szó jelentését keresi. A DICTIOUS-ban nem csak a
szó összes szótári jelentését megtalálod, hanem megismerheted az etimológiáját, a jellemzőit és azt is, hogyan kell a
szót egyes és többes számban mondani. Minden, amit a
szóról tudni kell, itt található. A
szó meghatározása segít abban, hogy pontosabban és helyesebben fogalmazz, amikor beszélsz vagy írsz. A
és más szavak definíciójának ismerete gazdagítja a szókincsedet, és több és jobb nyelvi forráshoz juttat.
Főnév
cognitive computing (tsz. cognitive computings)
- (informatika, mesterséges intelligencia) A cognitive computing (magyarul: kognitív számítástechnika) az informatika egy gyorsan fejlődő ága, amely az emberi gondolkodás – észlelés, tanulás, érvelés, döntéshozatal – utánzására törekszik gépi rendszerekben. Célja nem egyszerűen az adatok feldolgozása, hanem azok értelmes értelmezése, tanulásra való képesség, valamint kontekstuális és intelligens válaszadás.
1. Definíció
A cognitive computing rendszerek képesek:
- Emberi módon feldolgozni strukturált és strukturálatlan adatokat
- Önállóan tanulni új információkból (pl. példákból, tapasztalatokból)
- Természetes nyelven kommunikálni
- Komplex döntéshozatalt támogatni vagy elvégezni
A cognitive computing a mesterséges intelligencia egy átfogó alkalmazási területe, különösen hangsúlyos benne a gépi tanulás, természetes nyelvfeldolgozás, érzelemérzékelés, számítógépes látás, és a valós idejű adaptív rendszerek.
2. Alapelvek
Cognitive computing rendszerek jellemzői:
| Tulajdonság
|
Leírás
|
| Tanulóképes
|
A rendszer folyamatosan tanul az adatokból és a felhasználói visszajelzésekből
|
| Kontekstuális
|
Megérti a környezetet, a jelentést, a szándékot és az érzelmi árnyalatokat
|
| Interaktív
|
Kommunikál emberekkel, más rendszerekkel és adatforrásokkal
|
| Adaptív
|
Idővel fejlődik és a környezetéhez igazodik
|
| Önműködő következtető
|
Képes új következtetésekre jutni emberi beavatkozás nélkül
|
3. Kognitív rendszerek vs. mesterséges intelligencia
Míg az AI célja gyakran az emberi intelligencia utánzása vagy felülmúlása, a cognitive computing célja az ember és gép közti együttműködés erősítése. A kognitív rendszerek nem lecserélik, hanem támogatják az emberi döntéshozást.
4. Kulcstechnológiák
4.1. Gépi tanulás (Machine Learning)
A kognitív rendszerek alapja. Képesek:
- mintázatokat felismerni
- előrejelzéseket adni
- hibákból tanulni
Példák:
- felügyelt tanulás (pl. orvosi diagnózis előrejelzése)
- nem felügyelt tanulás (klaszterezés)
- megerősítéses tanulás (interaktív tanulás, játékstratégiák)
4.2. Természetes nyelvfeldolgozás (NLP)
Segít a gépnek „megérteni” az emberi nyelvet – nemcsak a szavak szintjén, hanem a mögöttes jelentésekben is.
Alrendszerei:
- nyelvtani elemzés (parsing)
- entitásfelismerés
- szentimentelemzés
- beszédszintézis és -felismerés
4.3. Számítógépes látás (Computer Vision)
Képek és videók értelmezése, objektumok felismerése, térbeli információ értelmezése. Például:
- egészségügyi képfeldolgozás
- intelligens városi megfigyelőrendszerek
4.4. Tudásábrázolás és következtetés
A kognitív rendszerek gyakran kombinálják a neurális modelleket szabályalapú következtető mechanizmusokkal. Például:
- tudásgráfok
- szemantikus hálók
- deduktív következtető motorok
5. IBM Watson – klasszikus példa
Az IBM Watson rendszer az egyik legismertebb kognitív platform. Képességei:
- Orvosi szövegek értelmezése (pl. daganatdiagnosztika)
- Természetes nyelvű kérdésekre válaszolás (pl. Jeopardy TV-műsor megnyerése)
- Jog, pénzügy, oktatás területein történő támogatás
6. Alkalmazási területek
| Terület
|
Alkalmazás
|
| Egészségügy
|
Diagnózis segítése, személyre szabott kezelések
|
| Pénzügy
|
Kockázatelemzés, csalásfelismerés
|
| Ügyfélszolgálat
|
Intelligens chatbotok, hangvezérelt asszisztensek
|
| Gyártás
|
Prediktív karbantartás, minőségellenőrzés
|
| Oktatás
|
Adaptív tanulási rendszerek, intelligens tutorok
|
| Marketing
|
Viselkedéselemzés, személyre szabott ajánlórendszerek
|
7. Kognitív számítástechnika előnyei
- Jobb döntéshozatal: komplex adatok értelmezése emberi hatékonysággal
- Automatizálás: rutinfeladatok kiváltása, munkaerő tehermentesítése
- Skálázhatóság: nagy adatmennyiségek kezelése
- Testreszabhatóság: személyre szabott élmény, tanácsadás
8. Kihívások és problémák
- Átláthatóság hiánya: „black box” modellek, nehéz megmagyarázni a döntéseket
- Etikai kérdések: elfogultság, diszkrimináció, döntések jogi felelőssége
- Adatvédelem: személyes és érzékeny adatok biztonságos kezelése
- Technológiai korlátok: még mindig messze van az emberi szintű értelmezés
9. Kapcsolat más területekkel
A cognitive computing több terület metszetében áll:
- Mesterséges intelligencia (AI): keret, amelyen belül működik
- Neuromorf számítástechnika: idegrendszert utánzó hardverek
- Emberi-számítógép interakció (HCI): gépek és emberek hatékony kommunikációja
- Etikus AI: felelős, magyarázható, megbízható rendszerek
10. A jövő
- Neuro-symbolic AI – kognitív képességek + magyarázhatóság
- Általánosított kognitív rendszerek – nem csak egy területre specializált megoldások
- Emberi együttműködés – „co-pilot” rendszerek az emberi döntések támogatására
Összefoglaló
| Fogalom
|
Leírás
|
| Cognitive computing
|
Emberi gondolkodást utánzó számítástechnikai modell
|
| Gépi tanulás
|
Mintázatok felismerése, tanulás adatokból
|
| NLP
|
Természetes nyelv értelmezése és generálása
|
| Számítógépes látás
|
Képi adatok értelmezése
|
| IBM Watson
|
Kognitív platform, például orvosi diagnózisra
|
| Alkalmazás
|
Egészségügy, pénzügy, oktatás, ügyfélszolgálat
|
| Kihívás
|
Magyarázhatóság, etika, adatvédelem
|
| Jövő
|
Adaptív, együttműködő, magyarázható intelligens rendszerek
|