Cognitive Computing

Wat betekent cognitieve computing?

Cognitieve computing beschrijft technologieën die gebaseerd zijn op de wetenschappelijke principes achter kunstmatige intelligentie en signaalverwerking, waaronder zelflerende machines, interactie tussen mens en computer, verwerking van natuurlijke taal, datamining en meer. Het doel is om complexe problemen op te lossen die gekenmerkt worden door onzekerheid en ambiguïteit, met andere woorden problemen die alleen opgelost kunnen worden door menselijk cognitief denken.

Techopedia legt uit wat cognitieve computing is

Cognitieve computing is de tak van computerwetenschap die zich bezighoudt met het oplossen van complexe problemen met dynamisch veranderende situaties en informatierijke gegevens die vaak veranderen en soms zelfs met elkaar in conflict zijn. Een mens kan met dergelijke problemen omgaan door zijn doelen en doelstellingen te veranderen, maar traditionele computeralgoritmen zijn niet in staat om zich aan dergelijke veranderingen aan te passen. Om met dit soort problemen om te gaan, moeten cognitieve computing systemen de tegenstrijdige gegevens afwegen en een antwoord voorstellen dat het beste bij de situatie past in plaats van wat “juist” is.

Hoewel er momenteel geen algemeen aanvaarde definitie is van cognitieve computing in de industrie of de academische wereld, wordt de term vaak gebruikt om nieuwe technologie te beschrijven die de manier nabootst waarop het menselijk brein functioneert en hoe het problemen oplost. Het kan worden gezien als een veld dat als doel heeft nauwkeurig te modelleren hoe de menselijke geest aanvoelt, redeneert en reageert op stimuli om zich heen. De grootste toepassingen zijn gegevensanalyse en adaptieve output, het aanpassen van output aan een bepaald publiek.

Eigenschappen van een cognitief computing systeem zijn onder andere:

• Contextueel – Begrijpt en extraheert contextuele elementen zoals betekenis, tijd, locatie, proces en andere op basis van meerdere informatiebronnen. Het kan bijvoorbeeld worden gevoed met gegevens zoals weg, ambulance, letsel en wrakstukken en zo de context van een verkeersongeval bepalen.
• Adaptief – Dit is het lerende gedeelte. Het past zich aan nieuwe informatie en stimuli aan om ambiguïteit op te lossen en onvoorspelbaarheid te tolereren. Met betrekking tot de context zorgt deze eigenschap ervoor dat dynamische gegevens worden gevoed en vervolgens verwerkt om de uiteindelijke context te vormen en met oplossingen of conclusies te komen.
• Interactief – Het systeem is in staat tot interactie met gebruikers, zodat de gebruikers hun behoeften kunnen definiëren en verbinding kunnen maken met andere apparaten en systemen.
• Iteratief en stateful – De systemen moeten helpen bij het definiëren van het probleem door de juiste vragen te stellen en aanvullende informatiebronnen te vinden als een probleem onvolledig of dubbelzinnig is. Ze moeten ook in staat zijn om eerdere interacties en processen te onthouden en terug te keren naar de toestand op eerdere tijdstippen.