उल्लंघनों को रोककर प्रॉक्सी सर्वर की दक्षता को बढ़ा सकती है।
सम्बंधित लिंक्स
संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग पर अधिक जानकारी के लिए आप इन संसाधनों का संदर्भ ले सकते हैं:
