संज्ञानात्मक कम्प्यूटिंग

लेखक: Lewis Jackson
निर्माण की तारीख: 11 मई 2021
डेट अपडेट करें: 25 जून 2024
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संज्ञानात्मक एआई क्या है? कॉग्निटिव कंप्यूटिंग बनाम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस | एआई ट्यूटोरियल | एडुरेका
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विषय

परिभाषा - संज्ञानात्मक कम्प्यूटिंग का क्या अर्थ है?

संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग उन तकनीकों का वर्णन करती है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता और सिग्नल प्रोसेसिंग के पीछे के वैज्ञानिक सिद्धांतों पर आधारित हैं, जिसमें मशीन सेल्फ-लर्निंग, मानव-कंप्यूटर संपर्क, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, डेटा खनन और बहुत कुछ शामिल है। इसका उद्देश्य अनिश्चितता और अस्पष्टता की विशेषता जटिल समस्याओं को हल करना है, जो दूसरे शब्दों में उन समस्याओं का मतलब है जो केवल मानव संज्ञानात्मक विचार द्वारा हल किए जाते हैं।


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Techopedia कॉग्निटिव कम्प्यूटिंग की व्याख्या करता है

संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग कंप्यूटर विज्ञान की शाखा है जो जटिल समस्याओं को हल करने से संबंधित है जिसमें गतिशील रूप से बदलाव की स्थिति और सूचना-समृद्ध डेटा हो सकते हैं जो अक्सर बदलते रहते हैं और कभी-कभी एक-दूसरे के साथ संघर्ष भी करते हैं। एक मानव लक्ष्य और बदलते उद्देश्यों से ऐसी समस्याओं से निपट सकता है, लेकिन पारंपरिक कंप्यूटिंग एल्गोरिदम इस तरह के बदलाव के लिए अनुकूल नहीं हैं। इन प्रकार की समस्याओं से निपटने के लिए, संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग सिस्टम को परस्पर विरोधी डेटा को तौलना होगा और एक जवाब देना होगा जो कि "सही" होने के बजाय स्थिति को सबसे अच्छी तरह फिट करता है।

हालांकि वर्तमान में उद्योग या अकादमिक में संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग की परिभाषा पर कोई सहमति नहीं है, इस शब्द का उपयोग अक्सर नई तकनीक का वर्णन करने के लिए किया जाता है जो इस तरह की नकल करता है कि मानव मस्तिष्क कार्य करता है और यह समस्या को हल करने के लिए कैसे पहुंचता है। इसे एक ऐसे क्षेत्र के रूप में देखा जा सकता है जिसमें सटीक रूप से मॉडलिंग करने का एक लक्ष्य है कि मानव मन कैसे इंद्रियों, कारणों और इसके चारों ओर उत्तेजना का जवाब देता है। इसका सबसे बड़ा अनुप्रयोग डेटा विश्लेषण और अनुकूली आउटपुट में होगा, एक विशेष ऑडियंस को फिट करने के लिए आउटपुट को समायोजित करना।


एक संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग प्रणाली के गुणों में शामिल हैं:

  • Conual - जानकारी के कई स्रोतों के आधार पर अर्थ, समय, स्थान, प्रक्रिया और अन्य जैसे शंक्वाकार तत्वों को समझता है और निकालता है। उदाहरण के लिए, इसे सड़क, एम्बुलेंस, चोट और मलबे जैसे आंकड़ों के साथ खिलाया जा सकता है और वाहन दुर्घटना के साथ आ सकते हैं।
  • अनुकूली - यह सीखने का हिस्सा है। यह अस्पष्टता को हल करने के लिए नई जानकारी और उत्तेजनाओं को स्वीकार करता है और अप्रत्याशितता को सहन करता है। Con के संबंध में, यह विशेषता डायनेमिक डेटा पर फीड करने और फिर इसे अंतिम रूप देने के लिए प्रोसेस करती है और समाधान या निष्कर्ष के साथ आती है।
  • इंटरएक्टिव - सिस्टम उपयोगकर्ताओं के साथ बातचीत करने में सक्षम है ताकि उपयोगकर्ता अपनी आवश्यकताओं को परिभाषित कर सकें, साथ ही अन्य उपकरणों और प्रणालियों के साथ जुड़ सकें।
  • इरेटीवेटिव और स्टेटफुल - सिस्टम को सही सवाल पूछकर और समस्या के अधूरे या अस्पष्ट होने पर सूचना के अतिरिक्त स्रोतों को खोजने के द्वारा समस्या की परिभाषा में सहायता करनी चाहिए। उन्हें पिछली बातचीत और प्रक्रियाओं को याद करने और समय पर पिछले बिंदुओं पर राज्य में वापस जाने में सक्षम होना चाहिए।