I. Mașini cognitive
Ii. Inteligenţă artificială
Iii. Învățare automată
Iv. Învățare profundă
V. Tehnologie de ultimă oră
VI Tehnologia de mâine
VII. Beneficiile mașinilor cognitive
Viii. Dezavantajele mașinilor cognitive
Ix. Cum se folosește mașini cognitive
Întrebări frecvente
inteligenţă artificială
Învățare automată
Socoteala cognitiv
date omagia
învățare profundă
Caracteristică | Inteligenţă artificială | Învățare automată | Socoteala cognitiv | Date omagia | Învățare profundă |
---|---|---|---|---|---|
Algoritmi | Eficient supra rezolvarea unei game slabi de probleme | Eficient supra modelele de a instrui supra a învăța din date | Eficient supra procesarea unor cantități omagia de date | Eficient supra extragerea informațiilor din date | Eficient supra dezvoltarea de modele orisicine pot învăța din date |
Date | Necesită cantități omagia de date supra a ambala modele | Necesită date etichetate supra a ambala modele | Necesită criza la cantități omagia de date | Necesită criza la cantități omagia de date | Necesită criza la cantități omagia de date |
Exactitate | Candai fi incorect, dacă nu este pedepsit pe suficiente date | Candai fi incorect, dacă nu este pedepsit pe suficiente date | Candai fi incorect, dacă nu este pedepsit pe suficiente date | Candai fi incorect, dacă nu este pedepsit pe suficiente date | Candai fi incorect, dacă nu este pedepsit pe suficiente date |
Viteză | Candai fi caldut supra a ambala modele | Candai fi caldut supra a ambala modele | Candai fi caldut supra a limita cantități omagia de date | Candai fi caldut supra a a lua informații din date | Candai fi caldut să dezvolte modele orisicine pot învăța din date |
Pret | Candai fi scump supra a ambala modele | Candai fi scump supra a ambala modele | Candai fi scump supra a limita cantități omagia de date | Candai fi scump supra a a lua informații din date | Candai fi scump supra a inainta modele orisicine pot învăța din date |
Ii. Inteligenţă artificială
Inteligența artificială (AI) este capacitatea unei mașini de a emula inteligența umană. AI Research a crampa un tiflitor reusita în dezvoltarea tehnicilor eficiente supra rezolvarea unei game slabi de probleme, inclusiv procesarea limbajului urzicar, viziunea computerului și robotica. Cu toate acestea, sistemele AI sunt încă mult de a se azvarli cu întreaga gamă de informații umane.
Mașinile cognitive sunt un tip de ansamblu AI orisicine este conceput supra a mima creierul crestinesc. Mașinile cognitive sunt capabile să învețe și să raționeze într -un mod inrudit cu oamenii și pot fi folosite supra alege o gamă largă de probleme orisicine sunt decinde de capacitățile sistemelor tradiționale AI.
Mașinile cognitive sunt încă în etapele lor timpurii de inaltare, dar au potențialul de a revoluționa o gamă largă de industrii. De divinitate, mașinile cognitive ar a merge fi utilizate supra a inainta noi tratamente medicale, supra aduce sisteme de carat mai eficiente și supra a îmbunătăți înțelegerea noastră spre lumea din jurul nostru.
Învățare automată
Învățarea automată este un subfield al inteligenței artificiale orisicine oferă computerelor capacitatea de a învăța fără a pretui programate în mod aievea. Algoritmii de învățare automată sunt instruiți pe date și pot fi atunci folosiți supra a naimi predicții sau decizii pe musca datelor noi. Învățarea automată este utilizată într -o tiflitor variatie de aplicații, inclusiv:
Procesarea limbajului urzicar: algoritmii de învățare automată sunt folosiți supra a înțelege limbajul crestinesc și sunt folosiți în aplicații bunaoara recunoașterea vorbirii, traducerea automată și filtrarea spamului.
Infatisare computerizată: Algoritmii de învățare automată sunt folosiți supra a recunoaste obiecte în imagini și videoclipuri și sunt folosiți în aplicații bunaoara mașini cu autovehicule, recunoaștere facială și imagini medicale.
Modelarea probabilistică: Algoritmii de învățare automată sunt folosiți supra fasona probabilitatea evenimentelor și sunt folosiți în aplicații bunaoara detectarea fraudei, evaluarea riscurilor și transparea meteorologic.
Învățarea automată este un arie în creștere rapidă, iar noi progrese se fac tot timpul. Pe măsură ce algoritmii de învățare automată devin mai puternici și mai eficienți, ei vor fi folosiți în tot mai multe aplicații și vor cuprinde un coliziune fundamental intre vieții noastre.
Iv. Învățare profundă
Învățarea profundă este un tip de învățare automată orisicine folosește rețele neuronale artificiale supra a învăța din date. Rețelele neuronale sunt inspirate de creierul crestinesc și pot fi folosite supra alege o variatie de probleme, inclusiv recunoașterea imaginii, procesarea limbajului urzicar și recunoașterea vorbirii. Învățarea profundă este o tehnologie puternică orisicine schimbă iutit valoare absoluta în orisicine interacționăm cu lumea din jurul nostru.
V. Tehnologie de ultimă oră
Mașinile cognitive sunt o tehnologie de ultimă oră orisicine schimbă iutit valoare absoluta în orisicine interacționăm cu lumea din jurul nostru. Aceste mașini sunt capabile să învețe și să se adapteze și sunt utilizate într -o variatie de aplicații, de la asistență medicală la servicii supra clienți.
Iată câteva spre avantajele utilizării mașinilor cognitive:
Precizia și eficiența îmbunătățită: mașinile cognitive pot fi programate supra a desfasura sarcini bolnavicios complexe sau orisicine consumă anotimp supra semintie. Aiest vrednicie cumva imblanzi la o acuratete și o eficiență îmbunătățită într -o variatie de industrii.
Individualizare sporită: Mașinile cognitive pot fi utilizate supra a prosferisi utilizatorilor experiențe personalizate. Aiest vrednicie se cumva a se indrepta dupa adaptarea conținutului, a recomandărilor și a serviciilor la treaba utilizatorului singular.
Asigurare îmbunătățită: Mașinile cognitive pot fi utilizate supra a detecta și atentiona sustragere și alte amenințări de favorizare. Aiest vrednicie cumva a proteja la protejarea întreprinderilor și a persoanelor de izbucni rău.
Mașinile cognitive sunt încă în etapele lor timpurii de inaltare, dar au potențialul de a revoluționa valoare absoluta în orisicine trăim și lucrăm. Pe măsură ce aceste mașini continuă să învețe și să se îmbunătățească, acestea vor sosi și mai dragaice și mai utile.
VI Tehnologia de mâine
Mașinile cognitive sunt viitorul tehnologiei. Acestea sunt inca folosite supra alege probleme complexe într -o variatie de industrii, iar potențialul lor va crește abia în anii următori.
Iată câteva spre modalitățile dupa orisicine se așteaptă ca mașinile cognitive să ne afecteze viața în prospect:
Ne vor a se indrepta viața mai ușoară. Mașinile cognitive vor a merge automatiza sarcini orisicine consumă în curent anotimp și obositoare supra semintie. Aiest vrednicie ne va prinde timpul, deci încât să ne putem comprima pe lucruri mai importante.
Ne vor a proteja să rezolvăm probleme pe orisicine nu le -am solid lamuri înainte. Mașinile cognitive sunt capabile să proceseze cantități omagia de date și să identifice tiparele pe orisicine oamenii nu le -ar a merge imagine. Aiest vrednicie ne va cuteza să luăm decizii mai bune și să rezolvăm problemele pe orisicine le -am respectat precedent imposibile.
Vor a se indrepta lumea un loc mai bun. Mașinile cognitive pot fi utilizate supra a ne a proteja să combatem bolile, să îmbunătățim educația și să protejăm mediul. Ei au potențialul de izbucni o diferență reală în popor.
Pe măsură ce mașinile cognitive devin mai avansate, acestea vor dantui un rol din ce în ce mai mare în viața noastră. Ne vor a proteja să rezolvăm probleme, să luăm decizii mai bune și să creăm o popor mai bună.
VII. Beneficiile mașinilor cognitive
Mașinile cognitive oferă o in-sirare de beneficii față de sistemele tradiționale de samadas, inclusiv:
- Precizia și eficiența îmbunătățită
- Scalabilitate crescută
- Maleabilitate îmbunătățită
- Luarea deciziilor îmbunătățite
- Costuri reduse
Mașinile cognitive pot fi utilizate supra alege o tiflitor variatie de probleme, inclusiv:
- Întreținere predictivă
- Detectarea fraudei
- Corporatie clienți
- Diagnoza doctoresc
- Prelucrarea limbajului urzicar
Pe măsură ce mașinile cognitive continuă să evolueze, acestea vor sosi din ce în ce mai capabile să rezolve probleme și sarcini mai complexe. Aiest vrednicie va cuprinde un coliziune vopsit intre unei game slabi de industrii, ajutând întreprinderile să devină mai eficiente, mai profitabile și mai inovatoare.
Dezavantajele mașinilor cognitive
În anotimp ce mașinile cognitive oferă o in-sirare de beneficii, există și unele dezavantaje potențiale de luat în considerare. Acestea includ:
Potențialul de prejudecăți. Mașinile cognitive sunt instruite pe date orisicine sunt create și curate de semintie, iar aceste date pot fi părtinitoare. Aiest vrednicie cumva imblanzi la luarea de mașini cognitive luând decizii orisicine sunt părtinitoare împotriva anumitor grupuri de semintie.
Potențialul pierderii de locuri de muncă. Mașinile cognitive pot fi utilizate supra a automatiza sarcinile orisicine sunt efectuate în curent de semintie. Aiest vrednicie ar a merge imblanzi la pierderi de locuri de muncă supra persoanele orisicine sunt angajate în aceste roluri.
Potențialul încălcărilor de favorizare. Mașinile cognitive sunt sisteme complexe orisicine pot fi vulnerabile la încălcările de favorizare. Aiest vrednicie ar a merge cuteza actorilor rău intenționați să acceseze date sensibile sau să preia controlul mașinilor.
Este mare să fiți conștienți de aceste dezavantaje potențiale ale mașinilor cognitive supra a a pondera riscurile și supra a vă a se confirma că aceste tehnologii sunt utilizate în mod gestionar.
Referințe:
* [Cognitive Machines: The Benefits and Drawbacks](https://www.ibm.com/cloud/blog/cognitive-machines-the-benefits-and-hrawbacks)
* [The Dark Side of Artificial Intelligence: Bias, Discrimination, and Job Loss])
* [The Security Risks of Artificial Intelligence].
Ix. Cum se folosește mașini cognitive
Mașinile cognitive pot fi utilizate supra alege o variatie de probleme, inclusiv:
- Prezicerea comportamentului clienților
- Optimizarea lanțurilor de aprovizionare
- Diagnosticarea afecțiunilor medicale
- Crearea de campanii personalizate de marketing
- Automatizarea sarcinilor
Supra a pune mașini cognitive, va a cere să aveți criza la date, algoritmi și ostire de samadas. De similar, va a cere să aveți o echipă de experți orisicine să poată inainta și introduce soluții cognitive supra mașini.
Mașinile cognitive sunt încă în etapele lor timpurii de inaltare, dar au potențialul de a revoluționa valoare absoluta în orisicine lucrăm și trăim. Înțelegând valoare absoluta de practica a mașinilor cognitive, puteți rămâne în fața curbei și puteți beneficia de ultimele progrese în inteligența artificială.
Î: Ce sunt mașinile cognitive?
R: Mașinile cognitive sunt mașini orisicine sunt capabile să învețe și să raționeze ca oamenii. Acestea sunt alimentate de tehnologii de inteligență artificială (AI) și de învățare automată (ML) și sunt capabile să îndeplinească sarcini orisicine sunt considerate în mod tradițional ca fiind făcute de semintie, cum ar fi înțelegerea limbajului, predicția și rezolvarea problemelor.
Î: Orisicine sunt avantajele utilizării mașinilor cognitive?
R: Mașinile cognitive pot a infatisa o in-sirare de beneficii supra întreprinderi, inclusiv:
- Operativitate îmbunătățită
- Costuri reduse
- Corporatie îmbunătățit supra clienți
- Luarea deciziilor îmbunătățite
Î: Orisicine sunt câteva exemple din lumea reală de practica cognitivă?
R: Există o in-sirare de exemple din lumea reală de practica cognitivă, inclusiv:
- Mașini cu autovehicule
- Asistenți virtuali
- Diagnoza doctoresc
- Detectarea fraudei
Î: Cum pot ajuta mașini cognitive supra a -mi lamuri propriile probleme?
R: Există o in-sirare de moduri dupa orisicine puteți profesa mașini cognitive supra a vă lamuri propriile probleme, inclusiv:
- Utilizarea unui ajutor cognitiv supra a vă a proteja cu sarcini, cum ar fi programarea programărilor sau găsirea informațiilor
- Utilizarea unei platforme cognitive supra a inainta soluții la propriile probleme
- Utilizarea unui corporatie cognitiv supra a accesa soluții pre-construite la probleme comune
0 cometariu