Computação Cognitiva

Autor: Lewis Jackson
Data De Criação: 11 Poderia 2021
Data De Atualização: 25 Junho 2024
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Computação Cognitiva - Tecnologia
Computação Cognitiva - Tecnologia

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Definição - O que significa Computação Cognitiva?

A computação cognitiva descreve tecnologias baseadas nos princípios científicos por trás da inteligência artificial e do processamento de sinais, abrangendo autoaprendizagem por máquina, interação homem-computador, processamento de linguagem natural, mineração de dados e muito mais. Seu objetivo é resolver problemas complexos caracterizados por incerteza e ambiguidade, o que, em outras palavras, significa problemas que são resolvidos apenas pelo pensamento cognitivo humano.


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Techopedia explica computação cognitiva

A computação cognitiva é o ramo da ciência da computação preocupada em resolver problemas complexos que podem ter situações dinamicamente variáveis ​​e dados ricos em informações que tendem a mudar com freqüência e às vezes até conflitam entre si. Um ser humano pode lidar com esses problemas desenvolvendo metas e alterando objetivos, mas os algoritmos de computação tradicionais não são capazes de se adaptar a essas mudanças. Para lidar com esse tipo de problema, os sistemas de computação cognitiva precisam pesar os dados conflitantes e sugerir uma resposta que melhor se adapte à situação e não ao que é "certo".


Embora atualmente não exista uma definição acordada de computação cognitiva na indústria ou na academia, o termo é frequentemente usado para descrever novas tecnologias que imitam a maneira como o cérebro humano funciona e como aborda a solução de problemas. Pode ser visto como um campo que tem como objetivo modelar com precisão como a mente humana sente, raciocina e responde a estímulos ao seu redor. Suas maiores aplicações seriam em análise de dados e saída adaptativa, ajustando a saída para atender a um público específico.

As propriedades de um sistema de computação cognitiva incluem:

  • Conual - Compreende e extrai elementos conuais, como significado, hora, local, processo e outros com base em várias fontes de informação. Por exemplo, ele pode ser alimentado com dados como estradas, ambulâncias, ferimentos e destroços e ter o resultado de um acidente de veículo.
  • Adaptativo - Esta é a parte do aprendizado. Ele se adapta a novas informações e estímulos para resolver ambigüidades e tolerar imprevisibilidade. Em relação ao golpe, essa característica cuida da alimentação de dados dinâmicos e, em seguida, processa-os para formar o eventual golpe e chegar a soluções ou conclusões.
  • Interativo - O sistema é capaz de interagir com os usuários para que eles possam definir suas necessidades, além de se conectar a outros dispositivos e sistemas.
  • Iterativo e com estado - Os sistemas devem ajudar na definição do problema, fazendo as perguntas certas e encontrando fontes adicionais de informação se um problema for incompleto ou ambíguo. Eles também devem ser capazes de lembrar interações e processos anteriores e retornar ao estado em momentos anteriores.