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Enregistrement W4239725236 · doi:10.4018/978-1-61692-004-3.ch004

Towards Cognitive Machines

2010· book-chapter· en· W4239725236 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAdvances in bioinformatics and biomedical engineering book series · 2010
Typebook-chapter
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCognitive Computing and Networks
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionComputer scienceWearable computerCognitive computingPerceptionHuman–machine systemCognitive scienceCognitive ergonomicsMeaning (existential)ConsciousnessHuman–computer interactionPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Numerous attempts are being made to develop machines that could act not only autonomously, but also in an increasingly intelligent and cognitive manner. Such cognitive machines ought to be aware of their environments, which include not only other machines, but also human beings. Such machines ought to understand the meaning of information in more human-like ways by grounding knowledge in the physical world and in the machines’ own goals. The motivation for developing such machines range from self-evidenced practical reasons such as the expense of computer maintenance, to wearable computing in health care, and gaining a better understanding of the cognitive capabilities of the human brain. To achieve such an ambitious goal requires solutions to many problems, ranging from human perception, attention, concept creation, cognition, consciousness, executive processes guided by emotions and value, and symbiotic conversational human-machine interactions. An important component of this cognitive machine research includes multiscale measures and analysis. This article presents definitions of cognitive machines, representations of processes, as well as their measurements, measures, and analysis. It provides examples from current research, including cognitive radio, cognitive radar, and cognitive monitors.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,892
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle