Разумные 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.

Посмотреть

сколько живут киты

Сколько живут млекопитающие животные

Млекопитающие животные наиболее высокоорганизованные особенность которых вскармливание детенышей молоком. Сколько живут животные млекопитающие зависит от ...

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *