مبدأ عمل الحوسبة المعرفية Cognitive Computing:
لكي تقوم أنظمة الحوسبة المعرفية بعمليات اتخاذ القرارات للحالات المعقدة وغير المتوقعة، وهي أهم أهداف ومهام هذه لحوسبة، فإنها تجمع البيانات من مصادر المعلومات المختلفة ضمن نظام العمل الموجودة فيه، ثم تقوم بتقييم السياق والأدلة المتضاربة لاقتراح أفضل الإجابات الممكنة، وتعتبر مرحلة تجميع البيانات أولى مراحل الحوسبة المعرفية، حيث تغذى الحواسيب بكمٍ هائلٍ من البيانات المنظمة وغير المهيكلة، والتي تكون بدورها متحولات الدخل لخوارزميات التعلم الآلي.
وفي مراحل متقدمة تصبح الأنظمة المعرفية قادرةً على معالجة تلك البيانات وإدراكها، ولكي تصل إلى مرحلة اتخاذ القرار فإن أنظمة الحوسبة المعرفية تعالج البيانات باستخدام خوارزميات التعلم الذاتي (Self-Learning) وكذلك التنقيب في المعطيات (Data Mining)، وذلك بالإضافة للتعرف على الأنماط (Pattern Recognition)، ومعالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing). كل ذلك بهدف محاكاة الطريقة التي يعمل بها العقل البشري في معالجته للبيانات واتخاذ القرار المناسب.
محددات أنظمة الحوسبة المعرفية:
لا يمكن أن نعتبر كل نظام حاسوبي يعالج البيانات ويصل منها إلى قرارات ونتائج نظام حوسبة معرفية، لذلك حدد اتحاد الحوسبة المعرفية (Cognitive Computing Consortium) خمس محددات لأنظمة الحوسبة المعرفية، وهي كما يلي:
التكيف Adaptive:
يقصد بالتكيف أن تكون الأنظمة المعرفية قادرة على التكيف مع تغيرات المعطيات في بيئة العمل؛ بحيث لا تحدث أي من حالات ضعف النظام أو البطء فيه وذلك في حال حدث أي تغييرٍ في طبيعة البيانات الواردة إليه.
التفاعل Interactive:
التفاعل بين الإنسان والحاسوب (HCI) هو أمر في غاية الحساسية والأهمية في تصميم النظم المعرفية، حيث يتيح للمستخدمين التفاعل مع الأجهزة المعرفية وتحديد متطلباتهم ورغباتهم كلما تغيرت تلك الرغبات، وكما يجب على مصممي النظم المعرفية مراعاة أن تكون تلك النظم قادرة على التفاعل مع المعالجات والأجهزة الأخرى، بالإضافة لأنظمة التخزين السحابي.
مراعاة الحالات المتكررة Iterative and Stateful:
في العديد من الحالات تكون تقنيات الحوسبة المعرفية بحاجة لطرح بعض الأسئلة أو طلب بيانات إضافية في حال كانت القضية التي تعالجها غامضة أو غير مكتملة، فإنه من المهم في مثل هذه الحالات أن تحتفظ الأنظمة بتلك المعلومات لتكون جاهزة عند حصول مواقف مشابهة مستقبلاً.
القدرة على فهم السياق Contextual:
فهم الأمور والمفردات من خلال السياق هي من أهم مهارات التفكير البشري، ولمّا كانت أنظمة الحوسبة المعرفية تحاول تقليد هذا التفكير، فإنّ قدرتها على فهم السياق أمر في غاية الأهمية، بالتالي يجب على أنظمة الحوسبة المعرفية أن تحلل البيانات السياقية وتفهمها، كما يشير السياق لا كما ترِد مجرّدة من السياق؛ مثل بناء الجملة أو الوقت أو الموقع أو ملف تعريف مستخدم معين أو المهام أو الأهداف.
