Ճանաչողական հաշվարկ

Ճանաչողական հաշվարկ կամ հաշվողականությունը (ՃՀ) համակարգչային մոդելների օգտագործումն է՝ մտածողության գործընթացը նմանակելու համար բարդ իրավիճակներում, որտեղ պատասխանները կարող են լինել երկիմաստ և անորոշ։


== Ճանաչողական հաշվարկի գաղափարը ==
Ճանաչողական հաշվարկման նպատակն է մոդելավորել մարդկային մտքի գործընթացները համակարգչային մոդելում։ Օգտագործելով ինքնուսուցման ալգորիթմներ, որոնք օգտագործում են տվյալների արդյունահանումը, օրինաչափությունների ճանաչումը և բնական լեզվի մշակումը, համակարգիչը կարող է ընդօրինակել մարդու ուղեղի աշխատանքի եղանակը։
Ընդհանուր առմամբ, ճանաչողական հաշվողականություն  տերմինը օգտագործվել է նոր սարքավորումների և (կամ) ծրագրային ապահովման համար, որոնք ընդօրինակում են մարդու ուղեղի աշխատանքը  և օգնում են բարելավել մարդուն որոշումների ընդունում։ Այս իմաստով, ՃՀ- ն հաշվարկման նոր տեսակ է՝ նպատակ ունենալով ավելի ճշգրիտ մոդելների, թե ինչպես է մարդու ուղեղը/միտքը զգում, պատճառավորում և արձագանքում խթանիչին։ ՃՀ ծրագրերը կապում են տվյալների վերլուծությունը և հարմարվող էջերի ցուցադրումները՝ որոշակի տեսակի լսարանին բովանդակությունը հարմարեցնելու համար։ Որպես այդպիսին՝ սարքավորումները և ծրագրերը ձգտում են ավելի ազդեցիկ և ազդեցիկ լինել դիզայնով։


== Պարունակություն ==
Ճանաչողական հաշվարկը ներառում է տեխնոլոգիական հարթակներ, որոնք միավորում են

մեքենայական ուսուցումը
տրամաբանությունը
բնական լեզվի մշակումը
խոսքը
տեսողությունը
մարդկային համակարգչային փոխազդեցությունըորը ընդօրինակում է մարդու ուղեղի աշխատանքը և օգնում է բարելավել մարդու որոշումների կայացումը։


== Ճանաչողական հաշվարկի գործառույթ ==
Ճանաչողական հաշվողական համակարգերը կարող են սինթեզել տեղեկատվության տարբեր աղբյուրներից ստացված տվյալները, միաժամանակ կշռադատելով համատեքստը և հակասական ապացույցները՝ առաջարկելով հնարավորինս լավագույն պատասխանները։ Դրան հասնելու համար ճանաչողական համակարգերը ներառում են ինքնուսուցման տեխնոլոգիաներ, որոնք օգտագործում են տվյալների հանքարդյունաբերությունը, օրինաչափությունների ճանաչումը և բնական լեզվի մշակումը (NLP)՝ նմանակելու մարդկային ուղեղի աշխատաոճը։
Համակարգչային համակարգերի օգտագործումը՝ մարդկանց առջև ծառացած խնդիրների տեսակները լուծելու համար, պահանջում է հսկայական քանակությամբ կառուցվածքային և չկառուցված տվյալներ, որոնք սնվում են մեքենայական ուսուցման ալգորիթմներով։ Ժամանակի ընթացքում ճանաչողական համակարգերը կարողանում են կատարելագործել օրինաչափությունների նույնականացման եղանակը և տվյալների մշակման եղանակը, որպեսզի կարողանան կանխատեսել նոր խնդիրներ և մոդելավորել հնարավոր լուծումները։
Այդ հնարավորություններին հասնելու համար ճանաչողական հաշվողական համակարգերը պետք է ունենան հինգ հիմնական հատկանիշ, որոնք թվարկված են ճանաչողական հաշվիչ կոնսորցիումի կողմից։
Հարմարվողական։ ճանաչողական համակարգերը պետք է բավականաչափ ճկուն լինեն՝ սովորելու համար, երբ է տեղեկատվությունը փոխվում և երբ են նպատակները զարգանում։ Համակարգերը պետք է կարողանան դինամիկ տվյալները մարսել իրական ժամանակում և ճշգրտումներ կատարել տվյալների և միջավայրի փոփոխության հետ մեկտեղ։
Ինտերակտիվ: Մարդ-համակարգիչ փոխազդեցությունը (HCI) ճանաչողական համակարգերում կարևոր բաղադրիչ է։ Օգտագործողները պետք է կարողանան փոխազդել ճանաչողական մեքենաների հետ և սահմանել իրենց կարիքները, երբ այդ կարիքները փոխվում են։ Տեխնոլոգիաները պետք է կարողանան փոխազդել նաև այլ պրոցեսորների, սարքերի և ամպային հարթակների հետ։
Կրկնվող և գրագետ։ Ճանաչողական հաշվողական տեխնոլոգիաները կարող են նաև բացահայտել խնդիրները՝ հարցեր տալով կամ լրացուցիչ տվյալներ քաղելով, եթե նշված խնդիրը մշուշոտ է կամ թերի։ Համակարգերը դա անում են՝ պահպանելով նախկինում տեղի ունեցած նման իրավիճակների մասին տեղեկատվությունը։
Համատեքստային։ Համատեքստը հասկանալը կարևոր է մտքի գործընթացներում, և, հետևաբար, ճանաչողական համակարգերը պետք է հասկանան, նույնականացնեն և արդյունահանեն համատեքստային տվյալներ, ինչպիսիք են շարահյուսությունը, ժամանակը, վայրը, տիրույթը, պահանջները, որոշակի օգտագործողի պրոֆիլը, առաջադրանքները կամ նպատակները։ Նրանք կարող են օգտվել տեղեկատվության բազմաթիվ աղբյուրներից, ներառյալ կառուցվածքային և չկառուցված տվյալներ և տեսողական, լսողական կամ սենսորային տվյալներ։


== Պատմություն ==
Ժամանակակից ճանաչողական հաշվողականության առաջին հիմքերը թվագրվում են 19-րդ դարի վերջերին՝ մաթեմատիկոս Ջորջ Բուլի և նրա «Մտքի օրենքները» գրքի աշխատանքներով և Չարլզ Բեբիջի առաջարկներով՝ «վերլուծական շարժիչ» ստեղծելու վերաբերյալ։ Արհեստական ինտելեկտ (AI) տերմինը մտցրել է հանգուցյալ Ջոն Մաքքարթին 1955 թվականին (վերանայվել է 2007 թվականին), երբ նա արհեստական ինտելեկտը սահմանել է որպես «խելացի մեքենաներ պատրաստելու գիտություն և ճարտարագիտություն»։ Արհեստական ինտելեկտի ուսումնասիրությունը, որը ներառում է այլ ոլորտներ, ինչպիսիք են հոգեբանությունը, նյարդագիտությունը, լեզվաբանությունը, մաթեմատիկան, տրամաբանությունը, համակարգչային գիտությունը, ընկալումը, բնական լեզվի մշակումը և շատ ուրիշներ, իսկապես սկսեց գերազանցել 1980 -ականներին, երբ ֆինանսավորումը զգալիորեն աճեց նախորդ տասնամյակների ընթացքում։ 1997 թվականի մայիսի 11 -ին աշխարհի երևակայությունը գրավեց, երբ IBM– ի Deep Blue– ը հաղթեց շախմատի աշխարհի գործող չեմպիոն Գարի Կասպարովին։ ԱԻ հետազոտությունների աշխարհը պայթեց։ Որոշ այլ ուշագրավ ամսաթվերը ներառում են 2005 թ Ստենֆորդի կողմից կառուցված ռոբոտը հաղթում է DARPA Grand Challenge- ում։ 2011 թ Ուոթսոնը հաղթում է ամենամեծ վտանգներից երկուսին, չեմպիոններ՝ առանց ինտերնետին կապվելու։ Իրականում, մտածող մեքենաների մասին գաղափարները գալիս են դեռ հին պատմությունից, երբ հույն դիցաբանները պատկերացնում էին այնպիսի արհեստական սարքեր, ինչպիսիք են Հեփեստոսի բրոնզե ռոբոտ Թալոսը, Ալեքսանդրիայի հերոսի ավտոմատները և Գալաթեայի փղոսկրե արձանը, որը կյանքի է կոչվել Օվիդիոսի Պիգմալիոնի վերապատմման ժամանակ։ Այսպիսի մեծ ստեղծագործությունները վաղուց եղել են մարդկային երևակայության տիրույթը, բայց միայն վերջին 30-40 տարիների ընթացքում (վերջին տասնամյակը մեծ նշանակություն ունի։ Ճանաչողական հաշվողականության իրականությունը սկսեց դրսևորվել մեր ամենօրյա գործերում։


== ԱԻ և ՃՀ-ի տարբերությունները ==
Ճանաչողական հաշվարկը հաճախ օգտագործվում է որպես արհեստական ինտելեկտի փոխանակություն՝ տերմին այն տեխնոլոգիաների համար, որոնք որոշումների կայացման համար հենվում են տվյալների վրա։ Բայց երկու տերմինների միջև կան նրբություններ, որոնք կարելի է գտնել դրանց նպատակների և կիրառությունների շրջանակներում։
ԱԻ- ն մեծացնում է մարդկային մտածողությունը՝ բարդ խնդիրներ լուծելու համար։ Այն կենտրոնանում է իրականությունը ճշգրիտ արտացոլելու և ճշգրիտ արդյունքներ ապահովելու վրա։
Ճանաչողական հաշվարկը կենտրոնանում է մարդու վարքագծի ընդօրինակման և բարդ խնդիրներ լուծելու տրամաբանության վրա։
Ճանաչողական հաշվարկը փորձում է կրկնել, թե ինչպես մարդիկ կլուծեին խնդիրները, մինչդեռ ԱԻ- ն ձգտում է ստեղծել խնդիրների լուծման նոր ուղիներ, որոնք կարող են ավելի լավ լինել, քան մարդիկ։
Արհեստական ինտելեկտը նպատակ չունի ընդօրինակել մարդկային մտքերն ու գործընթացները, այլ խնդիրը լուծել հնարավոր լավագույն ալգորիթմի միջոցով։
Ճանաչողական հաշվարկը պատասխանատու չէ մարդկանց համար որոշում կայացնելու համար։ Նրանք պարզապես լրացնում են տեղեկատվությունը մարդկանց որոշումներ կայացնելու համար։
ԱԻ- ն պատասխանատու է ինքնուրույն որոշումներ կայացնելու համար՝ նվազագույնի հասցնելով մարդկանց դերը։
Այսպիսով՝ Ճանաչողական հաշվարկը մարդու մտքի սիմուլյացիան է օգտագործելով ինքնուսուցման ալգորիթմներ, որոնք օգտագործում են տվյալների արդյունահանումը, օրինաչափությունների ճանաչումը և բնական լեզվի մշակումը:


== Ծանոթագրություններ ==


== Գրականություն ==
Emerging Trends and Applications in Cognitive Computing
Privacy and Security Issues in Big Data: An Analytical View
Machine Learning and Cognitive Science Applications in Cyber
Explainable Artificial Inteligence bazed on Neuro-Fuzzy Modeling with Applications with Finance
emerging trends and applications in cognitive computing


== Արտաքին հղումներ ==
Ճանաչողական հաշվարկ։ IBM-ը ներկայացնում է ծրագրակազմ իր ուղեղի նման SyNAPSE չիպերի համար
Ճանաչողական հաշվարկ։ սահմանում Archived 2019-07-11 at the Wayback Machine.
IBM-ը ներկայացնում է ճանաչողական հաշվողական չիպեր, որոնք նմանակում են մարդու ուղեղին
Ավտոմատացրեք բարդ աշխատանքային հոսքերը՝ օգտագործելով մարտավարական ճանաչողական հաշվարկ։ Coseer
IBM-ի TrueNorth պրոցեսորը նմանակում է մարդու ուղեղը