Cognitive computing

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Cognitive computing ( CC ) fa una nuova classe di problemi computabili. Affronta situazioni complesse caratterizzate da ambiguità e l'incertezza; in altre parole gestisce tipi umani di problemi. In queste situazioni, dinamici ricchi di informazioni, e spostamento, i dati tende a cambiare frequentemente, e spesso in conflitto. Gli obiettivi degli utenti evolvono man mano che imparano di più e ridefiniscono i loro obiettivi. Per rispondere alla natura fluida della comprensione degli utenti dei loro problemi, il sistema di calcolo cognitivo offre una sintesi non solo delle fonti d'informazione, ma di influenze, contesti, e approfondimenti. Per fare questo, i sistemi hanno spesso bisogno di pesare le prove contrastanti e suggeriscono una risposta che è "meglio" piuttosto che "a destra".
Sistemi informatici cognitivi fanno contesto calcolabile. Identificano e contesto estratto caratteristiche, come ora, luogo, compito, la storia o il profilo di presentare un insieme informazioni che è appropriato per un individuo o per un'applicazione dipendente impegnato in un processo specifico in un momento e luogo specifico. Essi forniscono serendipità-aided macchina guadare attraverso massicce raccolte di informazioni diverse per trovare i modelli e poi applicare tali modelli per rispondere alle esigenze del momento.
Sistemi informatici cognitivi ridefinire la natura del rapporto tra le persone e il loro ambiente digitale sempre più pervasiva. Essi possono svolgere il ruolo di assistente allenatore o per l'utente, e possono agire praticamente in autonomia in molte situazioni di problem-solving. I confini dei processi e domini questi sistemi sono ancora influenzare elastica ed emergente. La loro produzione può essere prescrittivo, suggestivo, istruttiva, o semplicemente divertente. (Vedere intelligente Machines , [ 1 ] o articoli di Ferrucci o Denning elencati di seguito per ulteriori informazioni su questi concetti.)
Per raggiungere questo nuovo livello di elaborazione, sistemi cognitivi devono essere:
  • Adaptive . Devono imparare come variazioni di informazione, e come gli obiettivi e le esigenze evolvono. Devono risolvere ambiguità e tollerare imprevedibilità. Essi devono essere progettati per nutrirsi dati dinamici in tempo reale o quasi in tempo reale. [ 2 ]
  • Interactive. Essi devono interagire facilmente con gli utenti in modo che gli utenti possono definire comodamente le loro esigenze. Essi possono anche interagire con altri processori, dispositivi e servizi cloud, così come con la gente.
  • Iterativo e stateful. Devono aiutare nella definizione di un problema con domande o trovare ingresso fonte supplementare se una dichiarazione problema è ambigua o incompleta. Devono "ricorda" interazioni precedenti in un processo e le informazioni che è adatto per l'applicazione specifica in quel punto nel tempo di ritorno.
  • Contestuale. Si deve capire, individuare, ed estrarre elementi contestuali, come senso, sintassi, ora, luogo, dominio appropriato, i regolamenti, il profilo di utente, processi, attività e obiettivi. Essi possono attingere a più fonti di informazioni, comprese le informazioni digitali sia strutturate e non strutturate, così come input sensoriali (visivo, gestuale, uditiva o del sensore in dotazione).
Sistemi cognitivi diversi da applicazioni di calcolo attuali che si muovono al di là tabulazione e calcolo basate su regole e programmi preconfigurati. Anche se sono in grado di informatica di base, possono anche deducono e anche la ragione in base a obiettivi generali.
Al di là di questi principi, sistemi informatici cognitivi può essere esteso per includere strumenti e tecnologie complementari. Essi possono integrare o sfruttare i sistemi informativi esistenti e aggiungere o dominio specifico task-interfacce e strumenti, come richiesto.
Molte delle applicazioni di oggi (ad esempio, la ricerca, e-commerce, eDiscovery) esibiscono alcune di queste caratteristiche, ma è raro trovare tutti loro completamente integrato e interattivo.
Sistemi cognitivi coesisteranno con i sistemi legacy in un futuro indefinito. Molti sistemi cognitivi si baserà sulle risorse IT di oggi. Ma l'ambizione e la portata di cognitive computing è fondamentalmente diverso. Lasciando il modello di computer-as-apparecchio, si cerca di portare di calcolo in un più stretto, partnership fondamentale in sforzi umani.
Altri usi del termine Il cognitive computing termine è stato anche usato per riferirsi a nuovo hardware e / o software che simula il funzionamento del cervello umano. In questo senso, cognitive computing (CC) è un nuovo tipo di calcolo, con l'obiettivo di modelli più accurati di come gli umaniil cervello / mente i sensi, motivi, e risponde agli stimoli. Applicazioni CC collegano l'analisi dei dati e viene visualizzata la pagina adattivi ( AUI ) per regolare il contenuto di un particolare tipo di pubblico. Come tale, l'hardware e le applicazioni CC si sforzano di essere più affettiva e più influenti di progettazione.
Come un essere umano, un applicazione cognitive computing apprende dall'esperienza e / o istruzione. L'applicazione CC impara e ricorda come adattare i suoi schermi di contenuti, dalla situazione, per influenzare il comportamento. Ciò significa che un applicazione CC deve avere l'intenzione, la memoria, la prescienza e il ragionamento cognitivo per un dominio di situazioni variabili. Queste funzioni cognitive '' sono in aggiunta ai display della pagina più fissi ora si trovano in maggior parte delle applicazioni di paging.

Vedi anche

Ulteriore lettura

Bibliografia

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  • Balliene, BW (2005). Influenze dietetiche sulla Obesità: Ambiente, Comportamento e Biologia. Physiology & Behavior , 86 (5), pp 717-730.
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Riferimenti

  1. Saltate^ Kelly, JE e Hamm, S. (2013). Macchine intelligenti: Watson di IBM e il tempo della Cognitive Computing. Columbia Business School Publishing
  2. Saltate^ Ferrucci, D. et al. (2010) Edificio Watson: una visione d'insieme del Progetto DeepQA. Associazione per l'avanzamento di Intelligenza Artificiale, Autunno 2010, 59-79.

Collegamenti esterni

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