تعني استخدام أنظمة التعلم الذاتي لمحاكاة عمليات التفكير البشري في المواقف المعقدة التي تكون فيها الإجابات غامضة أو غير مؤكدة، وذلك من خلال نماذج محوسبة تعتمد على تقنيات مماثلة لتلك التي تستخدم في تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل التعلم العميق والتعلم الآلي وتنقيب البيانات والتعرف على الأنماط والشبكات العصبونية ومعالجة اللغة الطبيعية.
هناك فروقات جوهرية بين مفهومي الحوسبة الإدراكية والذكاء الاصطناعي؛ حيث تتعامل أنظمة الذكاء الاصطناعي مع مشكلة معطاة فقط لحلها بأفضل خوارزمية ممكنة، وفيها يسيطر النظام على العملية بشكل كامل ويتخذ الإجراءات اللازمة. بينما تحلل أنظمة الحوسبة الإدراكية الأنماط وتقترح على البشر اتخاذ تدابير ذات صلة بناءً على فهمها للمواقف؛ أي أنها تلعب دوراً مساعداً في عملية اتخاذ القرار، ولا علاقة لها بالتنفيذ.
هناك العديد من الأمثلة على تطبيقات الحوسبة الإدراكية حيث تلجأ إليها اليوم المنظمات والشركات الكبرى لأغراض عديدة؛ مثل توصيات المنتجات وأمثلة الأسعار وكشف الاحتيال وغيرها. ولعل أهم الأمثلة العملية استخدام نظام واتسون (Watson) الحاسوبي من آي بي إم في المجال الطبي لجمع وتحليل البيانات من عدد كبير من المصادر؛ مثل التقارير الطبية السابقة والمجلات الطبية وغيرها، وذلك بهدف مساعدة الأطباء من خلال تقديم اقتراحات لخطط علاجية مناسبة تبعاً لحالة كل مريض.
