Bilişsel Bilişim

Bilişsel Bilişim, karmaşık ve belirsiz sorunların üstesinden gelmek için insan düşünce süreçlerini simüle eden sistemler oluşturmaya adanmış bir Yapay Zeka (AI) alanını temsil eder. Belirli, dar görevler için tasarlanmış sistemlerin aksine, bilişsel bilişim, deneyimlerden öğrenebilen ve insanlarla doğal dilde etkileşime girebilen uyarlanabilir, etkileşimli ve bağlamsal modeller oluşturmayı amaçlamaktadır. Bu sistemler insan uzmanların yerini almak için değil, bilgi grafikleri ve yapılandırılmamış belgeler gibi kaynaklardan gelen büyük miktardaki karmaşık verileri analiz ederek daha iyi kararlar almalarına yardımcı olarak onların zekasını artırmak için tasarlanmıştır.

Temel Özellikler

• Uyarlanabilir Öğrenme: Bilişsel sistemler sürekli öğrenme için tasarlanmıştır. İnsanların uzmanlık kazanmasına benzer şekilde, yeni bilgileri işleyerek ve kullanıcı etkileşimlerinden öğrenerek performanslarını zaman içinde geliştirirler. Bu, birçok makine öğrenimi projesinde tipik olan ilk model eğitimi aşamasının ötesine geçer.
• Bağlamsal Anlama: Metin, görüntü ve sensör verileri dahil olmak üzere çeşitli veri türlerinden bağlamı yorumlayabilir ve sentezleyebilirler. Bu, nüans ve anlamı kavramak için gelişmiş Doğal Dil İşleme (NLP) ve Bilgisayarlı Görme (CV) yetenekleri gerektirir.
• Etkileşimli ve Karşılıklı Konuşma: Temel amaç insanlarla doğal bir şekilde etkileşim kurmaktır. Bu genellikle sorguları anlayabilen ve destekleyici kanıtlarla yanıtlar verebilen, hatta belirsizliği gidermek için açıklayıcı sorular sorabilen gelişmiş sohbet robotlarını veya sanal asistanları içerir.

Bilişsel Bilişim vs. Diğer Yapay Zeka Kavramları

Bilişsel bilişimi ilgili terimlerden ayırmak önemlidir.

• Yapay Genel Zeka (AGI): Bilişsel hesaplama insan düşüncesini taklit etmeye çalışırken, belirli alanlara odaklanan bir Zayıf YZ biçimidir. Yapay Genel Zekanın (AGI) hedefi olan insan bilincinin tüm genişliğini kopyalamaya çalışmak yerine insan yeteneklerini artırır. Ünlü Turing Testi, makine zekasının sınırlarını araştırmaktadır.
• İstatistiksel YZ: Bilişsel sistemler, örüntüleri bulmak için derin öğrenme ve olasılıksal modeller kullanan İstatistiksel YZ'nin temelleri üzerine inşa edilmiştir. Bununla birlikte, bilişsel hesaplama, belirsizliği ele almak ve açıklanabilir içgörüler sağlamak için bu istatistiksel modelleri sembolik akıl yürütme ile bütünleştiren sistem düzeyinde bir yaklaşımdır - Açıklanabilir YZ'nin (XAI) temel ilkesi.

Gerçek Dünyadaki Uygulamalar

Bilişsel bilişim, uzmanların yüksek riskli kararlar almak için büyük miktarlarda yapılandırılmamış bilgide gezinmesi gereken alanlarda mükemmeldir.

• Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zeka: Bunun en iyi örneği onkoloji danışmanlığı sistemidir. Böyle bir platform bir hastanın elektronik sağlık kayıtlarını, genomik verilerini alabilir ve MRI'lar üzerinde tıbbi görüntü analizi gerçekleştirebilir. Eş zamanlı olarak PubMed Central gibi kaynaklardan milyonlarca tıp dergisini ve klinik deney sonuçlarını tarar. Daha sonra onkoloğa destekleyici kanıtlarla birlikte kişiselleştirilmiş tedavi seçeneklerinin sıralı bir listesini sunar. Bu, doktorun uzmanlığını artırarak Amerikan Tabipler Birliği gibi kuruluşlar tarafından araştırıldığı gibi daha bilinçli kararlar alınmasını sağlar.
• Finansal Hizmetler: Bilişsel sistemler, kişiselleştirilmiş varlık yönetimi danışmanları oluşturmak için kullanılır. Bu sistemler, finansal hedeflerini ve risk toleranslarını anlamak için müşterilerle etkileşime girebilir. Sistem daha sonra gerçek zamanlı piyasa verilerini, duyarlılık analizi için ekonomik haberleri ve yatırım portföylerini önermek ve dinamik olarak ayarlamak için küresel finansal raporları analiz eder. Bu, daha önce yalnızca Dünya Ekonomik Forumu gibi kurumların odaklandığı bir alan olan yüksek net değerli bireyler için mevcut olan veri odaklı bir tavsiye düzeyi sağlar.

Araçlar ve Teknolojiler

Bilişsel sistemler geliştirmek güçlü platformlara ve araçlara dayanır. IBM Watson, doğal dil anlama, bilgisayarla görme ve karar verme için API'ler sunan önemli bir ticari platformdur ve genellikle bilişsel bilişimin iş başındaki önemli bir örneği olarak gösterilir. Diğer önemli teknolojiler arasında Google Cloud AI gibi bulut platformları ve Azure Machine Learning Quickstart gibi kılavuzlar aracılığıyla sunulan araçların yanı sıra TensorFlow ve PyTorch gibi açık kaynaklı çerçeveler de yer almaktadır. Bilişsel sistemlerde görsel algı gibi belirli görevler için Ultralytics YOLO gibi modeller, son teknoloji nesne algılama ve görüntü segmentasyonu yetenekleri sağlar. Ultralytics HUB gibi platformlar, özel modelleri eğitmek, veri kümelerini yönetmek ve bulut eğitim seçeneklerini kullanmak da dahil olmak üzere birçok bilişsel uygulama için gerekli olan görüş bileşenlerini dağıtmak için kolaylaştırılmış iş akışları sunar. SAS Bilişsel Bilişime Genel Bakış gibi kaynaklarda daha fazla bilgi bulabilirsiniz. Alan Turing Enstitüsü gibi araştırma kurumları ve Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI) gibi kuruluşlar, derin öğrenme ve bilişsel mimarilerin altında yatan araştırmalara önemli ölçüde katkıda bulunmaktadır.