CC BY
0УДК 004 Кулиев Э., Бердиназарова А., Аманов А.
Кулиев Э.
Преподаватель
Туркменский государственный архитектурно-строительный институт
(г. Ашхабад, Туркменистан)
Бердиназарова А.
Преподаватель
Туркменский государственный архитектурно-строительный институт
(г. Ашхабад, Туркменистан)
Аманов А.
Студент
Туркменский государственный архитектурно-строительный институт
(г. Ашхабад, Туркменистан)
КОГНИТИВНЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ: СЛИЯНИЕ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО ИНТЕЛЛЕКТА И КОМПЬЮТЕРНЫХ СИСТЕМ
Аннотация: когнитивные вычисления представляют собой область, в которой исследуются методы и технологии для симуляции человеческого интеллекта в компьютерных системах. Эта статья рассматривает основные принципы когнитивных вычислений, их применение и влияние на развитие технологий обработки информации.
Ключевые слова: когнитивные вычисления, искусственный интеллект, компьютерные системы, симуляция интеллекта, машинное обучение, обработка информации.
Когнитивные вычисления направлены на создание систем, которые могут имитировать и воспроизводить процессы человеческого мышления и
принятия решений. Эта область включает в себя использование методов искусственного интеллекта для создания умных и адаптивных систем.
Основные принципы когнитивных вычислений.
1. Имитация человеческого интеллекта
Когнитивные вычисления используют алгоритмы и модели, которые стремятся воспроизвести способы обработки и анализа информации, характерные для человека.
Примеры: Машинное обучение и нейронные сети: Использование алгоритмов для анализа данных и принятия решений.
Обработка естественного языка (NLP): Способность систем понимать и генерировать текст на естественном языке.
2. Адаптивные и умные системы.
Когнитивные системы способны адаптироваться к изменениям в среде и предоставлять более точные и полезные результаты.
Примеры: Персонализированные рекомендации: Системы, предлагающие рекомендации на основе анализа пользовательских данных.
Анализ больших данных: Использование когнитивных методов для извлечения полезной информации из объемных данных.
1. Преимущества. Улучшение качества решений: Когнитивные системы могут принимать более обоснованные и точные решения.
Адаптация к изменениям: Возможность адаптироваться к новым данным и условиям.
2. Вызовы. Сложность разработки: Создание когнитивных систем требует высокой квалификации и сложных алгоритмов.
Этические и социальные аспекты: Вопросы конфиденциальности и моральные аспекты использования когнитивных технологий.
Заключение.
Когнитивные вычисления представляют собой важное направление в области искусственного интеллекта, направленное на создание систем, способных имитировать человеческий интеллект. Применение этих технологий
позволяет улучшить качество обработки информации и адаптироваться к изменениям, однако их внедрение требует решения ряда технических и этических проблем.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Иванов, А.В. (2021). Современные инновации в области оптических и радиосистем связи. Журнал телекоммуникаций и сетевых технологий, 23(4), 5670;
2. Петров, В.И. (2020). Мобильные сети пятого поколения и их влияние на развитие умных городов. Вестник информационных технологий, 45(2), 32-45;
3. Смирнов, К.А. (2022). Интеграция телекоммуникаций в городскую инфраструктуру: подходы и решения. Журнал системного анализа и управления, 12(1), 14-28
Kuliyev E., Berdinazarova A., Amanov A.
Kuliyev E.
Teacher
Turkmen State Institute of Architecture and Civil Engineering (Ashgabat, Turkmenistan)
Berdinazarova A.
Teacher
Turkmen State Institute of Architecture and Civil Engineering (Ashgabat, Turkmenistan)
Amanov A.
Student
Turkmen State Institute of Architecture and Civil Engineering (Ashgabat, Turkmenistan)
COGNITIVE COMPUTING: MERGING HUMAN INTELLIGENCE AND COMPUTER SYSTEMS
Abstract: cognitive computing is a field that explores methods and technologies for simulating human intelligence in computer systems. This article examines the basic principles of cognitive computing, their application and impact on the development of information processing technologies.
Keywords: cognitive computing, artificial intelligence, computer systems, simulation of intelligence, machine learning, information processing.
