认知 AI

认知计算机或系统以传统的方式与人交流，在全局范围内学习，并使用有意识的推理。这些系统通过人与它们在周围环境中经历的事物之间的联系来学习和推理，而不是被刻意编写代码。人工智能和认知计算有一些重叠之处，并且用于支持认知应用程序的技术是相似的。

使用计算机化系统来模仿人类在复杂问题中的心智过程，这些问题的解决方案可能模棱两可且不确定，这被称为认知计算。这个术语与 IBM 的智能软件应用程序 Watson 紧密相关。

尽管机器在思考和执行计算方面比人类快，但机器在某些活动方面仍然不擅长，包括理解语音或识别图像中的物体。认知计算的目的是确保机器的功能类似于神经系统。

认知计算：它是什么？

“认知计算”一词描述了执行特定功能以支持认知能力的专业技术。所有这些本质上是我们自科技泡沫破裂以来一直在开发的智能决策支持系统。由于技术的最新进步，这些基础设施现在正在使用改进的算法技术和信息来更有效地分析海量信息。

此外，我们可以将认知计算称为

• 识别和建模论点
• 学习和建模人类行为

基于工作场所的认知计算技术做出更明智的决策。语音识别、情感分析、面部检测、风险评估和欺诈检测是认知计算的一些应用。

认知计算如何正确工作？

认知计算技术结合了多种信息来源，平衡了上下文和自然解释，以推荐适当的解决方案。认知系统使用身份技术，这些技术利用数据挖掘、模式识别和自然语言处理 (NLP) 来理解人脑如何以及为何处理信息以完成任务。

它需要大量结构化和非结构化数据来解决应该由人类使用技术工具处理的问题。随着机器通过实践不断提高其模式识别和数据处理能力，认知系统将能够预测新问题并模拟替代解决方案。

为了实现这些功能，认知计算系统需要具备一些基本品质。

主要特点

• 能够适应：认知过程需要足够灵活，以便理解知识如何随时间演变。算法还应能够实时处理动态数据，并随着信息和环境的变化而适应。
• 交互性：认知系统的关键要素涉及人机交互 (HCI)。用户必须能够与认知机器人进行交互，并清晰地表达他们的不断变化的需求。此外，这些创新必须能够与多个处理系统、小工具以及基于云的系统进行通信。
• 迭代和有状态：此外，如果问题没有完全解决，这些系统还必须能够通过提出问题或请求更多信息来识别问题。计算机通过保留早期相似情况的记录来做到这一点。
• 上下文感知：认知系统需要能够识别、理解和利用相关信息，包括术语、时间、地点、主题、规格、特定人的身份、职责或目标。它可以采用多种数据收集方法，例如视觉、音频或传感器读数，以及结构化和非结构化信息。

人工智能是认知计算的一个子领域。这两者有很多共同之处，也有区别。

认知计算与人工智能

认知计算和人工智能背后的技术是相关的。它们包括 NLP、神经网络、机器学习、深度学习等。然而，它们也有多种不同的方式。

1. 认知计算

• 为了解决复杂的情况，认知计算依赖于模仿人类行为和思维。
• 为了解决具有挑战性的问题，它模仿了人类的心智过程。
• 它们仅仅增加了人们做出判断所需的知识。
• 它主要用于客户支持、教育等领域。

2. 人工智能

• 人工智能帮助人们进行更具创造性的思考并解决棘手的问题。它专注于提供高精度。
• 人工智能寻找联系以理解、揭示秘密信息并找到答案。
• 人工智能的决策权降低了对人类的需求。
• 其中大部分应用于制造业、商业、医疗和银行业等行业。