فناوری شناختی زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که از الگوریتم‌های مبتنی بر رایانه برای شبیه‌سازی فرآیندهای شناختی انسان و کمک به تصمیم‌گیری استفاده می‌کند. این فناوری ها می توانند عملکردهای مغز انسان مانند یادگیری، استدلال، ادراک، حل مسئله و درک زبان را تقلید کنند. به این ترتیب، آنها یک فرصت دگرگون کننده در صنایع مختلف ارائه می دهند که به طور بالقوه هر شغلی را که شامل کار فکری است، خودکار یا بهبود می بخشد.
پیدایش فناوری شناختی
ریشه‌های فناوری شناختی به اواسط قرن بیستم بازمی‌گردد، زمانی که پیشگامان علوم کامپیوتر، روان‌شناسی و هوش مصنوعی برای اولین بار شروع به کاوش در مفهوم تقلید از شناخت انسان از طریق ماشین‌ها کردند. خود این اصطلاح در اوایل قرن بیست و یکم با ظهور کلان داده ها، الگوریتم های پیشرفته و افزایش قابل توجه قدرت محاسباتی ارتباط نزدیکی پیدا کرد.
یکی از اولین نمونه‌های فناوری شناختی، رایانه شطرنج Deep Blue IBM بود که در سال 1997 قهرمان شطرنج جهان، گری کاسپاروف را شکست داد. تکرار پیشرفته‌تر این فناوری، واتسون IBM، معروف بود که برنده خطر شد! در سال 2011 در برابر قهرمانان انسانی.
باز کردن فناوری شناختی
فناوری شناختی حوزه وسیعی است که تکنیک ها و فناوری های مختلفی را در بر می گیرد. یادگیری ماشینی، جزء مهمی از فناوری شناختی، فرآیندی است که در آن یک سیستم از تجربه یاد می گیرد و بهبود می یابد. می توان آن را برای مجموعه ای از وظایف مانند پیش بینی رفتار مشتری یا تشخیص بیماری ها اعمال کرد.
پردازش زبان طبیعی (NLP) یکی دیگر از جنبه‌های فناوری شناختی است که به ماشین‌ها کمک می‌کند زبان انسان را درک کنند، با کاربردهایی از تشخیص گفتار تا تحلیل احساسات.
در نهایت، بینایی کامپیوتر زمینه ای است که کامپیوترها را برای تفسیر و درک دنیای بصری آموزش می دهد. این به شدت در برنامه هایی مانند تشخیص چهره و اتومبیل های خودران استفاده می شود.
عملکرد فناوری شناختی
فناوری شناختی شامل الگوریتم‌ها و مدل‌های پیچیده‌ای است که فرآیندهای شناختی انسان را شبیه‌سازی می‌کنند. این عمدتا شامل سه مرحله اصلی است:
- جمع آوری داده ها: سیستم های شناختی برای آموزش به مقادیر زیادی داده نیاز دارند. این می تواند شامل متن، تصاویر، صداها یا سایر اشکال داده باشد.
- پردازش داده ها: داده های جمع آوری شده پردازش و تجزیه و تحلیل می شوند. تکنیک هایی مانند یادگیری ماشین و تشخیص الگو برای تشخیص الگوها و درک داده ها استفاده می شود.
- تصمیم گیری: هنگامی که سیستم داده ها را درک کرد، می تواند از دانش برای تصمیم گیری یا پیش بینی استفاده کند.
ویژگی های کلیدی فناوری شناختی
فن آوری های شناختی چند ویژگی کلیدی مشترک دارند:
- یادگیری و سازگاری: با پردازش اطلاعات و تجربیات جدید، سیستم های شناختی می توانند در طول زمان یاد بگیرند و سازگار شوند.
- درک زبان طبیعی: این سیستم‌ها می‌توانند زبان انسان، از جمله اصطلاحات، اصطلاحات محاوره‌ای و دیگر تفاوت‌های زبانی را درک کنند.
- فرضیه سازی و ارزیابی: فناوری های شناختی می توانند بر اساس داده های موجود فرضیه هایی را تشکیل دهند و اعتبار آنها را ارزیابی کنند.
انواع فناوری شناختی
در زیر جدولی از انواع اولیه فناوری شناختی آورده شده است:
| تایپ کنید | شرح |
|---|---|
| فراگیری ماشین | شامل الگوریتم هایی است که از داده ها یاد می گیرند و پیش بینی می کنند. |
| پردازش زبان طبیعی (NLP) | به تعامل بین رایانه ها و زبان های انسانی می پردازد. |
| تشخیص گفتار | زبان گفتاری را به متن نوشتاری تبدیل می کند. |
| کامپیوتر ویژن | رایانه ها را قادر می سازد تا داده های بصری را درک و تفسیر کنند. |
| سیستم های خبره | سیستم های کامپیوتری که از توانایی تصمیم گیری یک متخصص انسانی تقلید می کنند. |
کاربردها و چالش های فناوری شناختی
فناوری شناختی کاربردهای گسترده ای دارد، از مراقبت های بهداشتی (پیش بینی بیماری ها) گرفته تا تامین مالی (تشخیص کلاهبرداری) و حتی تا ماشین های خودران. با این حال، چالش‌هایی از جمله نگرانی‌های مربوط به حفظ حریم خصوصی داده‌ها، نیاز به داده‌های آموزشی گسترده و ترس از جابجایی شغل وجود دارد.
این مسائل از طریق مقررات قوی‌تر حفاظت از داده‌ها، پیشرفت‌های فناوری که نیاز به حجم زیادی از داده‌های آموزشی را کاهش می‌دهد، و ابتکاراتی برای آماده‌سازی نیروی کار برای آینده‌ای مبتنی بر فناوری بیشتر مورد بررسی قرار می‌گیرند.
مقایسه ها و ویژگی های فناوری شناختی
مقایسه فناوری شناختی با سایر زمینه های مرتبط:
| مدت، اصطلاح | شرح |
|---|---|
| هوش مصنوعی (AI) | هوش مصنوعی مفهوم گسترده‌تری از ماشین‌هایی است که قادر به انجام وظایف به شیوه‌ای است که ما آن را «هوشمند» می‌دانیم. |
| فراگیری ماشین | زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی که شامل تمرین استفاده از الگوریتم‌ها برای تجزیه داده‌ها، یادگیری از آن و سپس تعیین یا پیش‌بینی در مورد چیزی است. |
| محاسبات شناختی | زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی که برای تعامل طبیعی و شبیه انسان با ماشین‌ها تلاش می‌کند. این شامل سیستم‌های خودآموزی است که از داده‌کاوی، تشخیص الگو و NLP برای تقلید از نحوه عملکرد مغز انسان استفاده می‌کنند. |
آینده فناوری شناختی
با ادامه رشد قدرت محاسباتی، انتظار می رود فناوری های شناختی پیشرفته تر و گسترده تر شوند. پیش‌بینی می‌شود که آنها عصر جدیدی از شخصی‌سازی را آغاز کنند، با ماشین‌هایی که ترجیحات فردی را درک می‌کنند و به آنها رسیدگی می‌کنند. علاوه بر این، ظهور محاسبات کوانتومی می تواند به طور چشمگیری قابلیت های فناوری شناختی را تسریع کند.
فناوری شناختی و سرورهای پروکسی
سرورهای پروکسی می توانند نقش مهمی در فناوری شناختی ایفا کنند. از آنجایی که سیستم‌های شناختی به مقادیر زیادی داده نیاز دارند، سرورهای پراکسی می‌توانند به دسترسی به داده‌های محدود شده جغرافیایی کمک کنند و ناشناس بودن و امنیت بیشتری را فراهم کنند. سرورهای پروکسی همچنین به فناوری‌های شناختی اجازه می‌دهند تا کارهایی مانند اسکراپینگ وب را در مقیاس انجام دهند و توانایی آنها را برای جمع‌آوری و پردازش داده‌ها بهبود ببخشند.
