认知计算:定义、工作原理、示例及更多

Cognitive Computing Definition, Principles, Examples, and More.

介绍

在2011年,一种特殊的机器人叫做Baxter加入了工厂团队。它身高六英尺,重达300磅,有两只灵巧的手臂和表情丰富的数字眼睛。Baxter之所以独特,是因为它可以与人类一起工作,得益于认知计算。这种人工智能方法模仿了人类的思维和学习方式。人类教会了Baxter如何更好地完成任务,就像导师指导学生一样。可悲的是,Baxter的制造商Rethink Robotics面临着挑战。不多的人购买了Baxter,2018年,该公司破产了。一家叫做Hahn Group的德国自动化公司接手并开始研发Baxter的继任者,名为Sawyer。

尽管Baxter没有留下来,但它标志着自动化领域新时代的开始。得益于认知计算,机器可以安全地与人类一起工作。通过模仿人类思维,认知计算旨在创建人与机器之间更紧密的联系,使它们更好地协同工作。AI专家JT Kostman认为,这只是一个开始。在本文中,我们将探讨认知计算在当今世界的不同方面。

什么是认知计算?

认知计算是一种人工智能(AI)技术,专注于创建模仿人类思维过程和解决问题能力的计算机系统。它旨在使机器能够更自然、更直观地理解、学习和与人类互动。与传统编程不同,认知计算系统可以处理大量数据,识别模式并进行基于上下文的决策。

这些系统利用机器学习、自然语言处理和神经网络模拟人类认知。认知计算在涉及复杂数据分析、语言理解和决策制定的任务中特别有价值。它在医疗保健、金融、客户服务等各个领域都有应用。

认知计算的一个关键目标是建立人与技术之间的共生关系,使机器能够辅助和增强人类能力。这项技术有潜力在产业革命和改善我们的日常生活中提供智能、数据驱动的洞察和解决方案。

人工智能与认知计算

人工智能(AI)和认知计算就像科技世界中的数字超级英雄。AI是让计算机像人类一样聪明的智慧。它帮助计算机从数据中学习,用人类语言交流,做出决策,甚至能看懂和理解图片。就像教会计算机思考一样!

认知计算是AI的酷炫助手,更进一步。它让计算机表现得像人类一样超级聪明。它们能够理解我们的情感,适应不同的情况,并像一个出色的团队合作伙伴一样与我们一起工作。想象一下拥有一个非常了解你的计算机伙伴。

AI是计算机变得聪明的大世界,而认知计算就像其中的一个特殊部分,使计算机变得超级聪明并与我们密切合作。这些科技奇迹正在改变医疗保健、金融、客户服务等领域的游戏规则,让我们的生活更轻松、更令人兴奋。

认知计算是如何工作的?

认知计算的工作方式有点像我们学习事物的方式。它是关于训练计算机像人类一样思考和做决策。以下是简单的工作原理:

  • 从数据中学习:计算机收集关于一个主题的大量信息(数据)。它们阅读、听取和观看事物,就像我们学习新事物一样。
  • 寻找模式:接下来,它们在数据中寻找模式。例如,它们可能会注意到天气炎热时人们购买更多的冰淇淋。
  • 做决策:一旦它们找到了模式,它们就会利用这些模式做出决策。在我们的冰淇淋例子中,计算机可能建议在天气炎热时制作更多的冰淇淋。
  • 变得更聪明:它们收集和学习的数据越多,它们就变得越聪明。就像我们通过实践变得更擅长某些事情一样。
  • 帮助人类:最后,认知计算机与人类合作解决问题,使生活变得更轻松。它们可以回答问题、提供建议,甚至理解我们的情绪。

认知系统的特点

认知系统具有让它们变得超级聪明的酷炫特点。以下是一些关键特点:

  • 学习能力:它们可以从大量信息中学习,并随着时间推移变得越来越聪明,就像我们从经验中学习一样。
  • 自然语言理解:它们可以用我们的语言理解和与人类交流,使沟通变得容易。
  • 问题解决:认知系统擅长通过分析数据并提出解决方案来解决复杂问题。
  • 决策制定:它们可以根据事实和模式做出决策,帮助我们做出更好的选择。
  • 情感理解:有些认知系统甚至能够理解我们的情绪,例如我们快乐、悲伤或困惑的时候。
  • 适应性:它们能够适应新的情况并从中学习,在不断变化的世界中非常有用。
  • 数据分析:它们擅长快速、准确地分析大量数据。
  • 人类合作:认知系统与我们一起工作,帮助我们完成日常任务和决策。

认知计算的应用

以下是认知计算在工作场所中的一些真实应用:

医疗革命

认知计算正在医疗领域引起轰动。医院护理管理系统现在使用社交媒体数据来跟踪疾病爆发。在登革热爆发等事件中,医院会监控Twitter以确定症状。地理定位确定本地推文,而自然语言处理确定相关帖子。健康保险提供商通过实时分析受益,能够预测爆发并采取积极措施,如疫苗接种运动。

银行升级

认知业务流程管理正在改变银行业。它通过分析贷款服务互动来优化客户满意度。认知分析评估员工表现,确保他们提出正确的问题并提供高效的服务。这种方法导致客户体验的改善和更好的银行客户关系。

卓越客户服务

认知技术提升了客户服务。它们分析客户沟通,如信件和电子邮件。对于表达强烈负面情绪的客户,情感分析将他们引导到最合适的员工,提高整体客户满意度。

招聘革命

认知计算正在革新招聘。传统的招聘方式涉及筛选无数申请,这是一个耗时的过程。认知系统超越了学位和工作经验等基本标准。他们使用现代数据收集技术来确定顶级候选人,使招聘更加高效和精确。

结论

总之,认知计算与神经网络、深度学习和其他人工智能技术的融合具有巨大的潜力。这种协同作用承诺在计算机理解事件、预测后果和展示常识方面带来变革性的转变。它代表了人类与技术互动的一个关键时刻。

认知计算描绘的未来是技术不仅成为工具,而且成为增强我们生活的可信赖和直观的伙伴。

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