Информационные когнитивные технологии

Информационные когнитивные технологии

Популярная пресса изображает когнитивные технологии как появление умных компьютеров. Когнитивные технологии – программные и аппаратные устройства, выполняющие отдельные конкретные задачи, которые привыкли и в состоянии делать люди.

Используемые информационно когнитивные технологии

когнитивные технологииВ статье рассмотрены некоторые из наиболее важных информационно когнитивных технологий — те, которые широко приняты, имеют быстрый прогресс и получают значительные инвестиции. Информационные когнитивные технологии являются продуктами из области искусственного интеллекта. Они способны выполнять задачи, которые только люди привыкли и в состоянии сделать.

Компьютерное зрение

Компьютерное зрение относится к способности компьютеров для идентификации объектов, сцен и мероприятий в изображениях. Компьютерные технологии используют последовательности операций обработки изображений и другие методы для разложения задач анализа изображений на управляемые части. Например, существуют методы для обнаружения края и текстур объектов на изображении. Классификация методов может использоваться для определения функции в изображении, представляющей собой своего рода объект.

Компьютерное зрение имеет различные приложения, включая анализ медицинской визуализации для улучшения прогнозирования, диагностики и лечения заболеваний. Распознавание Facebook позволяет автоматически определять людей на фотографиях. Применение в области безопасности и наблюдения на месте, в магазинах, где потребители теперь могут использовать смартфоны для характеристик продукции и представления параметров при приобретении.

Машинное зрение, родственная дисциплина, обычно относится к видению приложениями в промышленной автоматизации, где компьютеры распознают объекты, такие как изготовленные части в какой-либо среде. Машинное зрение весьма ограничено и проще, чем цели в области компьютерного зрения, которые стремятся действовать в неограниченных условиях. В то время как компьютерное зрение является областью исследований текущих компьютерных наук, машинное зрение является решенной проблемой для инженерных систем. Спектр применения компьютерного зрения расширяется и это привлекает сотни миллионов долларов в виде инвестиций венчурного капитала.

Машинное обучение

Машинное обучение относится к способности компьютерных систем повышать свою производительности путем воздействия данных без необходимости явно запрограммированных инструкций. По своей сути методы машинного обучения включают процесс автоматического обнаружения закономерностей в данных. После того, как обнаружен шаблон он может использоваться для создания прогнозов. К примеру, представлена информация из базы данных о сделках кредитных карт, таких как дата, время, продавец, расположение, цена, транзакция была законной или мошеннической, машина системы обучения узнает закономерности интеллектуального мошенничества. Больше данных о транзакциях, которые она обрабатывает, лучше предсказания.

Применение машинного обучения имеет широкий потенциал для улучшения производительности почти в любой деятельности, которая формирует большое количество данных. Помимо проверки на мошенничество к ним относятся прогнозирование продаж, управление запасами, разведка нефти и газа, здравоохранение. Методы машинного обучения часто играют роль в других когнитивных технологиях, таких как компьютерное зрение, которое может обучать видение модели с большой базой данных изображений улучшая способность распознавать классы объектов. Машинное обучение является одной из актуальных задач из разряда когнитивные технологии.

Обработка естественного языка

Обработка естественного языка относится к способности компьютеров работать с текстом, так как люди это делают. Например, извлекая смысл из текста или даже генерируя читаемый, стилистически естественный и грамматически правильный текст. Системы обработки естественного языка не понимают текст, но могут манипулировать текстом в сложных формах, автоматически выявлять места, упомянутые в документе, выявлять основную тему документа, извлекать условия табулирования. Это не традиционная обработка программным обеспечением текстов и шаблонов. Например, для человека понятно значение каждого слова в предложении «время летит как стрела» и выражение кажется очевидным, но это должна понимать и машина.

Обработка компьютерного зрения, естественного языка включает в себя несколько методов, которые могут быть использованы вместе для достижения своих целей. Языковые модели используются для прогнозирования вероятности распределения выражений языка — вероятность того, что данная строка символов или слов является допустимой частью языка. Выбор компонентов может быть использован для идентификации элементов и фрагмента текста, который может отличить один тип текста от другого. Классификация текста будет затем действовать на извлеченные компоненты. Контекст важен для понимания того, почему «время летит» и «стрела» как быстрый элемент.

Робототехника

Робототехника интегрирует когнитивные технологии, такие как компьютерное зрение и автоматизированное планирование с датчиками, приводами и оборудованием. Это порождает новое поколение роботов, которые могут работать вместе с людьми и гибко выполнять множество различных задач в непредсказуемых условиях. Примеры включают беспилотные летательные аппараты, роботы c искусственным интеллектом, которые разделяют работу с людьми на производстве, бытовые роботы пылесосы,  и множество потребительских товаров от игрушек до домашней прислуги.

Распознавание речи

Распознавание речи фокусируется на автоматическое и точное расшифровывание человеческой речи. Технология имеет те же проблемы как и обработка естественного языка. Помимо трудностей с различными акцентами, фоновым шумом, различной семантикой и необходимостью работать на скорости естественной речи. Системы распознавания речи используют те же когнитивные технологии и методы обработки систем, а также другие, например, акустические модели, которые описывают звуки и их вероятность в определенной последовательности в данном естественном языке. Приложения включают управление голосом компьютерными системами, медицинскими вопросами, мобильными приложениями, которые позволяют клиентам использовать естественную речь в заказах.

Когнитивные технологии дают быстрый прогресс и привлечение значительных инвестиций.

Более развитые когнитивные технологии

Некоторые когнитивные технологии являются относительно зрелыми и важными компонентами корпоративных программных систем. Эти более развитые когнитивные технологии которые включают:

  • оптимизацию, которая автоматизирует комплексные решения и компромиссы об ограниченных ресурсах;
  • планирование, которое влечет за собой разработку, последовательность действий для достижения целей и соблюдение ограничений;
  • выполнение правил систем, лежащих в основе экспертных оценок, которые используют базы знаний и правила для автоматизации процесса и вывода об информации технологии.

Для того чтобы сделать искусственный интеллект реальностью разработаны и приведены к жизни информационные когнитивные технологии, такие как компьютерное и машинное зрение, машинное обучение, робототехника, обработка естественного языка, распознавание речи, интеллектуальные связи, оптимизация, планирование и т. д.

Оставить комментарий

.