Bilişsel Bilişim

Bilişsel Bilişim Nasıl Çalışır?

Bilişsel sistemler, insan bilişini taklit etmek için tasarlanmış yeteneklerin bir kombinasyonu aracılığıyla işlev görür:

1. Bağlamsal Anlama: İnsanların konuşmalardaki bağlamı anlamasına benzer şekilde, veri içindeki anlamı, nüansı, zamanlamayı, konumu ve sözdizimini kavramak için anahtar kelimelerin ötesine geçerler. Bu, gelişmiş NLP tekniklerini ve bağlamla ilgili Towards Data Science makaleleri gibi kaynaklarda incelenen veri içindeki ilişkileri anlamayı içerir.
2. Hipotez Oluşturma ve Değerlendirme: Belirsizlik veya karmaşık sorunlarla karşılaşan bilişsel sistemler, insan eleştirel düşüncesine benzer şekilde potansiyel cevaplar veya çözümler (hipotezler) oluşturabilir, destekleyici kanıtları tartabilir ve güven seviyelerini değerlendirebilir. Bu genellikle veri madenciliği ve örüntü tanımaya dayanır.
3. Dinamik Öğrenme: Bu sistemler, her yeni senaryo için açık bir şekilde yeniden programlama yapmadan zaman içinde bilgilerini ve karar verme süreçlerini geliştirerek geri bildirimlerden ve yeni veri girdilerinden öğrenir ve uyum sağlar. Bu, genellikle takviyeli öğrenme gibi teknikleri içeren temel makine öğrenimi modellerinden yararlanır.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi ile Alaka Düzeyi

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).

İlgili Terimlerden Ayırt Etme

• Yapay Zeka (YZ): YZ, akıllı makineler yaratmanın geniş bir alanıdır. Bilişsel hesaplama, özellikle insan benzeri bilişsel süreçleri (düşünme, muhakeme, öğrenme) simüle etmeye odaklanan bir alt kümedir.
• Makine Öğrenimi (ML): Makine öğrenimi, sistemlerin verilerden öğrenmesini sağlayan algoritmaları sağlar. Bilişsel sistemler ML'yi temel bir bileşen olarak kullanır, ancak daha geniş bilişsel simülasyon için onu diğer teknolojilerle entegre eder.
• Yapay Dar Zeka (ANI): ANI, belirli görevler için tasarlanmış yapay zekayı ifade eder (örneğin, görüntü tanıma, çeviri). Mevcut bilişsel sistemler büyük ölçüde sofistike ANI bileşenlerine dayanırken, amaçları bu dar yetenekleri çeşitli alanlarda daha esnek, insan benzeri problem çözme elde etmek için entegre etmektir.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Bilişsel bilişim, çeşitli sektörlerde uygulama alanı bulmakta, karar alma süreçlerini geliştirmekte ve karmaşık görevleri otomatikleştirmektedir. İşte iki örnek:

1. Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zeka: Bilişsel sistemler, potansiyel teşhisler veya tedavi seçenekleri önermek için büyük miktarda hasta verisini, tıbbi literatürü ve tıbbi görüntüleme verilerini analiz ederek klinisyenlere yardımcı olur. Örneğin, sistemler anomaliler için taramaları analiz edebilir, potansiyel olarak tıbbi görüntülemede tümör tespiti için YOLO11 gibi modeller kullanabilir, bulguları hasta geçmişi ve araştırma makaleleri ile çapraz referanslayabilir(arXiv araştırma örnekleri) ve sentezlenmiş bilgileri doktorlara sunabilir. Mayo Clinic gibi kurumlar, teşhis doğruluğunu ve hasta bakımını iyileştirmek için yapay zekadan yararlanarak yapay zeka odaklı sağlık çözümlerini sergiliyor.
2. Gelişmiş Müşteri Hizmetleri: Bilişsel sistemler, karmaşık müşteri sorgularını ele alabilen, bağlamı ve duyguları(sentiment analysis) anlayabilen ve çeşitli bilgi kaynaklarına erişip bunları yorumlayarak kişiselleştirilmiş destek sağlayabilen sofistike sohbet robotlarına ve sanal asistanlara güç verir. Google Duplex gibi örnekler etkileşimleri son derece doğal hale getirmeyi amaçlamaktadır. Finansta bilişsel sistemler, Finansta Yapay Zeka bloglarında ve JPMorgan Chase gibi yapay zekayı araştıran şirketlerde incelendiği gibi, müşteri davranışını analiz etmeye ve kişiye özel tavsiyeler sunmaya yardımcı olur.

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 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.