Innholdsfortegnelse:
Definisjon - Hva betyr kognitiv databehandling?
Kognitiv databehandling beskriver teknologier som er basert på de vitenskapelige prinsippene bak kunstig intelligens og signalbehandling, som omfatter selvlæring av maskiner, interaksjon mellom mennesker og datamaskiner, naturlig språkbehandling, data mining og mer. Målet er å løse komplekse problemer preget av usikkerhet og tvetydighet, som med andre ord betyr problemer som bare løses av menneskets kognitive tanker.
Techopedia forklarer kognitiv databehandling
Kognitiv databehandling er datavitenskapens gren som er opptatt av å løse komplekse problemer som kan ha dynamisk skiftende situasjoner og informasjonsrike data som ofte har endringer og noen ganger til og med kommer i konflikt med hverandre. Et menneske kan takle slike problemer ved å utvikle mål og endre mål, men tradisjonelle beregningsalgoritmer er ikke i stand til å tilpasse seg en slik endring. For å håndtere slike problemer, må kognitive datasystemer veie de motstridende dataene og foreslå et svar som best passer situasjonen i stedet for det som er "riktig."
Selv om det foreløpig ikke er noen avtalt definisjon av kognitiv databehandling i bransjen eller akademe, brukes begrepet ofte for å beskrive ny teknologi som etterligner måten menneskets hjerne fungerer og hvordan den nærmer seg problemløsing. Det kan sees på som et felt som har et mål om å nøyaktig modellere hvordan menneskesinnet sanser, begrunner og reagerer på stimuli rundt det. Dens største bruksområder vil være innen dataanalyse og adaptiv produksjon, og justere output for å passe til et bestemt publikum.
Egenskaper til et kognitivt datasystem inkluderer:
- Kontekstuell - Forstår og trekker ut kontekstuelle elementer som mening, tid, plassering, prosess og andre basert på flere informasjonskilder. For eksempel kan den bli matet med data som vei, ambulanse, personskade og vrak og komme opp i sammenheng med en bilulykke.
- Adaptiv - Dette er læringsdelen. Den tilpasser seg ny informasjon og stimuli for å løse uklarhet og tolerere uforutsigbarhet. I forhold til kontekst tar denne egenskapen vare på å mate dynamiske data og deretter behandle dem for å danne en eventuell kontekst og komme med løsninger eller konklusjoner.
- Interaktivt - Systemet er i stand til å samhandle med brukere slik at brukerne kan definere deres behov, samt koble til andre enheter og systemer.
- Iterative og stateful - Systemene må hjelpe til i definisjonen av problemet ved å stille de riktige spørsmålene og finne flere informasjonskilder hvis et problem er ufullstendig eller tvetydig. De må også kunne huske tidligere interaksjoner og prosesser og gå tilbake til staten på tidligere tidspunkter.
