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定義-コグニティブコンピューティングとはどういう意味ですか？
コグニティブコンピューティングは、機械の自己学習、人間とコンピューターの相互作用、自然言語処理、データマイニングなどを含む、人工知能と信号処理の背後にある科学的原理に基づいた技術を表します。 その目的は、不確実性とあいまいさを特徴とする複雑な問題を解決することです。つまり、人間の認知的思考によってのみ解決される問題を意味します。
TechopediaはCognitive Computingについて説明します
コグニティブコンピューティングは、動的に変化する状況や、頻繁に変化し、場合によっては互いに競合することもある情報豊富なデータを持つ複雑な問題の解決に関係するコンピューターサイエンスの分野です。 人間は目標を変更し、目的を変更することでこのような問題に対処できますが、従来のコンピューティングアルゴリズムはそのような変更に適応できません。 この種の問題に対処するために、コグニティブコンピューティングシステムは競合するデータを比較検討し、「正しい」ものではなく、状況に最適な答えを提案する必要があります。
現在、業界またはアカデミーではコグニティブコンピューティングの合意済みの定義はありませんが、この用語は、人間の脳の機能と問題解決へのアプローチを模倣する新しいテクノロジーを表すためによく使用されます。 それは、人間の心が周囲の刺激をどのように感じ、理由を付け、反応するかを正確にモデル化することを目標とする分野と見ることができます。 その最大の用途は、特定の対象者に合わせて出力を調整するデータ分析と適応出力です。
コグニティブコンピューティングシステムのプロパティには次のものがあります。
- コンテキスト–複数の情報源に基づいて、意味、時間、場所、プロセスなどのコンテキスト要素を理解および抽出します。 たとえば、道路、救急車、怪我、残骸などのデータが入力され、車両事故のコンテキストが考えられます。
- 適応-これは学習部分です。 新しい情報と刺激に適応して、あいまいさを解決し、予測不可能性を許容します。 コンテキストに関連して、この特性は動的データを供給し、それを処理して最終的なコンテキストを形成し、解決策または結論を導き出します。
- 対話型–システムはユーザーと対話できるため、ユーザーは他のデバイスやシステムと接続するだけでなく、ニーズを定義できます。
- 反復的かつステートフル–システムは、問題が不完全またはあいまいな場合、正しい質問をし、追加の情報源を見つけることにより、問題の定義を支援する必要があります。 また、以前の相互作用とプロセスを記憶し、以前の時点の状態に戻ることができる必要があります。
