المحتوى
- التعريف - ماذا تعني الحوسبة المعرفية؟
- مقدمة إلى Microsoft Azure و Microsoft Cloud | من خلال هذا الدليل ، سوف تتعرف على الحوسبة السحابية التي تدور حولها وكيف يمكن أن يساعدك Microsoft Azure على ترحيل عملك وإدارته من السحابة.
- تيكوبيديا تشرح الحوسبة المعرفية
التعريف - ماذا تعني الحوسبة المعرفية؟
تصف الحوسبة المعرفية التقنيات التي تستند إلى المبادئ العلمية الكامنة وراء الذكاء الاصطناعي ومعالجة الإشارات ، وتشمل التعلم الذاتي للآلة والتفاعل بين الإنسان والحاسوب ومعالجة اللغة الطبيعية واستخراج البيانات وغير ذلك. هدفها هو حل المشكلات المعقدة التي تتميز بعدم اليقين والغموض ، وهذا يعني بمعنى آخر المشكلات التي يتم حلها فقط عن طريق الفكر المعرفي البشري.
مقدمة إلى Microsoft Azure و Microsoft Cloud | من خلال هذا الدليل ، سوف تتعرف على الحوسبة السحابية التي تدور حولها وكيف يمكن أن يساعدك Microsoft Azure على ترحيل عملك وإدارته من السحابة.
تيكوبيديا تشرح الحوسبة المعرفية
الحوسبة الإدراكية هي فرع من علوم الكمبيوتر التي تهتم بحل المشكلات المعقدة التي قد يكون لها تحول ديناميكي في المواقف والبيانات الغنية بالمعلومات التي تميل إلى التغيير بشكل متكرر وأحيانًا تتعارض مع بعضها البعض. قد يتعامل الإنسان مع مثل هذه المشكلات عن طريق تطوير الأهداف وتغيير الأهداف ، لكن خوارزميات الحوسبة التقليدية غير قادرة على التكيف مع هذا التغيير. من أجل التعامل مع هذه الأنواع من المشكلات ، يتعين على أنظمة الحوسبة الإدراكية أن تزن البيانات المتعارضة وتقترح إجابة تناسب الموقف أكثر من "الصحيح".
على الرغم من عدم وجود تعريف متفق عليه حاليًا للحوسبة الإدراكية في الصناعة أو الأكاديمية ، يستخدم المصطلح غالبًا لوصف التكنولوجيا الجديدة التي تحاكي الطريقة التي يعمل بها العقل البشري وكيف يتعامل مع حل المشكلات. يمكن أن ينظر إليه كحقل له هدف يتمثل في نمذجة دقيقة لحساس العقل البشري وأسبابه واستجابته للمنبهات المحيطة به. سيكون أعظم تطبيقاتها في تحليل البيانات والمخرجات التكيفية ، وتعديل الإخراج لتناسب جمهور معين.
تشمل خصائص نظام الحوسبة الإدراكية ما يلي:
- Conual - يفهم ويستخلص عناصر conual مثل المعنى والوقت والموقع والعملية وغيرها بناءً على مصادر متعددة للمعلومات. على سبيل المثال ، قد يتم تغذيتها ببيانات مثل الطريق وسيارة الإسعاف والإصابة والحطام والخروج من خداع حادث سيارة.
- التكيفي - هذا هو الجزء التعلم. إنه يتكيف مع المعلومات والحوافز الجديدة لحل الغموض والتسامح مع عدم القدرة على التنبؤ. فيما يتعلق بالخداع ، تهتم هذه الخاصية بالتغذية على البيانات الديناميكية ومن ثم معالجتها من أجل تشكيل الاشتراكات النهائية والتوصل إلى حلول أو استنتاجات.
- تفاعلي - النظام قادر على التفاعل مع المستخدمين حتى يتمكن المستخدمون من تحديد احتياجاتهم ، وكذلك الاتصال مع الأجهزة والأنظمة الأخرى.
- تكراري وحكومي - يجب أن تساعد الأنظمة في تحديد المشكلة عن طريق طرح الأسئلة الصحيحة وإيجاد مصادر إضافية للمعلومات إذا كانت المشكلة غير كاملة أو غامضة. يجب أن يكونوا قادرين أيضًا على تذكر التفاعلات والعمليات السابقة والعودة إلى الحالة في النقاط السابقة في الوقت المناسب.