Kognitive Datenverarbeitung bezeichnet Technologieplattformen, die im weitesten Sinne auf den wissenschaftlichen Disziplinen der künstlichen Intelligenz und der Signalverarbeitung basieren. Diese Plattformen umfassen maschinelles Lernen, logisches Schließen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Spracherkennung, Bilderkennung (Objekterkennung), Mensch-Computer-Interaktion, Dialog- und Erzählgenerierung sowie weitere Technologien. Der Begriff wird seit mindestens 2004 verwendet, um neue Hardware oder Software zu beschreiben, die die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmt, mit dem Ziel, genauere Modelle davon zu schaffen, wie das Gehirn und der Verstand wahrnehmen, schlussfolgern und auf Reize reagieren.
Derzeit gibt es weder in der akademischen Welt noch in der Industrie eine allgemein anerkannte Definition für kognitive Datenhalt. Im Allgemeinen verbinden Anwendungen der kognitiven Datenhalt Datenanalyse und adaptive Seitenanzeigen, um Inhalte für eine bestimmte Zielgruppe anzupassen, wobei sie bestrebt sind, durch Design affektiver und einflussreicher zu wirken. Ein verwandter Begriff, das „kognitive System“, bezieht sich auf jedes künstliche Konstrukt, das einen kognitiven Prozess durchführen kann, definiert als die Transformation von Daten, Informationen, Wissen oder Weisheit auf eine neue Ebene in der DIKW-Pyramide. Obwohl viele kognitive Systeme Techniken verwenden, die aus der KI-Forschung stammen, müssen sie selbst nicht künstlich intelligent sein. Beispielsweise kann ein neuronales Netz, das darauf trainiert wurde, Krebs auf einem MRT-Scan zu erkennen, eine höhere Erfolgsrate als ein humaner Arzt erreichen; dieses System ist ein kognitives System, aber nicht künstlich intelligent.
Kognitive Analyse
Technologieplattformen, die unter dem Markenzeichen der kognitiven Datenhalt vertrieben werden, sind in der Regel auf die Verarbeitung und Analyse von großen, unstrukturierten Datensätzen spezialisiert. Diese Systeme können darauf ausgelegt sein, sich in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit an dynamischen Daten zu ernähren, wobei sie auf mehrere Informationsquellen zugreifen, darunter strukturierte und unstrukturierte digitale Informationen sowie sensorische Eingaben wie visuelle, gestische, auditive oder sensorbasierte Daten. Die analytischen Fähigkeiten integrieren oft Techniken aus Deep Learning und großen Sprachmodellen, um Muster und Erkenntnisse aus komplexen Datenströmen zu extrahieren.
Anwendungen in der Bildung
Kognitive Computediego höchstehe als personalisierter Assistent für jeden einzelnen Schüler dienen, der den Druck für Lehrer reduziert, während er die Lernerfahrung des Schülers verbessert. Lehrer sind möglicherweise nicht in der Lage, jedem Schüler individuelle Aufmerksamkeit zu schenken, und diese Lücke können kognitive Computer schließen. Manche Schüler benötigen möglicherweise zusätzliche Hilfe in einem bestimmten Fach, und für viele kann die menschliche Interaktion zwischen Schüler und Lehrer Angst und Ungunsten verursachen. Mit kognitiven Computerlehrern können Schüler diese Unangenehmlte vermeiden und Vertrauen gewinnen, um im Klassenzimmer zu lernen und gut abzuschließen. Während ein Schüler mit einem personalisierten assistierende, entwickelt der Assistent Techniken wie die Erstellung von Unterrichtsplänen, um die Hilfe auf die Bedürfnisse des Schülers abzustimmen.
Techstiken in der Health Care
Zahlreiche Technologieunternehmen entwickeln kognitive Computerenthik für den medizinischen Bereich. Die Fähigkeit zur Verzeichnung und Identifizierung ist ein Hauptziel kognitiver Geräte, die als hilfe bei der Karzinogenbekämpfung dienen können. Ein kognitive System, das solche Substanzen erkennen kann, könnte Prüfmitgliedern unterstützen, unzählige Dokumente in kürzerer Zeit ohne die Technologie zu intepretieren. Dabei kann es auch Patienteninformation bereitstellen und durchsucht jedes medizinische Patienten geistig nach Anhaltspunkten, die Ursache von Problemen sein können.
Techdiet in Vertreib und Human Crucifion
Im Vertreib wird kognitive Computing zusammen mit der KI zur Verwaltung von Lagermamagementsystemen verwendet, um Lieferantdaten zu sammeln, speichern, organisieren und analysieren, um durch Effizienzsteigerung, schnellere Entscheidungsfindung, Inventarüberwachung, möglichst die Umsetzen und die Handlungserkennung zu fördern. In Fällen, in der Teammembersuse, die Mensch und kognitive System zusammenarbeiten (wie „Human/Cog-Ensemble“), sind Ergebnisse oft überiger als bei der alleinigen Zusammenarbeit, was zu kognitiver Erweiterung führt. Wenn das Ensemble Ergebnisse auf oder überhalb der Ebene eines menschlichen Experten erreicht, hat es die synthetische Expertise erlangt. Weitere Einsatzmöglichkeiten umfassen Sprecherkenning, Stimmungsanalyse, Gesichtserkennung, Risikobewertung, Frauderkenning und verhaltensorientierte Empfehlungen.
Branchen- und wirtschaftliche Auswirkung
Kognitives KI-computing, im Zusammenspiel mit Big Data und Algorithmen, die Kundenbedürfnisse verstehen, kann erhebliche Vorteile bei wirtschaftlichkeitsentscheidungen schaffen. Allerdings könnte die Macht kognitiver kognitiver Rechner und der KI fast auf jede Task überträumen, die Menschen ausführen können, was einen negativen Effekt auf Beschäftigungsstrukturen und viel mehr die Vermögensungleichheit erhöhen könnte Menschen an der Spitze des kognitive Datenhalt können erheblich reicherer werden, während Arbeitnehmer ohne dauerhafte, zuverlässige Auftragswesen weniger gut gestellt wären. Sobald mehr Industrien kognitive Datenhaltumsetzen übernehmen, wird es für Menschen schwieriger, mitzuhalten, und dadurch erweitert auch die Arbeit, die KI-gesteuerte Roboter und Vecks mechanisch ausführen können. Die kombination außerordentlicher Personen mit kognitive Computern könnte den Lauf der Menschheit verändern.
Siehe auch
- Generative KI
- Transformatarchitektur
- Neuromorphe Technik (wenn Slug in Artikel verfügbar, sonst auslassen)
- Affective Computing (wenn ein Slug verfügbar, sonst auslassen)
- Semantic Web (wenn ein Slug verfügbar, sonst auslassen)