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标题: 关于认知计算的那些基本概念 [打印本页]

作者: jack 时间: 2016-3-19 08:28
标题: 关于认知计算的那些基本概念

近年来，“认知计算(Cognitive Computing)”成为在人工智能、机器学习、大数据之后，又一被频频提及的热词。

“认知计算”的概念由IBM提出。它是一种全新的计算模式，通过信息分析，自然语言处理和机器学习领域的大量技术创新，能够“理解”非结构化数据，让计算机系统能够像人的大脑一样学习、思考，进行数据分析并做出正确的决策。
最近，不少人的朋友圈也被有关“认知计算”的新闻刷屏。但到底什么是认知计算，你真的了解吗?关于认知计算的这些问题，你都知道吗？

“认知计算”到底是什么意思?
   认知计算，是一种全新的计算模式，通过信息分析，自然语言处理和机器学习领域的大量技术创新，能够“理解”非结构化数据，就包括语言、图像、视频等，让计算机系统能够像人的大脑一样学习、思考，进行数据分析并做出正确的决策。由于人脑与电脑各有所长，认知计算系统可以成为一个很好的辅助性工具，配合人类进行工作，解决人脑所不擅长解决的一些问题。通俗地来说，就是说本来计算机是不会思考，只能是靠人工输进去结构化的数据、规律化的代码后，才能进行相应功能的操作，但现在有了认知计算，计算机有自我学习系统，可以像人类大脑一样学习，不仅可以处理结构化的数据，而且可以通过学习，实现识别人类自然语言、图像、视频等之前都需要人类亲自操作的功能;建立一种能够摆脱人类干预的并自行解决复杂问题的计算系统。

认知计算为什么会备受IBM推崇?
   首先让我们来设想一下这样的场景，有一个机器人，可以在你不高兴时给你说个笑话逗你开心，你要出门时可以帮你规划最便捷的出行路线，可以代替医生来判断你的症状，可以为你做饭……这些场景听起来貌似是科幻电影、小说里面的，然而随着现在科技水平的不断进步，这些场景也在逐渐得以实现，而认知计算就是其背后实现的技术之一。作为百年IT老字号的IBM，当然要站在行业的潮头，引领这一技术走进现实。

认知计算和人工智能有什么区别?
   1、规模性。传统人工智能不强调规模，而认知计算必须进行大规模的学习。
   2、交互性。传统人工智能梦想建造具有人类智能的自助机器，而认知计算侧重于与人类交互和协作。
   3、概率性。传统人工智能梦想建立一种精确的智能机器，而认知计算则致力于应对各种非结构化、非确定性数据，因此表现出一定的概率性。 (以上答案来自《哈佛商业评论》)
   更形象地来说就是：人工智能就像一个聪明的海豚，具备挺不错的智力，但它毕竟是动物，远远达不到人类的智能。而认知计算是一个婴儿，虽然目前笨点，但能够在一次又一次的学习和实践中成长。

认知计算和大数据是什么关系?
   大数据分析属于认知计算的一个维度。与大数据相比，认知计算的范围更广、技术更先进。认知计算和大数据分析有类似的技术，比如大量的数据、机器学习（MachineLearning）、行业模型等，大数据分析更多强调的是获得洞察，通过这些洞察进行预测。此外，传统的大数据分析会使用模型或者机器学习的方法，但更多的是靠专家提供。对于认知计算而言洞察和预测只是其中的一种。但是，认知计算更为强调人和机器之间自然的交互，这些维度都不是传统的大数据分析所强调。也就是说认知计算是个正在学习的小学生，大数据是课本和学习资料。还有人认为认知计算是大数据时代的产物，这个说法应该是站得住的。

“认知”是IBM的品牌吗?Watson和outthink又是什么鬼?
   IBM声称，他们不会注册“认知”品牌;“认知商业”将是(近期)整个IBM的品牌观点，“Watson”才是IBM的主品牌。如果你不知道Watson，那小编只能嘲笑你孤陋寡闻了。因为小编刚刚问过度娘， Watson是有史以来第一个与人对决而胜利的计算机，它在 2011年参加“Jeopardy!”电视问答挑战赛，当时Watson战胜了这项比赛的两位前任冠军Ken和Brad。这台超级计算机现在寄托着IBM的未来所在。

认知计算距离我们的日常生活有多远?
   目前来说，认知计算也处在一个不断发展的阶段，关于它的事貌似更多的是数据科学家、技术大咖们的事。而随着日后认知计算的不断发展，技术的不断创新，以认知计算为技术基础的产品将会不断涌现，将会改变人们日常生活的方方面面。而且由于认知计算在自然语言处理方面的进展，人与机器之间的交流也变得越来越简单。很多并不熟悉数据语言和数据处理的人仍然可以操作这方面的应用。

认知计算将来会代替人类思考吗?
   答案是，当然不会。IBM的认知计算目的并不是为了取代人，认知计算不是制造替人们思考的机器，而是希望通过这种智能系统帮助人类做到更多之前不能做到的事，也使专家可以更好地从海量复杂的数据中获得更多洞察，从而做出更为精准的决策。

认知系统有什么突出特点？
   认知系统具有以下三个重要特点：
   －       理解：通过感知和互动快速理解结构化数据和非结构化数据，能够实现与用户之间的交互，从而理解、回答用户的问题。
   －       推理：凭借假设生成（hypothesis generation）技术，透过数据揭示洞察力、模式和关系，以多种方式进行认知，产出多种而不仅仅是一种结果。
   －       学习：凭借以证据为基础的学习能力（evidence based learning），能够从所有文档中快速提取关键信息，像人类一样学习和认知。通过追踪用户反馈和专家训练，不断进步，提升解决方案和解答的能力。

认知计算会带来哪些科技创新？
   认知不仅仅是一个解决方案，也不仅仅是一项技术，而是将整个IT行业带到了一个新的时代。未来，认识将会影响到非常多的行业，无论是能源、环境，还是交通、银行，等等。比如用认知计算、物联网、云计算的技术结合起来，可以做三件事情：一是可再生能源的高效利用，二是企业的节能减排，三是大气的污染防治。

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