认知人工智能通过结合结构化知识表示、模式识别和自适应学习来模拟人类推理，从而模仿人类处理信息、解决问题和做出决策的方式。与传统的基于规则的系统不同，认知人工智能系统使用诸如神经网络、概率推理和符号逻辑等技术来处理歧义、语境和不完整的数据。例如，为医疗诊断设计的认知 AI 模型可能会分析症状、实验室结果和患者历史，通过关联训练数据中的模式，同时应用逻辑规则来排除不太可能的疾病。
这个过程通常涉及三个层：知识表示、推理和学习。知识表示将数据组织成本体或图等结构，使系统能够模拟关系（例如，“发烧”与“感染”相关联）。然后，推理机制应用逻辑——例如，用于基于规则的结论的演绎推理或用于推断最合理解释的溯因推理。例如，欺诈检测系统可能会使用概率推理来根据历史欺诈案例权衡交易模式，并在新数据到达时调整置信度。学习组件允许系统随着时间的推移完善其模型，使用反馈循环或强化学习来提高准确性。
开发人员使用 TensorFlow 等框架来实现神经网络或 Prolog 来实现符号推理。一个实际的例子是客户服务聊天机器人，它结合了自然语言处理 (NLP) 来解析查询、知识图来映射产品详细信息以及强化学习来根据用户满意度指标优化响应。通过集成这些层，系统可以处理复杂的交互，例如通过交叉引用策略、过去交互和上下文线索来解决账单争议——类似于人类代理如何权衡多种因素来达成解决方案。这种方法在数据驱动的洞察力与逻辑约束之间取得平衡，从而反映人类解决问题的方式。