Perbezaan antara AI (Kecerdasan Buatan) dan Pengkomputeran Kognitif (Pengkomputeran Kognitif)

Daripada perisian pemprosesan data kepada robot, kereta pandu sendiri atau kilang masa depan, AI menjadi simbol era Internet Perkara (IoT) .

Pengkomputeran Kognitif adalah istilah lain yang sering digunakan secara bergantian dengan kecerdasan buatan. Walau bagaimanapun, kedua-dua konsep ini mempunyai perbezaan. Adalah penting untuk mengetahui perbezaan antara sistem IoT yang berjalan pada AI dan yang berjalan pada Pengkomputeran Kognitif, supaya anda memahami perkara yang diharapkan daripada setiap sistem.

Apakah Pengkomputeran Kognitif?

Pengkomputeran Kognitif, juga dikenali sebagai pengkomputeran kognitif, merujuk kepada era baharu pengkomputeran super, di mana komputer meniru aktiviti otak manusia dan membantu membuat keputusan yang lebih baik. Membuat keputusan bagi pihak manusia ialah perkara utama yang menjadikan Pengkomputeran Kognitif berbeza daripada AI.

Takrifan di atas menekankan: Skop sebenar pengkomputeran kognitif melangkaui IoT. Walaupun IoT penting, Pengkomputeran Kognitif mempunyai aplikasi yang lebih luas dalam fizik kuantum, analisis kripto, aerodinamik dan banyak lagi bidang akademik yang lain.

Dengan Pengkomputeran Kognitif, manusia masih bertanggungjawab terhadap keputusan akhir yang dibuat. Syarikat besar yang mengkhusus dalam pengeluaran cip elektronik, termasuk IBM, Intel atau Microsoft, serta syarikat permulaan yang menjanjikan, sedang menyelidik penyelesaian baharu untuk Pengkomputeran Kognitif.

Intel telah membangunkan cip simulasi otak manusia pertama di dunia, dipanggil Loihi, yang menggunakan maklum balas daripada persekitaran supaya komputer boleh belajar bertindak balas terhadap sebarang situasi.

Jelas sekali, Pengkomputeran Kognitif adalah perubahan besar untuk seluruh dunia pengkomputeran, kerana ia menjadikan komputer bukan lagi mesin yang tidak berfikiran tetapi lebih seperti otak manusia yang sebenar.

Contoh aplikasi IoT

Untuk menganalisis sejumlah besar data, komputer kognitif boleh menggunakan AI, pembelajaran mendalam, pembelajaran mesin , perlombongan teks (mengekstrak dan memproses maklumat dalam teks), pembantu suara atau neurosains. -pengaturcaraan linguistik (NLP - pengaturcaraan neuro-linguistik). Ini membantu saintis dan penyelidik menyelesaikan sebarang masalah dengan cepat, menggunakan hipotesis baharu dan mengembangkan model mereka.

Walaupun pembantu AI yang lebih bijak mungkin menggunakan banyak alat ketepatan yang sama, matlamat utama mereka tidak terhad kepada pengkomputeran kendiri yang sangat pantas. Mereka mempunyai aplikasi yang jelas dalam pengendalian peranti pintar.

Mari kita sahkan ini menggunakan contoh sistem pengurusan trafik lanjutan. Dengan Pengkomputeran Kognitif, pusat kawalan akan menerima data input daripada semua kereta dan isyarat lalu lintas di bandar. Fikirkan tentang Data Besar , pengkomputeran awan dan peraturan lalu lintas di jalan raya.

Tugas seperti menenangkan lalu lintas, membimbing pejalan kaki, mencegah perlanggaran dan memperuntukkan tempat letak kereta akan memerlukan bantuan AI. AI mesti digunakan dalam kenderaan serta pusat pengurusan trafik.

Sebagai contoh lain, pertimbangkan peranan dua teknologi AI dan Pengkomputeran Kognitif dalam menguruskan penjagaan pesakit di hospital. Walaupun Pengkomputeran Kognitif boleh membantu pengurus yang sibuk menjejaki katil hospital yang tersedia, pusing ganti pekerja, helaian masa, dsb., robot AI boleh membantu dengan penjagaan pesakit dunia sebenar. .

Artikel ini membincangkan perbezaan definisi antara AI (kecerdasan buatan) dan Pengkomputeran Kognitif (pengkomputeran kognitif).

Walau bagaimanapun, trend industri yang berterusan menunjukkan bahawa syarikat IoT tidak begitu mengambil berat tentang perbezaan ini.

Walaupun benar bahawa kecerdasan buatan adalah lonjakan besar seterusnya dalam superkomputer, ramai orang merasakan istilah itu lebih kurang gimik pemasaran (seperti konsep itu mula-mula diperkenalkan oleh IBM - sebuah syarikat teknologi komputer multinasional yang besar di AS). Pada masa ini, bilangan syarikat yang menggunakan kedua-dua istilah secara bergantian semakin meningkat. Dan AI mungkin menjadi istilah umum untuk semua konsep ini pada masa hadapan.