Когнітивне обчислення відноситься до моделювання процесів мислення людини в комп’ютеризованій моделі. Ця сфера технологій включає системи самонавчання, які імітують роботу людського мозку, використовуючи алгоритми машинного навчання, аналіз даних, розпізнавання образів і обробку природної мови. Кінцевою метою когнітивних обчислень є створення автоматизованих ІТ-систем, які здатні вирішувати проблеми без допомоги людини.
Історичне коріння та перші згадки про когнітивні обчислення
Поняття когнітивних обчислень можна простежити до 1950-х років і зародження штучного інтелекту. Ідея полягала в створенні машин, які могли б імітувати людський інтелект. Однак термін «когнітивні обчислення» був придуманий у 21 столітті компанією IBM у зв’язку з їхнім проектом Watson. Проект Watson, оголошений у 2005 році, мав на меті розробити систему відповідей на питання, здатну розуміти, вивчати та відповідати на природну мову.
Розширення теми: когнітивні обчислення в деталях
Когнітивні обчислення представляють передову форму обчислювальної технології, яка імітує функціонування людського мозку. Він охоплює кілька дисциплін, як-от штучний інтелект, машинне навчання, обробка природної мови, аналіз настроїв і контекстна обізнаність.
Когнітивні системи складні й потужні, здатні синтезувати величезні обсяги структурованих і неструктурованих даних, щоб зрозуміти світ. Вони не просто обробляють інформацію; вони розуміють, розмірковують, навчаються та взаємодіють так само, як це робила б людина. Когнітивні обчислення спрямовані на розширення людських можливостей прийняття рішень, а не на їх заміну.
Внутрішня механіка когнітивних обчислень
В основі когнітивних обчислень лежить концепція машинного навчання, яка дозволяє системі навчатися на основі введених даних і вдосконалюватися з часом без явного програмування. Він використовує вдосконалені алгоритми та моделі для аналізу та інтерпретації величезної кількості даних.
Компоненти системи Cognitive Computing включають:
- Адаптивне навчання: воно навчається в міру зміни інформації, а також у міру розвитку цілей і вимог.
- Інтерактивний: він природно взаємодіє з користувачами, додаючи контекстний елемент до взаємодії з користувачем.
- Ітеративний і з урахуванням стану: запам’ятовує попередні взаємодії в процесі та повертає інформацію, яка підходить для конкретного контексту.
- Розуміння контексту: він розуміє, ідентифікує та виділяє такі елементи контексту, як значення, синтаксис, час, місцезнаходження, відповідний домен, правила, профіль користувача, процес, завдання та мета.
Основні характеристики когнітивних обчислень
Критичними особливостями когнітивних обчислювальних систем є:
- Адаптивний: вони можуть навчатися в міру зміни інформації та еволюції цілей.
- Інтерактивні: вони можуть взаємодіяти з користувачами та іншими процесорами, пристроями та хмарними службами.
- Ітеративний: вони можуть ідентифікувати проблеми, ставлячи запитання або залучаючи додаткові дані, якщо формулювання проблеми є неоднозначним або складним.
- Контекстуальні: вони розуміють, ідентифікують і досліджують контекстуальні елементи, такі як значення, синтаксис і час.
Типи когнітивних обчислень
Хоча когнітивні обчислення є широкою сферою, їх можна класифікувати на різні типи на основі використовуваних методів:
- Машинне навчання: алгоритми навчаються на даних і з часом покращують свою точність.
- Обробка природної мови: розуміння та створення людської мови.
- Комп’ютерне бачення: вилучення, аналіз і розуміння інформації із зображень і багатовимірних даних.
- Робототехніка: машини, здатні виконувати завдання з високою точністю.
- Експертні системи: програмне забезпечення, яке надає пояснення та поради користувачам.
- Розпізнавання мовлення: перетворення та перетворення людської мови в зручний формат для комп’ютерних програм.
Використання, проблеми та рішення в когнітивних обчисленнях
Когнітивні обчислення можна використовувати в різних сферах, як-от охорона здоров’я, освіта, фінанси та обслуговування клієнтів. Наприклад, у сфері охорони здоров’я це може допомогти лікарям проаналізувати симптоми пацієнта, історію хвороби та останні дослідження, щоб виробити рекомендації на основі доказів.
Головний виклик когнітивних обчислень полягає в управлінні та інтерпретації величезних обсягів неструктурованих даних. Рішення цієї проблеми передбачає вдосконалення методів аналізу даних і використання суперкомп’ютерів.
Порівняння та характеристика
Когнітивні обчислення часто порівнюють із такими термінами, як машинне навчання (ML), штучний інтелект (AI) і глибоке навчання (DL). Незважаючи на подібність, когнітивні обчислення відрізняються насамперед своєю метою – імітувати процеси людського мислення в комп’ютеризованій моделі та допомагати людям приймати рішення.
| термін | характеристики |
|---|---|
| Штучний інтелект | Імітує процеси людського інтелекту, як-от навчання, міркування та самовиправлення. |
| Машинне навчання | Підмножина штучного інтелекту, яка використовує статистичні методи, щоб дозволити машинам покращуватися з досвідом. |
| Глибоке навчання | Підмножина ML, яка робить можливим обчислення багаторівневих нейронних мереж. |
| Когнітивні обчислення | Імітує процеси людського мислення та розроблено, щоб допомогти людям у прийнятті рішень. |
Перспективи та технології майбутнього в когнітивних обчисленнях
Майбутнє когнітивних обчислень багатообіцяюче, очікується, що прогрес забезпечить ще більше людських можливостей. Когнітивні системи можуть стати стандартом у процесах прийняття рішень. Крім того, оскільки технологія Інтернету речей (IoT) продовжує розвиватися, когнітивні обчислення, ймовірно, відіграватимуть життєво важливу роль в аналізі даних, створених цими пристроями.
Перетин проксі-серверів і когнітивних обчислень
Проксі-сервери, як і ті, що надаються OneProxy, можуть відігравати вирішальну роль у когнітивних обчисленнях. Надаючи посередника для запитів від клієнтів, які шукають ресурси, проксі-сервери можуть додати додатковий рівень безпеки. Крім того, когнітивні обчислення можуть підвищити ефективність проксі-серверів шляхом навчання та адаптації до моделей трафіку, виявлення аномалій та запобігання порушенням безпеки.
Пов'язані посилання
Для отримання додаткової інформації про когнітивні обчислення ви можете звернутися до цих ресурсів:
