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認知計算(CC)描述了基於人工智慧和信號處理科學分支的技術平台。 這些平台包括機器學習、推理、自然語言處理、語音識別和視覺(對象識別)、人機互動、對話和敘述生成，以及其他技術。[1]
定義[編輯]
目前，無論是在學術界還是在工業界，對於認知計算都沒有一個廣泛的共識。[2][3][4]
一般來說，認知計算一詞被用來指模仿人類大腦功能的新硬體和 / 或軟體(2004年) ，有助於改善人類的決策。[5][6][7][8][9][10][11][12] 從這個意義上說，CC 是一種新型的計算機，其目標是更準確地模擬人類的大腦 / 思維感覺、理由和對刺激的反應。 Cc 應用程式連結數據分析和自適應頁面顯示(AUI)來調整特定類型受眾的內容。 因此，CC 硬體和應用程式力求通過設計更有效和更有影響力。
認知系統可能表現出的一些特徵是:
- 適應性: 他們可能隨著信息的變化和目標和需求的演變而學習。 他們可能會解決模稜兩可的問題，容忍不可預測性。 它們可能被設計成實時或接近實時的動態數據。[13]
- 交互式: 他們可以很容易地與用戶交互，這樣用戶就可以輕鬆地定義他們的需求。 它們也可能與其他處理器、設備、雲服務以及人們進行交互。
- 迭代和有狀態: 如果問題陳述不明確或不完整，他們可以通過提問或尋找額外的源輸入來幫助定義一個問題。 他們可能會在一個過程中"記住"以前的交互，並返回適合當時具體應用的信息。
- 語境: 他們可能理解、識別和提取上下文元素，如意義，語法，時間，地點，適當的領域，規則，用戶的個人資料，過程，任務和目標。 它們可以利用多種信息來源，包括結構化和非結構化的數字信息，以及感官輸入(視覺、手勢、聽覺或傳感器)。[14]
用例[編輯]
認知分析[編輯]
認知計算技術平台通常專門處理和分析大型非結構化數據集。[15][16]
文字處理文檔、電子郵件、視頻、圖像、音頻文件、演示文稿、網頁、社交媒體和許多其他數據格式通常需要用元數據手動標記，然後才能被輸入電腦進行分析和洞察力生成。 在傳統的大數據分析中使用認知分析的主要好處是，這些數據集不需要被偽裝。
認知分析系統的其他特點包括:
- 適應性: 認知分析系統可以使用機器學習來適應不同的環境，最小程度的人類監督
- 自然語言交互: 認知分析系統可以配備一個聊天機器人或者搜索助手，可以理解查詢，解釋數據洞察，並用自然語言與人類互動。
另請參閱[編輯]
參考文獻[編輯]
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- ^ Knight, Shawn (2011). IBM unveils cognitive computing chips that mimic human brain TechSpot: August 18, 2011, 12:00 PM
- ^ Hamill, Jasper (2013). Cognitive computing: IBM unveils software for its brain-like SyNAPSE chips The Register: August 8, 2013
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- ^ Deanfelis, Stephen (2014). Will 2014 Be the Year You Fall in Love With Cognitive Computing? Wired: 2014-04-21
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升入閱讀[編輯]
- Russell, John. Mapping Out a New Role for Cognitive Computing in Science. 2016-02-15 [2016-04-21].Retrieved 2016-04-21.
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