محاسبات شناختی به شبیه سازی فرآیندهای فکری انسان در یک مدل کامپیوتری اشاره دارد. این قلمرو فناوری شامل سیستم‌های خودآموزی می‌شود که با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی، داده‌کاوی، تشخیص الگو و پردازش زبان طبیعی، از روش‌های عملکرد مغز انسان تقلید می‌کنند. هدف نهایی محاسبات شناختی ایجاد سیستم‌های IT خودکار است که قادر به حل مشکلات بدون کمک انسان هستند.
ریشه های تاریخی و اولین اشاره های محاسبات شناختی
مفهوم محاسبات شناختی را می توان به دهه 1950 و پیدایش هوش مصنوعی ردیابی کرد. ایده این بود که ماشین‌هایی بسازند که بتوانند هوش انسان را شبیه‌سازی کنند. با این حال، اصطلاح "محاسبات شناختی" در قرن بیست و یکم توسط IBM و مرتبط با پروژه آنها واتسون ابداع شد. پروژه واتسون که در سال 2005 اعلام شد، با هدف توسعه یک سیستم پاسخگویی به پرسش با قابلیت درک، یادگیری و پاسخگویی به زبان طبیعی انجام شد.
گسترش موضوع: محاسبات شناختی در جزئیات
محاسبات شناختی شکل پیشرفته ای از فناوری محاسباتی را نشان می دهد که عملکرد مغز انسان را تقلید می کند. این شامل چندین رشته مانند هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی، تجزیه و تحلیل احساسات و آگاهی زمینه است.
سیستم های شناختی پیچیده و قدرتمند هستند و قادر به ترکیب مقادیر وسیعی از داده های ساختاریافته و بدون ساختار برای درک جهان هستند. آنها فقط اطلاعات را پردازش نمی کنند. آنها می‌فهمند، استدلال می‌کنند، یاد می‌گیرند و با هم تعامل دارند، مانند آنچه که یک انسان می‌خواهد. محاسبات شناختی در مورد تقویت توانایی های تصمیم گیری انسان و جایگزین نکردن آنها است.
مکانیک درونی محاسبات شناختی
در قلب محاسبات شناختی، مفهوم یادگیری ماشین وجود دارد، که به سیستم اجازه می دهد تا از ورودی داده یاد بگیرد و در طول زمان بدون برنامه ریزی صریح، بهبود یابد. از الگوریتم ها و مدل های پیشرفته برای تجزیه و تحلیل و تفسیر حجم وسیع داده ها استفاده می کند.
اجزای سیستم محاسبات شناختی عبارتند از:
- یادگیری تطبیقی: با تغییر اطلاعات و با تکامل اهداف و الزامات یاد می‌گیرد.
- تعاملی: به طور طبیعی با کاربران تعامل دارد و یک عنصر متنی به تجربه کاربر اضافه می کند.
- Iterative و Stateful: فعل و انفعالات قبلی را در یک فرآیند به خاطر می آورد و اطلاعاتی را برمی گرداند که برای زمینه خاص مناسب است.
- درک متنی: عناصر زمینه ای مانند معنا، نحو، زمان، مکان، دامنه مناسب، مقررات، مشخصات کاربر، فرآیند، وظیفه و هدف را درک، شناسایی و استخراج می کند.
ویژگی های کلیدی محاسبات شناختی
ویژگی های حیاتی سیستم های محاسبات شناختی عبارتند از:
- تطبیقی: آنها می توانند با تغییر اطلاعات و تکامل اهداف یاد بگیرند.
- تعاملی: آنها می توانند با کاربران و سایر پردازنده ها، دستگاه ها و سرویس های ابری تعامل داشته باشند.
- تکراری: آنها می توانند مشکلات را با پرسیدن سؤال یا جمع آوری داده های اضافی در صورت مبهم یا پیچیده بودن بیان مسئله شناسایی کنند.
- متنی: آنها عناصر زمینه ای مانند معنا، نحو و زمان را درک، شناسایی و استخراج می کنند.
انواع محاسبات شناختی
در حالی که محاسبات شناختی یک زمینه گسترده است، می توان آن را بر اساس تکنیک های مورد استفاده به انواع مختلفی طبقه بندی کرد:
- یادگیری ماشینی: الگوریتم ها از داده ها یاد می گیرند و دقت خود را در طول زمان بهبود می بخشند.
- پردازش زبان طبیعی: درک و تولید زبان انسانی.
- بینایی کامپیوتر: استخراج، تجزیه و تحلیل و درک اطلاعات از تصاویر و داده های چند بعدی.
- رباتیک: ماشین هایی که قادر به انجام وظایف با دقت بالا هستند.
- Expert Systems: نرم افزاری که توضیحات و مشاوره را به کاربران ارائه می دهد.
- تشخیص گفتار: تبدیل و تبدیل گفتار انسان به قالبی مفید برای کاربردهای کامپیوتری.
کاربرد، مشکلات و راه حل ها در محاسبات شناختی
محاسبات شناختی را می توان در زمینه های مختلفی مانند مراقبت های بهداشتی، آموزشی، مالی و خدمات مشتری استفاده کرد. به عنوان مثال، در مراقبت های بهداشتی، می تواند به پزشکان در تجزیه و تحلیل علائم، تاریخچه پزشکی و آخرین تحقیقات بیمار برای ارائه توصیه های مبتنی بر شواهد کمک کند.
چالش اصلی با محاسبات شناختی در مدیریت و تفسیر حجم عظیمی از داده های بدون ساختار نهفته است. راه حل های این مشکل شامل پیشرفت در تکنیک های داده کاوی و استفاده از ابر رایانه ها است.
مقایسه ها و ویژگی ها
محاسبات شناختی اغلب با عباراتی مانند یادگیری ماشینی (ML)، هوش مصنوعی (AI) و یادگیری عمیق (DL) مقایسه می شود. در حالی که آنها شباهت های مشترکی دارند، محاسبات شناختی عمدتاً در هدف خود متفاوت است - شبیه سازی فرآیندهای فکری انسان در یک مدل کامپیوتری و کمک به انسان در تصمیم گیری.
| مدت، اصطلاح | مشخصات |
|---|---|
| هوش مصنوعی | فرآیندهای هوش انسانی مانند یادگیری، استدلال و اصلاح خود را شبیه سازی می کند. |
| فراگیری ماشین | زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی که از روش‌های آماری استفاده می‌کند تا ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا با تجربه پیشرفت کنند. |
| یادگیری عمیق | زیر مجموعه ای از ML که محاسبات شبکه های عصبی چند لایه را امکان پذیر می کند. |
| محاسبات شناختی | فرآیندهای فکری انسان را شبیه سازی می کند و برای کمک به انسان در تصمیم گیری طراحی شده است. |
دیدگاه ها و فناوری های آینده در محاسبات شناختی
آینده محاسبات شناختی امیدوارکننده است، با پیشرفت هایی که انتظار می رود توانایی های بیشتر شبیه انسان را فراهم کند. سیستم های شناختی می توانند در فرآیندهای تصمیم گیری استاندارد شوند. علاوه بر این، از آنجایی که فناوری اینترنت اشیا (IoT) به تکامل خود ادامه می دهد، محاسبات شناختی احتمالا نقشی حیاتی در تجزیه و تحلیل داده های تولید شده توسط این دستگاه ها ایفا خواهد کرد.
تقاطع سرورهای پروکسی و محاسبات شناختی
سرورهای پروکسی، مانند سرورهای ارائه شده توسط OneProxy، می توانند نقش مهمی در محاسبات شناختی ایفا کنند. با ارائه یک واسطه برای درخواست های مشتریانی که به دنبال منابع هستند، سرورهای پروکسی می توانند یک لایه امنیتی اضافی اضافه کنند. علاوه بر این، محاسبات شناختی می‌تواند کارایی سرورهای پراکسی را با یادگیری و تطبیق با الگوهای ترافیک، شناسایی ناهنجاری‌ها و جلوگیری از نقض امنیت افزایش دهد.
لینک های مربوطه
برای اطلاعات بیشتر در مورد محاسبات شناختی می توانید به این منابع مراجعه کنید:
