人工智能 是一个术语，指的是与人类展示的自然智能相比，机器展示的智能。它们被编程成我们可以让机器像人脑一样思考的方式，正如名字所指明的那样。它是数字计算机或机器人按预期执行任务的能力。该领域包括计算机科学和解决现实问题的健壮数据集。
AI的主要特点包括
- 工程特性
- 人工神经网络。
- 深度学习
- 自然语言处理。
- 智能机器人。
- 感知.
- 自动化简单和重复的任务
- 数据摄取
缺点
- 不具有表现力/自述性:AI无法得出关于它如何以及为何达到这种特定状态的结论。由于其黑箱特性，它使用户看不到。
- 数据气质的问题: 如果高度敏感的数据被用于政府机构、大型企业或任何治理机构，人工智能有时会被证明对国家安全构成威胁。
- 不准确的数据分析: AI只能根据WE提供的数据进行分析和得出结果。它过滤掉所有没有作为输入给出的东西。因此，不可靠或扭曲的数据可能会影响最终的整体结果。
认知计算 是使用算法模型来模拟在复杂情况下的人类大脑，在这种情况下，人们的反应可能是可疑的和可疑的。它们处理和确定事物的速度比人快，但它们似乎仍然不能主导任务，比如理解正常的语言和感知图片中的物体。CC的一些特性是:交互的、自适应的、有状态的、迭代的和上下文相关的。人类可以通过GUI或其他界面与cc系统进行交互。
缺点
- 因为它处理大量数据，所以很容易被入侵。
- 复杂的培训过程耗时、冗长、繁琐。需要特定的大量数据，直到模型完全理解并生成所需的结果。
- 政府、企业或其他组织的自愿收养，因为人们认为他们会取代人类。
- 不是动态的，不适应变化的环境。
认知计算和人工智能可以互换使用，但它们处理任务的方式造成了基本的差异
| S.No. | 人工智能 | 认知计算 |
|---|---|---|
| 1. | 人工智能算法不需要人工输入就能生成最准确的结果。 | 基于人的输入，即思考、推理和信念来产生输出 |
| 2. | 人工智能是自主的 | 认知是依赖 |
| 3. | 机器作为自己行为的作者。它完成了人脑的工作 | 机器作为某种业务流程或人类意图的代理。它只是一个信息工具。 |
| 4. | 它反映了现实 | 它会复制人类的行为 |
| 5. | 人工智能本身会产生产生最终结果和决策的算法 | 它只生成信息，并允许最终结果由人类自己解释 |
| 6. | 利用pre-trained算法 | 利用预测和分析作为基本工具。 |
| 7. | 为了产生结果，人工智能会找到隐藏的信息，并使用特定的模式 | 为了产生解决方案，它模仿了人类的思维过程。帮助做出更明智的决定 |
| 8. | 零售、金融和制造安全是几个使用AI的领域 | 改进各个领域的流程，如工业、客户服务、医疗保健 |
| 9. | 人工智能的工作是让我们的工作更容易 | 如果我们像人类一样做出复杂的决定，那么认知能力就会派上用场 |
| 10. | 利用人工智能的技术有自然语言处理、语音识别、图像处理、视频分析和聊天机器人 | 当需要情感分析、面部识别、欺诈检测、风险评估、 |
相似处
两者之间的相似性是基于机器行动、适应的能力，以及基于它所学到的经验进行推理的能力。它们在意图上相似，但在与人类互动的方法上不同。这两项技术都处于快速发展的成长阶段。深度学习、机器学习和神经网络是认知计算和人工智能背后的常见技术。
