Haluk Tanrıkulu

 

Bilişsel hesaplama (Cognitive Computing), cevapların belirsiz ve belirsiz olabileceği karmaşık durumlarda insan düşünce sürecini simüle etmek için bilgisayarlı modellerin kullanılmasıdır. İfade, IBM'in bilişsel bilgisayar sistemi Watson ile yakından ilişkilidir . Bilişsel hesaplama yapay zeka ile örtüşüyor ve uzman sistemler , sinir ağları , robotik ve sanal gerçeklik ( VR ) dahil olmak üzere bilişsel uygulamalara güç sağlamak için aynı teknolojilerin çoğunu içeriyor .

Bilişsel hesaplama nasıl çalışır?

Bilişsel bilgi işlem sistemleri, çeşitli bilgi kaynaklarından gelen verileri sentezlerken, içerik ve çelişkili kanıtları mümkün olan en iyi yanıtları önermek için hesaplama yapar. Bunu başarmak için bilişsel sistemler , insan beyninin çalışma şeklini taklit etmek için veri madenciliği , örüntü tanıma ve doğal dil işleme ( NLP ) kullanan kendi kendine öğrenme teknolojilerini içerir  .

İnsanların genellikle görev aldığı sorun türlerini çözmek için bilgisayar sistemlerini kullanmak, makine öğrenme algoritmalarını  çok miktarda yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler ile beslemek gerektirir . Zaman içinde, bilişsel sistemler kalıpları tanımlama biçimlerini ve yeni sorunları öngörme ve olası çözümleri modelleme becerisi kazanmak için verileri işleme yöntemlerini geliştirebilir.

Bu yetenekleri elde etmek için, bilişsel bilişim sistemlerinin Bilişsel Bilişim Konsorsiyumu'nda listelendiği gibi beş temel niteliği olmalıdır.

Uyarlanabilir: Bilişsel sistemler bilgi değiştikçe ve hedefler geliştikçe öğrenilecek kadar esnek olmalıdır. Sistemler, dinamik verileri gerçek zamanlı olarak sindirebilmeli ve veri ve ortam değiştikçe ayarlamalar yapabilmelidir.

Etkileşimli: İnsan-bilgisayar etkileşimi bilişsel sistemlerde kritik bir bileşendir. Kullanıcılar bilişsel makinelerle etkileşime girebilmeli ve ihtiyaçlarını bu ihtiyaçlar değiştikçe tanımlayabilmelidir. Teknolojilerin diğer işlemciler, cihazlar ve bulut platformlarıyla da etkileşime girebilmesi gerekir.

Yinelemeli ve durum bilgisi olan: Bilişsel hesaplama teknolojileri, belirtilen bir sorunun belirsiz veya eksik olması durumunda sorular sorarak veya ek veriler alarak sorunları tanımlayabilir. Sistemler bunu daha önce meydana gelen benzer durumlar hakkında bilgi tutarak yapar.

Bağlamsal (Contextual) : İçeriği (Bağlamı) anlamak, düşünce süreçlerinde kritik öneme sahiptir ve bu nedenle bilişsel sistemler, sözdizimi , zaman, konum, etki alanı, gereksinimler, belirli bir kullanıcının profili, görevleri veya hedefleri gibi bağlamsal verileri de anlamalı, tanımlamalı ve benimsemelidir . Yapısal ve yapılandırılmamış veriler ile görsel, işitsel veya sensör verileri dahil olmak üzere birçok bilgi kaynağından yararlanabilirler .

Bilişsel hesaplama yapay zekadan nasıl farklıdır?

Bilişsel hesaplama, karar vermek için verilere dayanan teknolojiler için şemsiye terim olan AI ile birbirinin yerine kullanılır. Ancak iki terim arasında, amaçları ve uygulamalarında farklılıklar vardır.

Yapay zeka teknolojileri makine eğitimi, sinir ağları, NLP ve derin öğrenme yer kapsar  ancak tabii ki bunlarla da sınırlı değildir . Yapay zeka sistemlerinde veriler uzun bir süre algoritmayla beslenir, böylece sistemler değişkenleri öğrenir ve sonuçları tahmin edebilir. AI tabanlı uygulamalar arasında Amazon'un Alexa  veya Apple'ın Siri’si  gibi akıllı asistanlar ve Yapay Zekaya dayanan sürücüsüz arabaları gösterebiliriz.

Bilişsel işlem terimi tipik insan düşüncesini simüle eden AI sistemlerini tanımlamak için kullanılır. İnsan bilişsel yapısı,   bir kişinin problemleri çözme yeteneğini bildiren diğer birçok değişken arasında çevre, içerik ve niyetin gerçek zamanlı analizini içerir. Bir bilgisayar sisteminden bilişsel modeller oluşturmak için  makine öğrenimi, derin öğrenme, sinir ağları, NLP ve duyarlılık analizi gibi insan düşünce süreçlerini taklit eden  bir dizi AI teknolojisini kullanması gereklidir.

Genel olarak, bilişsel hesaplama, insanlara karar verme süreçlerinde yardımcı olmak için kullanılır. Bilişsel hesaplama uygulamalarının bazı örnekleri, tıp doktorlarının hastalık tedavisinde desteklenmesini içerir. Örneğin Onkoloji için IBM Watson, Memorial Sloan Kettering Kanser Merkezi'nde onkologlara kanser hastalarına kanıta dayalı tedavi seçenekleri sunmak için kullanılmıştır. Sağlık personeli soru girdiğinde Watson bir hipotez listesi oluşturur ve doktorların göz önünde bulundurması gereken tedavi seçenekleri sunar.

Yapay zeka, bir sorunu çözmek veya verilerde gizlenen kalıpları tanımlamak için algoritmalara dayanıyorsa, bilişsel hesaplama sistemleri, veri ve sorunlar değiştikçe bir dizi sorunu çözmek için insan beyninin mantıksal sürecini taklit eden algoritmalar oluşturma konusunda daha yüksek bir amaca sahiptir.

 

  

Kaynaklar:

Margaret Rouse,  https://searchenterpriseai.techtarget.com/definition/cognitive-computing

IBM Watson, https://www.statnews.com/2017/09/05/watson-ibm-cancer/

Alexa Voice Services, https://whatis.techtarget.com/definition/Alexa-Voice-Services-AVS

Deep Learning, https://searchenterpriseai.techtarget.com/definition/deep-learning-deep-neural-network