コグニティブコンピューターまたはシステムは、大規模に、目的を持って理由を学び、自然に人間と相互作用します。これらのシステムは、明示的にプログラムされるのではなく、人間との相互作用や環境での経験から学習し、推論します。コグニティブコンピューティングは コグニティブアプリケーションを強化するための同様のテクノロジーが含まれます。この記事では、次の順序でコグニティブAIについて詳しく学習します。
コグニティブコンピューティングとは何ですか？
コグニティブコンピューティング 特定のタスクを実行して促進する個々のテクノロジーを指します ヒューマンインテリジェンス 。基本的に、これらはインターネットブームの始まりから私たちが取り組んできたスマートな意思決定支援システムです。テクノロジーの最近の進歩により、これらのサポートシステムは単により良いデータをより良く使用します 膨大な量の情報をよりよく分析するために。
また、コグニティブコンピューティングは次のように参照できます。
推論の理解とシミュレーション
ロボットプロセス自動化ツールの比較
人間の行動を理解してシミュレートする
コグニティブコンピューティングシステムを使用すると、職場でより良い人間の意思決定を行うのに役立ちます。コグニティブコンピューティングのアプリケーションには、次のものがあります。 音声認識 、 感情分析 、 、リスク評価、および不正検出。
コグニティブコンピューティングとは何かがわかったところで、次に進んでコグニティブAIがどのように機能するかを見てみましょう。
コグニティブコンピューティングはどのように機能しますか？
コグニティブコンピューティングシステムは、コンテキストと矛盾する証拠を比較検討しながら、さまざまな情報ソースからのデータを合成して、適切な答えを提案します。これを実現するために、コグニティブシステムには、データマイニングを使用した自己学習テクノロジーが含まれています。 パターン認識 、および人間の脳の働きを理解するための自然言語処理（NLP）。
コンピュータシステムを使用して人間が行うはずの問題を解決するには、構造化データと非構造化データが必要です。時間の経過とともに、認知システムは、パターンを識別する方法とデータを処理する方法を改善して、新しい問題を予測し、可能な解決策をモデル化できるようになることを学びます。
これらの機能を実現するには、コグニティブコンピューティングシステムにいくつかの重要な属性が必要です。
主な属性
アダプティブ： 認知システムは、情報の変化を理解するのに十分な柔軟性がなければなりません。また、システムは動的データをリアルタイムでダイジェストし、データと環境の変化に応じて調整できる必要があります。
インタラクティブ： ヒューマンコンピュータインタラクション（HCI）は、認知システムの重要なコンポーネントです。ユーザーは、認知マシンと対話し、ニーズの変化に応じてニーズを定義できる必要があります。テクノロジーは、他のプロセッサー、デバイス、およびクラウドプラットフォームとも相互作用できる必要があります。
反復的でステートフル： また、これらのシステムは、問題が不完全な場合、質問をしたり、追加のデータを取得したりして、問題を特定できる必要があります。システムは、以前に発生した同様の状況に関する情報を維持することによってこれを行います。
コンテキスト： コグニティブシステムは、構文、時間、場所、ドメイン、要件、特定のユーザーのプロファイル、タスク、目標などのコンテキストデータを理解、識別、マイニングする必要があります。それらは、構造化データと非構造化データ、視覚、聴覚、センサーのデータなど、複数の情報源を利用する場合があります。
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コグニティブコンピューティングは、人工知能のサブセットです。 2つの間にはさまざまな類似点と相違点があります。それでは、コグニティブAIの記事に進み、2つの違いを理解しましょう。
コグニティブコンピューティングとAI
コグニティブコンピューティングの背後にあるテクノロジーは、AIの背後にあるテクノロジーと似ています。これらには、機械学習、ディープラーニング、NLP、ニューラルネットワークなどが含まれますが、さまざまな違いもあります。
| コグニティブコンピューティング | 人工知能 |
| コグニティブコンピューティングは 人間の行動を模倣する 複雑な問題を解決するための推論。 | AI 人間の思考を増強する 複雑な問題を解決します。正確な結果を提供することに重点を置いています。 |
| それ シミュレート 複雑な問題の解決策を見つけるための人間の思考プロセス。 | AI パターンを見つける 隠された情報を学習または明らかにし、解決策を見つけるため。 |
| 彼らは単に 補足情報 人間が決定を下すために。 | AIは責任があります 意思決定 人間の役割を最小限に抑えること自体で。 |
| それは主に次のような分野で使用されます カスタマーサービス、ヘルスケア、産業 、など。 | それは主にで使用されます 金融、セキュリティ、ヘルスケア、小売、製造 、など。 |
したがって、これらは2つの違いの一部でした。それでは、先に進んで、例を挙げてコグニティブAIの概念を理解しましょう。
コグニティブAI：ユースケース
コグニティブコンピューティングとAIは、意思決定をデータに依存するテクノロジーです。しかし、2つの用語の間には微妙な違いがあり、それらの目的と用途に見られます。
人が決定しているシナリオを想像してみましょう キャリア変更 。アン AIアシスタント 求職者を自動的に評価します スキル 、を見つける 関連する仕事 彼のスキルがポジションと一致するところ、 賃金交渉 とメリット。そして、締めくくりの段階で、それは彼に代わって決定がなされたことをその人に知らせます。
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一方、認知アシスタントは提案します 潜在的なキャリアパス 追加のような重要な詳細を人に提供することに加えて、求職者に 教育要件、給与比較データ 、および募集職種。ただし、この場合でも、最終的な決定は求職者が行う必要があります。
したがって、コグニティブコンピューティングは、独自のレバレッジマシンでよりスマートな意思決定を行うのに役立ちます。一方、AIは、機械が私たちに代わってより良い意思決定を行うことができるという考えに根ざしています。
コグニティブAIの応用
スマートIoT： これには、デバイス、データ、IoTの接続と最適化が含まれます。しかし、より多くのセンサーとデバイスを入手すると仮定すると、本当の鍵はそれらを接続するものです。
AI対応のサイバーセキュリティ： AIを活用したデータセキュリティ暗号化と強化された状況認識を使用して、サイバー攻撃と戦うことができます。これにより、AIキーで保護されたスマート分散データを使用して、ドキュメント、データ、およびネットワークのロックが提供されます。
AIコンテンツ： コグニティブインテリジェンスを活用したソリューションは、継続的に学習と理由を学習し、場所、時刻、ユーザーの習慣、意味の強さ、意図、感情、ソーシャルメディア、コンテキストアウェアネス、その他の個人属性を同時に統合できます。
ヘルスケアにおける認知分析： このテクノロジーは、ライフサイエンスアプリケーションの演繹的、帰納的、および誘拐的分析を実行する人間のような推論ソフトウェア機能を実装します。
インテントベースのNLP： コグニティブインテリジェンスは、企業が管理と意思決定へのアプローチをより分析的にするのに役立ちます。これは機械学習の次のステップとして機能し、AIの将来のアプリケーションは、論理的推論と分析を実行するためにこれを使用する方向に傾くでしょう。
これらは、コグニティブAIのアプリケーションの一部であり、テクノロジーの世界をどのように変えるかを示しています。これで、このコグニティブAIの記事は終わりです。コグニティブコンピューティングシステムが人工知能のサブセットである方法を理解していただければ幸いです。
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