Définition de l'informatique cognitive

La puissance de calcul brute d'un l'ordinateur se rapproche, chaque jour, de celui présenté par un cerveau humain, de sorte qu'à un moment donné, quelqu'un, ça aurait dû lui arriver: et si on en profitait pour imiter avec un ordinateur comment fonctionne un cerveau Humain?

L'informatique cognitive est une discipline informatique qui s'inspire de la façon dont le cerveau humain fonctionne pour résoudre des problèmes informatiques.

Tandis que le intelligence artificielle auquel nous sommes plus habitués ne cesse de se composer d'une série d'algorithmes qui s'exécutent sur des ordinateurs classiques (très puissants, oui), dans le cas du l'informatique cognitif, nous allons nous référer à un ensemble de matériel et de logiciels qui imite, dans son ensemble, le fonctionnement du cerveau en tant qu'organe, c'est-à-dire la manière dont les neurones interagissent.

Si les humains ont des sens (tels que la vue, le toucher, l'ouïe) qui nous permettent de recevoir des informations du monde pendant traitement ultérieur, les ordinateurs cognitifs ont également leurs "sens", sous la forme de caméras, de microphones et de capteurs.

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Cela leur permet de capturer des informations de l'extérieur. Le traitement de celui-ci est effectué par des ordinateurs puissants dont le logiciel fonctionne en langage naturel.

Avec cela, l'informatique cognitive fait appel à diverses sciences au sein de l'informatique: reconnaissance d'images, de sons, intelligence artificiel, raisonnement probabiliste, ou apprentissage automatisé, entre autres.

Une condition indispensable que tout ordinateur cognitif doit remplir est l'apprentissage.

Une intelligence artificielle doit être capable de faire face à des problèmes pour lesquels elle n'a pas été préparée ou programmée. Ce n'est qu'alors que nous pouvons dire qu'il est "intelligent", et cela le devient davantage avec le temps et nous le remplissons de plus "d'expériences".

Prenons, par exemple, le concept d'arbre; un ordinateur, par lui-même, est incapable de savoir ce qu'est un arbre, bien que nous puissions l'« enseigner ». Dans ce cas, nous le ferions par reconnaissance d'image.

Et nous devrions le faire avec plus d'images, mieux c'est, de sorte qu'à l'avenir, et lors de la capture de l'image d'un arbre qu'il n'y ait pas été traité précédemment, par comparaison vous pourrez « discerner » que c'est le même que mille vous ont déjà appris. fois.

Les humains, en fait, apprennent de cette façon; Peut-être que lorsque nous voyons une nouvelle espèce d'arbre pour la première fois, nous ne savons pas ce que c'est exactement, mais même ainsi, nous saurons que c'est un arbre. Le processus par lequel notre cerveau atteint ce conclusion c'est celui qui cherche à imiter l'informatique cognitive.

Pour relever ce défi, l'ordinateur cognitif doit être capable de faire face à la discipline de l'analyse de données non structurées.

Et quelles peuvent être les applications de l'informatique cognitive? Eh bien, parce qu'il permet à l'ordinateur de « comprendre » le la communication et son contexte (mettons le langage non verbal des gens), un système cognitif pourrait remplir la fonction d'un traducteur multilingue dans le temps réel, être capable de distinguer des aspects du langage (tels que les doubles sens ou les blagues) et de les transmettre dans leurs traductions ou, au moins, de les expliquer et les clarifier en interlocuteur pour qu'il n'y ait pas de malentendus.

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