Познавательный город
Когнитивный город — термин, расширяющий концепцию умного города. [ 1 ] с аспектом познания или относится к виртуальной среде, где целеустремленные сообщества собираются для обмена знаниями. Физический когнитивный город отличается от обычных городов и умных городов тем, что он постоянно учится посредством постоянного взаимодействия со своими гражданами с помощью передовых информационных и коммуникационных технологий (ИКТ), основанных на стандартах ИКТ, и что на основе этого обмена информацией он постоянно становится более эффективным , более устойчивым и более устойчивым . [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] Виртуальный когнитивный город отличается от платформ социальных сетей и платформ управления проектами тем, что общие данные имеют решающее значение для эффективности группы, а сообщество состоит из участников, обладающих разным опытом, опытом, мотивацией и географическим положением, но имеющих общее желание решать большие проблемы. Виртуальный когнитивный город постоянно учится благодаря постоянным метаданным, генерируемым в результате активности сообщества пользователей. [ 5 ]
Определение
[ редактировать ]Когнитивные города основаны на передовых ИКТ, которые поддерживают устойчивую автоматизацию повседневных городских процессов. Кроме того, к базовым системам города добавляются процессы обучения, которые позволяют системе учиться на своем прошлом – то есть на прошлом поведении пользователя – и адаптироваться к изменениям в окружающей среде и, следовательно, к новым требованиям . Город учится, собирая данные , предоставленные гражданами через доступные ИКТ, и впоследствии анализируя их. И граждане, и город получают выгоду от этого непрерывного взаимодействия, а также от непрерывного процесса обучения, и они постоянно развиваются, благодаря чему также коллективный разум [ 6 ] в городе увеличено. [ 2 ]
Проблемы
[ редактировать ]Как и умные города, когнитивные города должны способствовать реагированию на экономические, социальные, экологические, культурные и политические проблемы городского развития . вызванным растущим ростом населения , демографическим переходом , нехваткой ресурсов Основное внимание здесь уделяется проблемам , , загрязнением окружающей среды, глобальным потеплением и финансовой неопределенностью.
Важнейшей составляющей всех проблем города являются сами граждане. Поэтому важно вовлекать каждого жителя в процесс городского развития. Это означает, что, принимая во внимание каждого отдельного гражданина (ср. гражданина как датчики) [ 7 ] город может и дальше развиваться таким образом, чтобы удовлетворять потребности горожан и оставаться привлекательным как для нынешних, так и для потенциальных горожан. Только сотрудничество между городом и его жителями делает возможным успешное городское развитие. [ 1 ] [ 2 ]
Взаимодействие горожанина и города
[ редактировать ]Такое сотрудничество может осуществляться разными путями:
Вопросно-ответная система : как система, основанная на знаниях, вопросно-ответная система способна давать ответы на вопросы, заданные на естественном языке . эффективный диалог Таким образом, должен быть обеспечен между человеком и системой. На основе собранных данных (см. большие данные ) город может увидеть, какими темами интересуются граждане. [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]
Интернет вещей (IoT): вся городская среда оснащена датчиками , которые делают все записанные данные доступными в облаке ( облачные вычисления ). Таким образом постоянное взаимодействие между гражданами и технологиями развивается , которые их окружают. Таким образом, граждане становятся частью технологической инфраструктуры города. Сеть вещей использует веб-стандарты для преодоления проблем Интернета вещей. [ 11 ]
Облачная социальная обратная связь , краудсорсинг и прогнозная аналитика . Такие разработки, как облачная социальная обратная связь, краудсорсинг и прогнозная аналитика, позволяют создавать города, которые активно и независимо учатся формировать память , осуществлять поиск, а также расширять эту память при новой информации. добавлении к уже существующему. Таким образом, город приобретает способность распознавать поведенческие модели и изменения, возможно, даже прогнозировать их и реагировать на них (возможно, с помощью новых стратегий решения). [ 9 ]
Познание города
[ редактировать ]Когнитивный город преследует одну главную цель: улучшение обмена информацией для развития знаний , так называемого коллективного разума. [ 6 ] При этом важны не только индивидуальный опыт и восприятие, но также опыт и восприятие других. Для достижения этой цели город, среди прочего, применяет когнитивные вычисления . [ 2 ] [ 12 ]
Характеристики когнитивных вычислений
[ редактировать ]Теория коннективизма предполагает, что люди учатся не только на основе своего собственного опыта, но и на основе опыта других. Таким образом, база знаний может постоянно расширяться. Эта теория подчеркивает важность взаимодействия людей и компьютерных систем в городе, поскольку постоянное взаимодействие между городом и его жителями увеличивает их общие существующие знания. [ 12 ]
Еще одной основой когнитивных вычислений является вычислительное мышление . Целью вычислительного мышления является поиск решений сложных проблем ( решение проблем ) в городе и понимание человеческого поведения с помощью информатики . Вычислительное мышление позволяет работать на разных уровнях абстракции и механизировать их с помощью точных обозначений и моделей. [ 13 ]
Концепция цикла усиления интеллекта , еще одного важного компонента когнитивных вычислений, подразумевает, что человек и компьютерная система постоянно учатся друг у друга посредством взаимодействия. Создается «цикл обучения», в котором знания о человеке и системе постоянно расширяются. Таким образом, коллективный разум города неуклонно растет. Процесс петли усиления интеллекта характеризуется появлением , которое относится к спонтанному формированию новых и связанных идей посредством взаимодействия. [ 14 ] [ 15 ]
Большинство данных, которые можно собрать в городе и от его жителей, доступны только на естественном языке, что, таким образом, является неточным. Для большинства современных компьютерных систем сложно (или невозможно) напрямую обрабатывать расплывчатые входные данные . Обработка анализ и . имеющихся данных абсолютно необходимы По этой причине мягкие вычисления применяются . В отличие от традиционных методов расчета, методы мягких вычислений позволяют включать значения, описываемые на естественном языке. Это обеспечивает естественную точность неточной информации, которая соответствует восприятию людей. Это необходимая предпосылка для применения когнитивных компьютерных систем и, следовательно, для когнитивных городов. [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ]
Виртуальные познавательные города
[ редактировать ]Виртуальные когнитивные города — это целенаправленные сообщества, состоящие из участников, которые собираются в цифровой среде для обмена знаниями, данными и инструментами. Виртуальная среда используется для облегчения сотрудничества между членами сообщества, которые — за пределами общей миссии — в противном случае различаются по своему опыту, опыту, мотивации, географическому положению и, возможно, другим характеристикам. Виртуальные среды поддерживают идентификацию графических шаблонов среди метаданных, созданных в результате взаимодействия между пользователями и цифровой средой, которые затем можно использовать для понимания и улучшения процессов сообщества. [ 20 ]
Ссылки
[ редактировать ]- ^ Jump up to: а б Портманн Э., Фингер М.: «Умные города»? – Обзор! Мейер, А. и Э. Портманн, ред. Умный город. 52-е изд. Гейдельберга: HMD 304, 2015, стр. 470–481.
- ^ Jump up to: а б с д Д'Онофрио С., Портманн Э. (в печати): Когнитивные вычисления в «умных городах» , Informatik Spektrum, «Специальный выпуск «умных городов», Гейдельберг, Германия: Springer, 2016.
- ^ Мосташари А., Арнольд Ф., Мансури М., Фингер М.: Когнитивные города и интеллектуальное городское управление. Netw Ind Q Vol. 13, № 3, 2011, стр. 4–7.
- ^ Портманн Э., Фингер М.: На пути к когнитивным городам: достижения в области когнитивных вычислений и их применения для управления крупными городскими системами. Международное издательство Спрингер, 2016.
- ^ [1] Exaptive, Inc.: «Как продуктивно перекрестно опылять идеи для развития инноваций». Информационный документ, июль 2018 г.
- ^ Jump up to: а б Мэлоун, Т.В., Бернштейн, М.С.: Справочник по коллективному разуму. MIT Press, Кембридж, 2015.
- ^ Гудчайлд, М.Ф.: Граждане как сенсоры: Web 2.0 и добровольное предоставление географической информации. GeoFocus (Редакционная статья), 2007, Vol. 7, стр. 8-10.
- ^ Портманн, Э.: Когнитивные вычисления выводят на новый уровень ответов на вопросы в Интернете. Том 3 «Маленьких транзакций по информатике». Интернет-журнал, 2015.
- ^ Jump up to: а б [2] Сетевая неделя. Проверено 4 ноября 2016 г.
- ^ Заде, Луизиана: От поисковых систем к системам вопросов и ответов - проблемы мировых знаний, релевантности, дедукции и точности. Э. Санчес (ред.), Нечеткая логика и семантическая сеть, Elsevier, 2006, стр. 163–210.
- ^ Гинар Д., Трифа В., Уайльд Э.: Ресурсно-ориентированная архитектура сети вещей. Интернет вещей (IOT), IEEE, 2010, стр. 1–8.
- ^ Jump up to: а б Сименс Г.: Коннективизм: теория обучения для цифровой эпохи. Международный журнал учебных технологий и дистанционного обучения, 2005 г.
- ^ Винг, Дж. М.: Вычислительное мышление. Сообщения АКМ, 2006, Том. 49, №. 3, стр. 33-35.
- ^ Кауфманн, М., Портманн, Э., Фати, М.: Концепция извлечения семантики из веб-данных путем индукции нечетких онтологий. Международная конференция IEEE по электро/информационным технологиям, 2013 г., стр. 1–6.
- ^ Портманн Э., Кауфманн М. и Граф К.: Распределенный, семиотически-индуктивный и человеко-ориентированный подход к поиску знаний в веб-масштабе. Международный семинар по представлению, поиску и рассуждению знаний в веб-масштабе. Мауи, Гавайи, США, 2012 г.
- ^ Заде, Луизиана: Нечеткая логика = вычисления со словами. Транзакции IEEE в нечетких системах, 1996, Vol. Т. 4, № 2, стр. 103 – 111.
- ^ Заде, Луизиана: Нечеткая логика. Компьютер IEEE, 1988, Vol. 21, № 4, стр. 83-93.
- ^ Заде, Лос-Анджелес: Некоторые размышления о мягких вычислениях, гранулярных вычислениях и их роли в концепции, проектировании и использовании информационных/интеллектуальных систем. Мягкие вычисления, 1998, Том. 2, стр. 23-25.
- ^ Д'Онофрио, С., Портманн, Э.: От нечетких множеств к вычислениям со словами. Informatik Spektrum, «Специальный выпуск: 50 лет теории нечетких множеств», Гейдельберг, Германия: Springer, 2015.
- ^ [3] Шехтер, Аарон и др.: «Шаг за шагом: определение динамики процесса рабочей группы с помощью реляционных последовательностей событий». Журнал организационного поведения, 2017 г., специальный выпуск, 27 ноября 2017 г.