Un ordinateur ou un système cognitif apprend à grande échelle, raisonne avec un but et interagit naturellement avec les humains. Plutôt que d'être explicitement programmés, ces systèmes apprennent et raisonnent de leurs interactions avec les êtres humains et de leurs expériences avec leur environnement. L'informatique cognitive chevauche et implique des technologies similaires pour alimenter les applications cognitives. Dans cet article, nous en apprendrons plus sur l'IA cognitive dans l'ordre suivant:
- Qu'est-ce que le calcul cognitif?
- Comment fonctionne l'informatique cognitive?
- Calcul cognitif vs IA
- IA cognitive: cas d'utilisation
- Applications de l'IA cognitive
Qu'est-ce que le calcul cognitif?
Calcul cognitif fait référence à des technologies individuelles qui exécutent des tâches spécifiques pour faciliter intelligence humaine . Fondamentalement, ce sont des systèmes d'aide à la décision intelligents avec lesquels nous travaillons depuis le début du boom Internet. Avec les récentes avancées technologiques, ces systèmes de support utilisent simplement de meilleures données, mieux afin d'obtenir une meilleure analyse d'une énorme quantité d'informations.
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En outre, vous pouvez faire référence au calcul cognitif comme suit:
Comprendre et simuler le raisonnement
Comprendre et simuler le comportement humain
L'utilisation de systèmes informatiques cognitifs aide à prendre de meilleures décisions humaines au travail. Certaines des applications de l'informatique cognitive comprennent reconnaissance de la parole , analyse des sentiments , , évaluation des risques et détection des fraudes.
Maintenant que vous savez ce qu'est l'informatique cognitive, passons à autre chose et voyons comment fonctionne l'IA cognitive.
Comment fonctionne l'informatique cognitive?
Les systèmes informatiques cognitifs synthétisent les données de diverses sources d'informations tout en évaluant le contexte et les preuves contradictoires pour suggérer des réponses appropriées. Pour y parvenir, les systèmes cognitifs intègrent des technologies d'auto-apprentissage utilisant l'exploration de données, la reconnaissance de formes et le traitement du langage naturel (PNL) pour comprendre le fonctionnement du cerveau humain.
L'utilisation de systèmes informatiques pour résoudre des problèmes supposés être causés par des humains nécessite d'énormes données structurées et non structurées. Avec le temps, les systèmes cognitifs apprennent à affiner la façon dont ils identifient les modèles et la façon dont ils traitent les données pour devenir capables d'anticiper de nouveaux problèmes et de modéliser les solutions possibles.
Pour atteindre ces capacités, les systèmes informatiques cognitifs doivent posséder certains attributs clés.
Attributs clés
Adaptatif: Les systèmes cognitifs doivent être suffisamment flexibles pour comprendre les changements dans les informations. En outre, les systèmes doivent être capables de digérer les données dynamiques en temps réel et de procéder à des ajustements au fur et à mesure que les données et l'environnement changent.
Interactif: L'interaction homme-machine (HCI) est une composante essentielle des systèmes cognitifs. Les utilisateurs doivent pouvoir interagir avec les machines cognitives et définir leurs besoins à mesure que ces besoins évoluent. Les technologies doivent également pouvoir interagir avec d'autres processeurs, appareils et plates-formes cloud.
Itératif et avec état: En outre, ces systèmes doivent être capables d'identifier les problèmes en posant des questions ou en extrayant des données supplémentaires si le problème est incomplet. Les systèmes le font en conservant des informations sur des situations similaires qui se sont déjà produites.
Contextuel: Les systèmes cognitifs doivent comprendre, identifier et extraire des données contextuelles, telles que la syntaxe, l'heure, l'emplacement, le domaine, les exigences, le profil d'un utilisateur spécifique, les tâches ou les objectifs. Ils peuvent s'appuyer sur de multiples sources d'informations, y compris des données structurées et non structurées et des données visuelles, auditives ou de capteurs.
L'informatique cognitive est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle. Il existe diverses similitudes et différences entre les deux. Alors passons à notre article sur l'IA cognitive et comprenons la différence entre les deux.
Calcul cognitif vs IA
Les technologies derrière le calcul cognitif sont similaires aux technologies derrière l'IA. Ceux-ci incluent l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur, la PNL, les réseaux de neurones, etc. Mais ils présentent également diverses différences.
| Calcul cognitif | Intelligence artificielle |
| Le calcul cognitif se concentre sur imiter le comportement humain et le raisonnement pour résoudre des problèmes complexes. | IA augmente la pensée humaine pour résoudre des problèmes complexes. Il se concentre sur la fourniture de résultats précis. |
| Il simule processus de pensée humaine pour trouver des solutions à des problèmes complexes. | IA trouve des modèles pour apprendre ou révéler des informations cachées et trouver des solutions. |
| Ils ont simplement informations complémentaires pour que les humains prennent des décisions. | L'IA est responsable de faire des décisions à eux seuls, minimisant le rôle des humains. |
| Il est principalement utilisé dans des secteurs comme service à la clientèle, soins de santé, industries , etc. | Il est principalement utilisé dans finance, sécurité, soins de santé, vente au détail, fabrication , etc. |
Voilà donc quelques-unes des différences entre les deux. Allons maintenant de l'avant et comprenons le concept de l'IA cognitive avec l'exemple.
IA cognitive: cas d'utilisation
L'informatique cognitive et l'IA sont des technologies qui s'appuient sur des données pour prendre des décisions. Mais il y a des nuances entre les deux termes, qui peuvent être trouvées dans leurs buts et applications.
Imaginons un scénario où une personne décide d'un changement de carrière . Une AI assistant évaluera automatiquement le demandeur d'emploi compétences , trouver un emploi pertinent où ses compétences correspondent au poste, négocier le salaire et avantages. Et au stade de la clôture, il informera la personne qu'une décision a été prise en son nom.
Alors qu'un assistant cognitif suggère cheminements de carrière potentiels au demandeur d'emploi, en plus de fournir à la personne des détails importants comme des exigences en matière d'éducation, données de comparaison des salaires et des postes vacants. Cependant, dans ce cas, la décision finale doit encore être prise par le demandeur d'emploi.
Ainsi, nous pouvons dire que l'informatique cognitive nous aide à prendre des décisions plus intelligentes sur nos propres machines à tirer parti. Alors que l'IA est enracinée dans l'idée que les machines peuvent prendre de meilleures décisions en notre nom.
Applications de l'IA cognitive
IoT intelligent: Cela inclut la connexion et l'optimisation des appareils, des données et de l'IoT. Mais en supposant que nous ayons plus de capteurs et d'appareils, la vraie clé est de savoir ce qui va les connecter.
Cybersécurité activée par l'IA: Nous pouvons lutter contre les cyberattaques grâce à l'utilisation du cryptage de sécurité des données et à une meilleure connaissance de la situation grâce à l'IA. Cela fournira un document, des données et un verrouillage du réseau à l'aide de données distribuées intelligentes sécurisées par une clé AI.
Contenu AI: Une solution alimentée par l'intelligence cognitive apprend et raisonne en permanence et peut simultanément intégrer l'emplacement, l'heure de la journée, les habitudes des utilisateurs, l'intensité sémantique, l'intention, le sentiment, les médias sociaux, la conscience contextuelle et d'autres attributs personnels
Analyse cognitive dans le secteur de la santé: La technologie met en œuvre des fonctions logicielles de raisonnement de type humain qui effectuent des analyses déductives, inductives et abductives pour les applications des sciences de la vie.
PNL basé sur l'intention: L'intelligence cognitive peut aider une entreprise à devenir plus analytique dans son approche de la gestion et de la prise de décision. Cela fonctionnera comme la prochaine étape de l'apprentissage automatique et les futures applications de l'IA inclineront à l'utiliser pour effectuer un raisonnement et une analyse logiques.
Voici quelques-unes des applications de l'IA cognitive et comment elle va changer le monde de la technologie. Avec cela, nous sommes arrivés à la fin de cet article sur l'IA cognitive. J'espère que vous avez compris comment le système informatique cognitif est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle.
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