ما هو الذكاء الاصطناعي المعرفي؟ هل هو المستقبل؟

يتعلم الكمبيوتر أو النظام المعرفي على نطاق واسع ، والأسباب الغرضية ويتفاعل مع البشر بشكل طبيعي. بدلاً من أن تكون مبرمجة بشكل صريح ، تتعلم هذه الأنظمة وتتعلم من تفاعلاتها مع البشر وتجاربهم مع بيئتهم. تتداخل الحوسبة المعرفية مع ويتضمن تقنيات مماثلة لتشغيل التطبيقات المعرفية. في هذه المقالة ، سنتعلم المزيد عن الذكاء الاصطناعي المعرفي بالتسلسل التالي:

• ما هي الحوسبة المعرفية؟
• كيف تعمل الحوسبة المعرفية؟
• الحوسبة المعرفية مقابل الذكاء الاصطناعي
• الذكاء الاصطناعي المعرفي: حالة الاستخدام
• تطبيقات الذكاء الاصطناعي المعرفي

ما هي الحوسبة المعرفية؟

الحوسبة المعرفية يشير إلى التقنيات الفردية التي تؤدي مهام محددة لتسهيل ذكاء بشري . في الأساس ، هذه أنظمة ذكية لدعم القرار التي عملنا معها منذ بداية طفرة الإنترنت. مع الاختراقات الحديثة في التكنولوجيا ، تستخدم أنظمة الدعم هذه بيانات أفضل ، بشكل أفضل من أجل الحصول على تحليل أفضل لكمية هائلة من المعلومات.

أيضًا ، يمكنك الرجوع إلى الحوسبة المعرفية على النحو التالي:

• فهم التفكير المنطقي ومحاكاته

• فهم ومحاكاة السلوك البشري

يساعد استخدام أنظمة الحوسبة المعرفية في اتخاذ قرارات بشرية أفضل في العمل. تتضمن بعض تطبيقات الحوسبة المعرفية التعرف على الكلام و تحليل المشاعر و وتقييم المخاطر والكشف عن الاحتيال.

الآن بعد أن عرفت ما هي الحوسبة المعرفية ، دعنا ننتقل ونرى كيف يعمل الذكاء الاصطناعي المعرفي.

كيف تعمل الحوسبة المعرفية؟

تقوم أنظمة الحوسبة المعرفية بتجميع البيانات من مصادر المعلومات المختلفة مع موازنة السياق والأدلة المتضاربة لاقتراح إجابات مناسبة. لتحقيق ذلك ، تشمل الأنظمة المعرفية تقنيات التعلم الذاتي باستخدام التنقيب عن البيانات ، التعرف على الأنماط ، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) لفهم طريقة عمل الدماغ البشري.

يتطلب استخدام أنظمة الكمبيوتر لحل المشكلات التي يفترض أن يقوم بها البشر بيانات ضخمة منظمة وغير منظمة. مع مرور الوقت ، تتعلم الأنظمة المعرفية تحسين الطريقة التي تحدد بها الأنماط والطريقة التي تعالج بها البيانات لتصبح قادرة على توقع المشكلات الجديدة ونمذجة الحلول الممكنة.

لتحقيق هذه القدرات ، يجب أن تتمتع أنظمة الحوسبة المعرفية ببعض السمات الرئيسية.

الصفات الرئيسية

• التكيف: يجب أن تكون الأنظمة المعرفية مرنة بما يكفي لفهم التغييرات في المعلومات. أيضًا ، يجب أن تكون الأنظمة قادرة على هضم البيانات الديناميكية في الوقت الفعلي وإجراء التعديلات مع تغير البيانات والبيئة.

• تفاعلي: يعد التفاعل بين الإنسان والحاسوب (HCI) مكونًا مهمًا في الأنظمة المعرفية. يجب أن يكون المستخدمون قادرين على التفاعل مع الأجهزة المعرفية وتحديد احتياجاتهم مع تغير تلك الاحتياجات. يجب أن تكون التقنيات أيضًا قادرة على التفاعل مع المعالجات والأجهزة والأنظمة الأساسية السحابية الأخرى.

• تكرارية وحكيمة: أيضًا ، يجب أن تكون هذه الأنظمة قادرة على تحديد المشكلات عن طريق طرح الأسئلة أو سحب البيانات الإضافية إذا كانت المشكلة غير مكتملة. تقوم الأنظمة بذلك عن طريق الاحتفاظ بمعلومات حول المواقف المماثلة التي حدثت سابقًا.

  اكتب التحويل في c ++

• السياقية: يجب أن تفهم الأنظمة المعرفية البيانات السياقية وتحددها والتنقيب عنها ، مثل بناء الجملة والوقت والموقع والمجال والمتطلبات والملف الشخصي لمستخدم معين أو المهام أو الأهداف قد يعتمدون على مصادر متعددة للمعلومات ، بما في ذلك البيانات المنظمة وغير المهيكلة والبيانات المرئية أو السمعية أو الحسابية.

الحوسبة المعرفية هي مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي. هناك العديد من أوجه التشابه والاختلاف بين الاثنين. لذا دعنا ننتقل إلى مقالنا عن الذكاء الاصطناعي المعرفي ونفهم الفرق بين الاثنين.

الحوسبة المعرفية مقابل الذكاء الاصطناعي

تتشابه التقنيات الكامنة وراء الحوسبة المعرفية مع التقنيات المستخدمة في الذكاء الاصطناعي. وتشمل هذه التعلم الآلي ، والتعلم العميق ، ومعالجة اللغات الطبيعية ، والشبكات العصبية ، وما إلى ذلك ، ولكن لها أيضًا اختلافات مختلفة.

لذلك كانت هذه بعض الاختلافات بين الاثنين. الآن دعونا نمضي قدمًا ونفهم مفهوم الذكاء الاصطناعي المعرفي بالقدوة.

الذكاء الاصطناعي المعرفي: حالة الاستخدام

الحوسبة المعرفية والذكاء الاصطناعي هي تقنيات تعتمد على البيانات لاتخاذ القرارات. ولكن هناك فروق دقيقة بين المصطلحين ، والتي يمكن العثور عليها في أغراضهما وتطبيقاتهما.

دعونا نتخيل سيناريو حيث يقرر الشخص أ التغيير الوظيفي . ان مساعد AI سيقوم تلقائيًا بتقييم الباحثين عن عمل مهارات ، إعثر على الوظيفة ذات الصلة حيث تتطابق مهاراته مع المنصب ، التفاوض على الدفع والفوائد. وفي المرحلة الختامية ، ستبلغ الشخص بأنه تم اتخاذ قرار نيابة عنه.

بينما يقترح المساعد المعرفي المسارات الوظيفية المحتملة للباحث عن عمل ، إلى جانب تزويد الشخص بتفاصيل مهمة مثل إضافية متطلبات التعليم وبيانات مقارنة الراتب ، وفتح وظائف. ومع ذلك ، في هذه الحالة ، يجب أن يتخذ الباحث عن العمل القرار النهائي.

وبالتالي ، يمكننا القول ، أن الحوسبة المعرفية تساعدنا على اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً بشأن آلات الرفع الخاصة بنا. في حين أن الذكاء الاصطناعي متجذر في فكرة أن الآلات يمكنها اتخاذ قرارات أفضل نيابة عنا.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي المعرفي

• تقنية إنترنت الأشياء الذكية: يتضمن ذلك توصيل وتحسين الأجهزة والبيانات وإنترنت الأشياء. ولكن بافتراض حصولنا على المزيد من أجهزة الاستشعار والأجهزة ، فإن المفتاح الحقيقي هو ما الذي سيصل بينها.

• الأمن السيبراني المدعوم بالذكاء الاصطناعي: يمكننا مكافحة الهجمات السيبرانية باستخدام تشفير أمان البيانات وتعزيز الوعي بالموقف المدعوم من الذكاء الاصطناعي. سيوفر ذلك مستندًا وبيانات وقفلًا للشبكة باستخدام البيانات الموزعة الذكية المؤمنة بواسطة مفتاح AI.

• محتوى الذكاء الاصطناعي: الحل المدعوم بالذكاء المعرفي يتعلم باستمرار ويشرح الأسباب ويمكنه في نفس الوقت دمج الموقع والوقت من اليوم وعادات المستخدم والكثافة الدلالية والنية والمشاعر والوسائط الاجتماعية والوعي السياقي والسمات الشخصية الأخرى

• التحليلات المعرفية في الرعاية الصحية: تنفذ التكنولوجيا وظائف برمجية تفكير شبيهة بالبشر تقوم بإجراء تحليل استنتاجي واستقرائي واختطاف لتطبيقات علوم الحياة.

• البرمجة اللغوية العصبية القائمة على النية: يمكن أن يساعد الذكاء المعرفي الأعمال التجارية على أن تصبح أكثر تحليلاً في نهجها للإدارة وصنع القرار. سيعمل هذا كخطوة تالية من التعلم الآلي وسوف تميل التطبيقات المستقبلية للذكاء الاصطناعي نحو استخدام هذا لأداء التفكير المنطقي والتحليل.

كانت هذه بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي المعرفي وكيف سيغير عالم التكنولوجيا. بهذا نكون قد وصلنا إلى نهاية مقال الذكاء الاصطناعي المعرفي. أتمنى أن تكون قد فهمت كيف أن نظام الحوسبة المعرفية هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي.

للحصول على معرفة متعمقة ، تحقق من البث التفاعلي المباشر عبر الإنترنت إدوريكا هنا ، يأتي ذلك مع دعم 24 * 7 لإرشادك طوال فترة التعلم.

لديك سؤال لنا؟ يرجى ذكرها في قسم التعليقات بمقال 'الذكاء الاصطناعي المعرفي' وسنعاود الاتصال بك في أقرب وقت ممكن.