محاسبات شناختی چیست؟

محاسبات شناختی استفاده از مدل‌های کامپیوتری برای شبیه سازی فرآیند تفکر انسان در موقعیت‌های پیچیده ایست که امکان دارد پاسخ ها مبهم و نامطمئن باشند. رایانه‌ها در پردازش و محاسبه سریع‌تر از انسان‌ها هستند، اما هنوز در برخی وظایف مانند درک زبان طبیعی و تشخیص اشیا در یک تصویر تسلط ندارند. محاسبات شناختی تلاشی است برای تقلید رایانه ها از شیوه عملکرد مغز انسان.

برای انجام این کار، محاسبات شناختی از هوش مصنوعی (AI) و سایر فناوری‌های زیربنایی مانند یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، تشخیص اشیاء، تشخیص گفتار و … استفاده می‌کند.

محاسبات شناختی از این فرآیندها در ارتباط با الگوریتم های خودآموز، تجزیه و تحلیل داده‌ها و تشخیص الگو برای آموزش سیستم های محاسباتی استفاده می‌کند. فناوری یادگیری را می‌توان برای تشخیص گفتار، تجزیه و تحلیل احساسات، ارزیابی ریسک، تشخیص چهره و موارد دیگر استفاده کرد. علاوه بر این، به ویژه در زمینه هایی مانند مراقبت های بهداشتی، بانکداری، مالی و خرده فروشی مفید است.

سیستم‌های مورد استفاده در علوم شناختی داده‌ها را از منابع مختلف ترکیب می‌کنند در حالی که زمینه و شواهد متضاد را می‌سنجد تا بهترین پاسخ‌های ممکن را ارائه دهد. برای دستیابی به این هدف، سیستم‌های شناختی شامل فناوری‌های خودآموزی هستند که از داده‌کاوی، تشخیص الگو و NLP برای تقلید از هوش انسانی استفاده می‌کنند.

استفاده از سیستم‌های رایانه‌ای برای حل انواع مشکلاتی که معمولاً انسان‌ها با آن‌ها وظیفه دارند، نیاز به مقادیر زیادی از داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار دارد که به الگوریتم‌های یادگیری ماشین داده می‌شوند. با گذشت زمان، سیستم‌های شناختی می‌توانند روش شناسایی الگوها و روش پردازش داده‌ها را اصلاح کنند. آن ها قادر به پیش‌بینی مشکلات جدید و مدل سازی راه حل های ممکن می‌شوند.

به عنوان مثال، با ذخیره هزاران عکس از سگ ها در یک پایگاه داده، می توان به یک سیستم هوش مصنوعی نحوه شناسایی تصاویر سگ ها را آموزش داد. هر چه یک سیستم در معرض داده های بیشتری باشد، توانایی یادگیری بیشتری دارد و در طول زمان دقیق تر می شود.

برای دستیابی به این قابلیت ها، سیستم های محاسبات شناختی باید دارای ویژگی های زیر باشند:

• تطبیقی: این سیستم ها باید به اندازه کافی منعطف باشند تا با تغییر اطلاعات و تکامل اهداف یاد بگیرند. آن ها باید داده های پویا را در زمان واقعی هضم کنند و با تغییر داده ها و محیط تنظیم شوند.
• تعاملی: تعامل انسان با کامپیوتر یک جزء حیاتی در سیستم های شناختی است. کاربران باید بتوانند با ماشین های شناختی تعامل داشته باشند و نیازهای خود را با تغییر آن نیازها تعریف کنند. فناوری ها همچنین باید بتوانند با دیگر پردازنده ها، دستگاه ها و پلتفرم های ابری تعامل داشته باشند.
• تکرارشونده و دارای حالت: فناوری‌های محاسبات شناختی می‌توانند سؤال بپرسند و داده‌های اضافی را برای شناسایی یا روشن کردن یک مشکل وارد کنند. آن ها باید از این جهت که اطلاعات مربوط به موقعیت های مشابهی را که قبلاً رخ داده است، حفظ کنند.
• مفهومی: درک زمینه در فرآیندهای فکری حیاتی است. سیستم‌های شناختی باید داده‌های زمینه‌ای مانند زمان، مکان و مشخصات کاربر، وظایف و اهداف را درک، شناسایی و استخراج کنند. این سیستم ها ممکن است از چندین منبع اطلاعاتی، از جمله داده های ساختاریافته و بدون ساختار و داده های دیداری، شنیداری و حسگر استفاده کنند.

مزایای محاسبات شناختی

از مزایای محاسبات شناختی می توان به نتایج مثبت در زمینه های زیر اشاره کرد:

• دقت تحلیلی: محاسبات شناختی در زمینه در کنار هم قرار دادن و ارجاع متقابل داده های ساخت یافته و بدون ساختار مهارت دارد.
• کارایی فرآیند کسب و کار: فناوری شناختی می تواند الگوها را هنگام تجزیه و تحلیل مجموعه داده های بزرگ تشخیص دهد.
• تعامل و تجربه با مشتری: اطلاعات زمینه ای و مرتبطی که محاسبات شناختی از طریق ابزارهایی مانند چت بات ها در اختیار مشتریان قرار می دهد، تعامل با مشتری را بهبود می بخشد. ترکیبی از دستیارهای شناختی، توصیه های شخصی و پیش بینی های رفتاری،  تجربه ارتباط با مشتری را افزایش می دهد.
• افزایش بهره وری کارکنان و کیفیت خدمات: سیستم های شناختی به کارکنان کمک می کند تا داده های ساختاریافته یا بدون ساختار را تجزیه و تحلیل کنند و الگوها و روندهای داده را شناسایی کنند.