Máy tính nhận thức

Máy tính nhận thức hoạt động như thế nào

Hệ thống nhận thức hoạt động thông qua sự kết hợp các khả năng được thiết kế để mô phỏng nhận thức của con người:

1. Hiểu theo ngữ cảnh: Họ vượt ra ngoài các từ khóa để nắm bắt ý nghĩa, sắc thái, thời gian, vị trí và cú pháp trong dữ liệu, tương tự như cách con người hiểu ngữ cảnh trong các cuộc trò chuyện. Điều này liên quan đến các kỹ thuật NLP nâng cao và hiểu các mối quan hệ trong dữ liệu, được khám phá trong các nguồn như bài viết Towards Data Science về ngữ cảnh .
2. Tạo và đánh giá giả thuyết: Đối mặt với sự mơ hồ hoặc các vấn đề phức tạp, các hệ thống nhận thức có thể hình thành các câu trả lời hoặc giải pháp tiềm năng (giả thuyết), cân nhắc bằng chứng hỗ trợ và đánh giá mức độ tin cậy, giống như tư duy phản biện của con người. Điều này thường dựa vào khai thác dữ liệu và nhận dạng mẫu .
3. Học động: Các hệ thống này thích ứng và học hỏi từ phản hồi và dữ liệu đầu vào mới, cải thiện kiến thức và khả năng ra quyết định theo thời gian mà không cần lập trình lại rõ ràng cho mọi tình huống mới. Điều này tận dụng các mô hình ML cơ bản, thường liên quan đến các kỹ thuật như học tăng cường .

Sự liên quan đến AI và Học máy

Trong khi được xây dựng trên nền tảng của AI và ML, điện toán nhận thức đại diện cho sự tích hợp cấp cao hơn hướng đến tương tác trực quan và thích ứng hơn. ML tiêu chuẩn tập trung vào các mẫu học từ dữ liệu để đưa ra dự đoán hoặc phân loại ( học có giám sát , học không giám sát ). Điện toán nhận thức sử dụng các khả năng ML này như các thành phần trong một kiến trúc lớn hơn, cũng kết hợp lý luận tượng trưng, biểu diễn kiến thức ( biểu đồ kiến thức ) và thiết kế tương tác lấy cảm hứng từ khoa học nhận thức . Nó nhấn mạnh vào sự hiểu biết, lý luận và học tập theo cách tăng cường tương tác giữa con người và máy tính ( ACM SIGCHI ).

Phân biệt với các thuật ngữ liên quan

• Trí tuệ nhân tạo (AI) : AI là lĩnh vực rộng lớn trong việc tạo ra các máy móc thông minh. Điện toán nhận thức là một tập hợp con tập trung cụ thể vào việc mô phỏng các quá trình nhận thức giống con người (suy nghĩ, lý luận, học tập).
• Học máy (ML) : ML cung cấp các thuật toán cho phép hệ thống học từ dữ liệu. Hệ thống nhận thức sử dụng ML làm thành phần cốt lõi nhưng tích hợp nó với các công nghệ khác để mô phỏng nhận thức rộng hơn.
• Trí tuệ nhân tạo hẹp (ANI) : ANI là AI được thiết kế cho các nhiệm vụ cụ thể (ví dụ: nhận dạng hình ảnh, dịch thuật). Trong khi các hệ thống nhận thức hiện tại phần lớn dựa vào các thành phần ANI phức tạp, mục tiêu của chúng là tích hợp các khả năng hẹp này để đạt được khả năng giải quyết vấn đề linh hoạt hơn, giống con người hơn trên nhiều lĩnh vực khác nhau.

Ứng dụng thực tế

Điện toán nhận thức tìm thấy ứng dụng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau, nâng cao khả năng ra quyết định và tự động hóa các tác vụ phức tạp. Sau đây là hai ví dụ:

1. AI trong chăm sóc sức khỏe : Các hệ thống nhận thức hỗ trợ bác sĩ lâm sàng bằng cách phân tích lượng lớn dữ liệu bệnh nhân, tài liệu y khoa và dữ liệu hình ảnh y khoa để gợi ý các chẩn đoán hoặc phương án điều trị tiềm năng. Ví dụ, các hệ thống có thể phân tích các bản quét để tìm bất thường, có khả năng sử dụng các mô hình như YOLO11 để phát hiện khối u trong hình ảnh y khoa , tham chiếu chéo các phát hiện với bệnh sử và các bài báo nghiên cứu của bệnh nhân ( ví dụ nghiên cứu arXiv ) và trình bày thông tin tổng hợp cho bác sĩ. Các tổ chức như Mayo Clinic tận dụng AI để cải thiện độ chính xác của chẩn đoán và chăm sóc bệnh nhân, giới thiệu các giải pháp chăm sóc sức khỏe do AI điều khiển .
2. Dịch vụ khách hàng nâng cao: Hệ thống nhận thức cung cấp năng lượng cho các chatbot và trợ lý ảo tinh vi có thể xử lý các truy vấn phức tạp của khách hàng, hiểu ngữ cảnh và cảm xúc ( phân tích cảm xúc ) và cung cấp hỗ trợ được cá nhân hóa bằng cách truy cập và diễn giải các nguồn thông tin đa dạng. Các ví dụ như Google Duplex nhằm mục đích làm cho các tương tác trở nên rất tự nhiên. Trong tài chính, hệ thống nhận thức giúp phân tích hành vi của khách hàng và cung cấp lời khuyên phù hợp, như đã được khám phá trong các blog AI trong Tài chính và bởi các công ty như JPMorgan Chase đang khám phá AI .

Công cụ và công nghệ

Phát triển các hệ thống nhận thức dựa trên các nền tảng và công cụ mạnh mẽ. IBM Watson là một nền tảng thương mại nổi bật cung cấp API để hiểu ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và ra quyết định, thường được trích dẫn là một ví dụ chính về điện toán nhận thức trong hành động . Các công nghệ chính khác bao gồm các nền tảng đám mây như Google Cloud AI và các công cụ có sẵn thông qua các hướng dẫn như Azure Machine Learning Quickstart , cùng với các khuôn khổ mã nguồn mở như TensorFlow và PyTorch . Đối với các tác vụ cụ thể như nhận thức trực quan trong các hệ thống nhận thức, các mô hình như Ultralytics YOLO cung cấp khả năng phát hiện đối tượng và phân đoạn hình ảnh tiên tiến. Các nền tảng như Ultralytics HUB cung cấp quy trình làm việc hợp lý để đào tạo các mô hình tùy chỉnh , quản lý tập dữ liệu và triển khai các thành phần thị giác cần thiết cho nhiều ứng dụng nhận thức, bao gồm cả việc sử dụng các tùy chọn đào tạo đám mây . Bạn có thể tìm thấy thêm thông tin chi tiết trong các tài nguyên như Tổng quan về điện toán nhận thức SAS . Các tổ chức nghiên cứu như Viện Alan Turing và các tổ chức như Hiệp hội vì sự tiến bộ của trí tuệ nhân tạo (AAAI) đóng góp đáng kể vào nghiên cứu cơ bản về học sâu và kiến trúc nhận thức.