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인지 계산은 무엇입니까? 인공지능과 기계가 이러한 개념을 배우는 것의 차이점은 무엇입니까?
는 최근 페이퍼도 이런 의제에 관심을 갖고 있다. 기존 자료에서 서봉, 냉복해의 파퍼' 인지계산과 정보과학에 미치는 영향' 에 기재된 상대 시스템: < P > 인식 계산은 인간의 뇌를 시뮬레이션하는 컴퓨터 시스템의 인공지능에서 비롯됐다. 9 년대 이후 연구원들은 인지계산이라는 단어를 이용해 이 학과가 사용됨을 밝히기 시작했다 전통적인 컴퓨팅 기술은 정량적이며 정확도와 서열 등급에 초점을 맞추고 있으며, 인지 컴퓨팅은 생물학적 시스템의 부정확성, 불확실성 및 일부 실제 문제를 해결하여 처리하기 쉽고 강력하며 저렴한 엔지니어링 문제 해결을 위해 노력하고 있습니다. 인지 계산은 인지과학의 하위 분야 중 하나이며 인지과학의 핵심 기술 분야이기도 하다. 인지 컴퓨팅은 미래 정보기술 인공지능 등 분야에 모두 중요한 영향을 미친다. 인지과학 분야에서는 대부분의 사람들이' 정신이나 인지가 계산이다' 라는 구호식 강령에 찬성하고 지도하에 정규 연구에 종사하지만 인지계산에 대한 명확한 통일의 개념은 없다. 다음은 인지 계산에 대한 이해입니다. < P > 인지 컴퓨팅은 신경망, 컴퓨터 조직의 일련의 사건과 경험을 결합하여 결정을 내리는 기술 분야입니다. 인공신경망의 발전은 이 방향의 큰 발전이다. 인공신경망은 컴퓨터의 환경 지식에 대한 조직으로, 합리적인 (충분한) 선택을 할 수 있으며, 장애물과 문제에 대처할 수 있다. 인지 계산 연구원들은 뇌가 기계이기 때문에 복제될 가능성이 있다고 생각한다. < P > 인지 컴퓨팅은 다양한 기술의 종합체이며, 각 기술은 다양한 방법으로 해당 분야의 문제를 해결합니다. 예를 들어 인공신경망은 생물신경의 상호 작용을 모델인지, 의사 결정, 시뮬레이션 및 예측의 모델로 삼는다. 퍼지 논리는 인간의 의사 결정 과정과 유사한 방식으로 정보를 활용하며 제어 및 의사 결정 응용 프로그램에 유용합니다. 진화 계산은 자연 선택과 진화 이론에 사용되며 최적화에 매우 유용합니다. 인지 계산은 기술 처리와 인간 활동을 분석하는 효과적인 방법을 제공한다. 하버드 대학의 Leslie < P > G. Valiant 에 따르면 인식 컴퓨팅은 다른 방법에 비해 모든 저장, 학습 또는 추억이 이전에 얻은 정보를 사용하여 호스팅 네트워크를 통해 수행되는 간단한 알고리즘 프로세스라는 세 가지 특징을 가지고 있습니다. 시스템은 지속적인 학습을 백그라운드 활동으로 간주합니다. 복잡한 시나리오나 추리 분석과 같은 보다 복잡한 인식 처리에서 내부 계산에는 중요한 시간 필드와 유지해야 할 상태 정보가 있습니다. < P > 인지 계산은 위에서 아래로, 전역적으로 통일된 이론 연구로 관찰된 인지 현상 (사고) 을 해석하고 알려진 상향식 신경생물학 사실 (뇌) 에 부합하며 계산하거나 수학 원리로 설명할 수 있다. 인지 컴퓨팅은 뇌 신경생물학 사실을 알고 있는 컴퓨터 과학류의 소프트웨어/하드웨어 구성 요소를 찾습니다. 지각, 기억, 언어, 지능, 의식 등 정신 과정을 처리하는 데 쓰인다. < P > 위의 몇 가지 이해는 서로 다른 측면에서 인지 계산의 내포와 특징을 분석한 것으로, 표현이 다르지만 많은 학자들이 인지 계산과 관련된 주요 기술 분야와 인지 계산이 해결해야 할 주요 문제에 대해 비교적 비슷한 견해를 가지고 있음을 알 수 있다. 이러한 개념을 종합하면 인지 계산을 단순히 여러 기술을 종합한 것으로 이해할 수 있으며, 컴퓨팅 기술 등 인공 메커니즘을 이용하여 인간인지 기능을 실현하는 기술 분야를 목표로 인지과학의 핵심 기술 분야다. 정보과학 분야에서는 인공지능의 개념을 많이 사용하지만, 실제로 인지계산과 인공지능의 중점에는 약간의 차이가 있다. 인공지능은 인간인지 기능을 실현할 수 있는 인공기계를 개발하는 데 중점을 두고 있고, 인식 계산은 인간의 인지 기능을 시뮬레이션할 수 있는 계산 원리와 방법을 연구하는 데 중점을 두고 있다.