Bilişsel bilişimin, sağlık ve finans gibi sektörleri dönüştürmek için yapay zeka, makine öğrenimi, NLP ve daha fazlasını kullanarak insan düşünce süreçlerini nasıl kopyaladığını keşfedin.
Bilişsel hesaplama, bilgisayarlı modeller içinde insan düşünce süreçlerini simüle etmek için tasarlanmış sofistike bir Yapay Zeka (AI) dalını temsil eder. Açık kuralları takip etmek veya yalnızca örüntü tanımaya dayalı belirli görevleri yerine getirmek üzere programlanmış geleneksel YZ sistemlerinin aksine, bilişsel sistemler bağlamı anlamayı, belirsizlikler arasında mantık yürütmeyi, hipotezler üretmeyi ve etkileşimlerden ve yeni bilgilerden dinamik olarak öğrenmeyi amaçlamaktadır. Makine Öğrenimi (ML), Doğal Dil İşleme (NLP), Bilgisayarla Görme (CV) ve muhakeme motorları dahil olmak üzere çeşitli yapay zeka tekniklerini entegre ederek, tipik olarak insan bilişsel yetenekleri gerektiren karmaşık sorunların üstesinden gelirler. Amaç sadece otomasyon değil, aynı zamanda artırmadır - büyük miktarda karmaşık veriyi işleyerek insanların daha iyi kararlar almasına yardımcı olmak.
Bilişsel sistemler, insan bilişini taklit etmek için tasarlanmış yeteneklerin bir kombinasyonu aracılığıyla işlev görür:
Yapay zeka ve makine öğrenimi temelleri üzerine inşa edilmiş olsa da bilişsel bilişim, daha sezgisel ve uyarlanabilir etkileşimi amaçlayan daha üst düzey bir entegrasyonu temsil eder. Standart makine öğrenimi, tahminler veya sınıflandırmalar yapmak için verilerden örüntüler öğrenmeye odaklanır(denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme). Bilişsel bilişim, bu makine öğrenimi yeteneklerini, sembolik akıl yürütme, bilgi temsili (bilgi grafikleri) ve bilişsel bilimden esinlenen etkileşim tasarımını da içeren daha büyük bir mimari içinde bileşenler olarak kullanır. İnsan-bilgisayar etkileşimini geliştirecek şekilde anlama, akıl yürütme ve öğrenmeyi vurgular(ACM SIGCHI).
Bilişsel bilişim, çeşitli sektörlerde uygulama alanı bulmakta, karar alma süreçlerini geliştirmekte ve karmaşık görevleri otomatikleştirmektedir. İşte iki örnek:
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 aşağıdaki gibi açık kaynaklı çerçeveler yer alır TensorFlow ve PyTorch. Bilişsel sistemlerdeki görsel algı gibi belirli görevler için, aşağıdaki gibi modeller Ultralytics YOLO 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.