认知的人工智能

认知计算机或系统以传统的方式在人与人之间进行交流，在全球范围内学习，并使用故意推理。这些系统通过个体与他们在周围环境中所经历的事物之间的联系来学习和推理，而不是故意编码。人工智能和认知计算有一些重叠，用于驱动认知应用的技术也有可比性。

使用计算机化系统来模拟人类在解决复杂问题时的心理过程，这些问题的解决方案可能是模糊和不确定的，这被称为认知计算。这个表达与IBM的智能软件应用沃森(Watson)密切相关。

尽管机器在思考和执行计算方面比人类更快，但机器在某些活动上仍然很熟练，包括理解语音或识别图像中的物品。认知计算的目标是确保机器的功能与神经系统相似。

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门技术。所有这些本质上都是我们从科技泡沫开始就一直在开发的智能决策支持系统。由于技术的新进步，这些基础设施现在正在使用改进的算法技术和信息，以便更有效地分析大量信息。

此外，我们可以称之为认知计算:

• 识别和建模论证
• 学习和模仿人类的行为

基于认知计算技术在工作场所产生更明智的选择。语音识别、情感分析、人脸检测、风险评估和欺诈检测是使用认知计算的几个用途。

认知计算如何正常工作?

认知计算技术结合了各种信息源，平衡了上下文和自然主义的解释，以推荐适当的解决方案。认知系统使用身份识别技术，使用数据挖掘、模式识别和自然语言处理(NLP)来理解个体大脑如何以及为什么处理以完成这一过程。

它需要大量的结构化和非结构化数据来解决应该由人类利用技术工具来处理的问题。随着机器通过实践不断提高其模式识别和数据处理技能，认知系统获得了预测新问题以及模拟替代解决方案的能力。

为了实现这些功能，认知计算系统需要具备一些基本的品质。

重要特征

• 适应能力强认知过程需要有足够的适应性来理解知识是如何随着时间的推移而演变的。该算法还应能够实时处理动态数据，并适应信息和环境的变化。
• 互动:认知系统的一个关键要素涉及人机交互(HCI)。用户必须能够与有认知能力的机器人交流，并清楚地表达他们不断变化的需求。此外，这些创新必须能够与多个处理、小工具以及基于云的系统进行通信。
• 迭代和有状态此外，如果问题确实没有完全解决，这些系统必须能够通过提出查询或请求更多信息来识别问题。这些计算机通过保存早期可比较情况的实例记录来实现这一点。
• 上下文: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、规范、特定人员的身份、责任或目标。它可以采用各种数据收集方法，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。这两个词有很多共同之处和区别。

认知计算vs人工智能

认知计算和人工智能背后的这些技术是相关的。它们包括NLP、神经网络、机器学习、深度学习等等。然而，这些确实也以多种方式出现。

1.认知计算

• 为了处理复杂的情况，认知计算依赖于模仿人类的行为和思维。
• 为了解决具有挑战性的问题，它模仿人类的心理过程。
• 这些只是增加了个人必须做出判断的知识。
• 它主要用于客户支持、教育和其他领域。

2.人工智能

• 人工智能帮助这里的人们更有创造性地思考，解决棘手的挑战。它专注于提供高精度。
• 人工智能寻找联系来理解、披露秘密信息，并找到答案。
• 人工智能的决策权减少了人类的必要性。
• 其中大部分就业于制造业、商业、医疗和银行业等行业。