User:Allthingsgo/Cognitive computing
认知计算(CC)描述了基于人工智能和信号处理科学分支的技术平台。 这些平台包括机器学习、推理、自然语言处理、语音识别和视觉(对象识别)、人机交互、对话和叙述生成，以及其他技术。[1]
定义
目前，无论是在学术界还是在工业界，对于认知计算都没有一个广泛的共识。[2][3][4]
一般来说，认知计算一词被用来指模仿人类大脑功能的新硬件和 / 或软件(2004年) ，有助于改善人类的决策。[5][6][7][8][9][10][11][12] 从这个意义上说，CC 是一种新型的计算机，其目标是更准确地模拟人类的大脑 / 思维感觉、理由和对刺激的反应。 Cc 应用程序链接数据分析和自适应页面显示(AUI)来调整特定类型受众的内容。 因此，CC 硬件和应用程序力求通过设计更有效和更有影响力。
认知系统可能表现出的一些特征是:
- 适应性: 他们可能随着信息的变化和目标和需求的演变而学习。 他们可能会解决模棱两可的问题，容忍不可预测性。 它们可能被设计成实时或接近实时的动态数据。[13]
- 交互式: 他们可以很容易地与用户交互，这样用户就可以轻松地定义他们的需求。 它们也可能与其他处理器、设备、云服务以及人们进行交互。
- 迭代和有状态: 如果问题陈述不明确或不完整，他们可以通过提问或寻找额外的源输入来帮助定义一个问题。 他们可能会在一个过程中"记住"以前的交互，并返回适合当时具体应用的信息。
- 语境: 他们可能理解、识别和提取上下文元素，如意义，语法，时间，地点，适当的领域，规则，用户的个人资料，过程，任务和目标。 它们可以利用多种信息来源，包括结构化和非结构化的数字信息，以及感官输入(视觉、手势、听觉或传感器)。[14]
用例
认知分析
认知计算技术平台通常专门处理和分析大型非结构化数据集。[15][16]
文字处理文档、电子邮件、视频、图像、音频文件、演示文稿、网页、社交媒体和许多其他数据格式通常需要用元数据手动标记，然后才能被输入电脑进行分析和洞察力生成。 在传统的大数据分析中使用认知分析的主要好处是，这些数据集不需要被伪装。
认知分析系统的其他特点包括:
- 适应性: 认知分析系统可以使用机器学习来适应不同的环境，最小程度的人类监督
- 自然语言交互: 认知分析系统可以配备一个聊天机器人或者搜索助手，可以理解查询，解释数据洞察，并用自然语言与人类互动。
另请参阅
参考文献
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- ^ Cognitive Computing.
- ^ Hewlett Packard Labs.
- ^ Terdiman, Daniel (2014) .IBM's TrueNorth processor mimics the human brain.http://www.cnet.com/news/ibms-truenorth-processor-mimics-the-human-brain/
- ^ 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
- ^ Denning. P.J. Surfing Toward the Future. Communications of the ACM. 2014, 57 (3): 26–29. doi:10.1145/2566967.
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升入阅读
- Russell, John. Mapping Out a New Role for Cognitive Computing in Science. 2016-02-15 [2016-04-21].Retrieved 2016-04-21.
[[Category:人工智能]] [[Category:認知科學]]