认知计算

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认知计算(Cognitive Computing)

　　认知计算是指模仿人类大脑的计算系统,让计算机像人一样思考,而不是仅仅是作为一个开发系统。

　　认知计算源自模拟人脑的计算机系统的人工智能，9O年代后，研究人员开始用认知计算一词，以表明该学科用于教计算机像人脑一样思考，而不只是开发一种人工系统?。传统的计算技术是定量的，并着重于精度和序列等级，而认知计算则试图解决生物系统中的不精确、不确定和部分真实的问题，以实现不同程度的感知、记忆、学习、语言、思维和问题解决等过程。目前随着科学技术的发展以及大数据时代的到来，如何实现类似人脑的认知与判断，发现新的关联和模式，从而做出正确的决策，显得尤为重要，这给认知计算技术的发展带来了新的机遇和挑战。

　　认知是人类的一个复杂行为动作，是人们推测和判断客观事物的心理过程，是在过去的经验及对有关线索进行分析的基础上形成的对信息的理解、分类、归纳、演绎和计算，人类的认知活动包括思维、语言、定向和意识4部分。认知科学源于20世纪50年代，该名称于1956年的一次信息论的科学讨论会上提出。6O年代，认知科学开始发展起来1976年，《认知科学》期刊创刊，1979年由Roger Schank，A1lan Col1ins，Donald Norman及其他一些心理学、语言学、计算机科学和哲学界的学者共同成立了认知科学协会，使认知科学得到了迅速的发展，成为了一个备受关注的学术研究领域。90年代，有人将认知科学定义为研究智能和智能系统的科学。如今世界上已有60多所大学拥有认知科学的相关课程。对于认知科学的含义有着多种不同的解释，总体上，认知科学是一门以现代科学的观点，用科学的方法研究人的精神世界的学科。认知科学是包含了心理学、语言学、神经科学和脑科学、计算机科学，以及哲学、教育学、人类学等许多不同领域学科的一门广泛的综合性科学。其中认知计算是认知科学的子领域之一，也是认知科学的核心技术领域，认知计算对于未来信息技术、人工智能等领域均有着十分重要的影响。

　　认知计算最简单的工作是说话、听、看、写，复杂的工作是辅助、理解、决策和发现．认知计算是一种自上而下的、全局性的统一理论研究，旨在解释观察到的认知现象(思维)，符合已知的自下而上的神经生物学事实(脑)，可以进行计算，也可以用数学原理解释。它寻求一种符合已知的有着脑神经生物学基础的计算机科学类的软、硬件元件，并用于处理感知、记忆、语言、智力和意识等心智过程。认知计算的一个目标是让计算机系统能够像人的大脑一样学习、思考，并做出正确的决策。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。认知计算时代，计算机将成为人类能力的扩展和延伸。认知计算意味着更高效的信息处理能力、更加自然的。

　　人机交互能力、以数据为中心的体系设计，以及类似人脑的自主学习能力，这为人类应对大数据挑战开启了新方向。

　　理想状态下，认知计算系统应具备以下四个特性。

　　第一，辅助(Assistance)功能。认知计算系统可以提供百科全书式的信息辅助和支撑能力，让人类利用广泛而深入的信息，轻松成为各个领域的“资深专家”。

　　第二，理解(Understanding)能力。认知计算系统应该具有卓越的观察力和理解能力，能够帮助人类在纷繁的数据中发现不同信息之间的内在联系。

　　第三，决策(DeciSion)能力。认知计算系统必须具备快速的决策能力，能够帮助人类定量地分析影响决策的方方面面的因素，从而保障决策的精准性。认知计算系统可以用来解决大数据的相关问题，比如通过对大量交通数据的分析，找出解决交通拥堵的办法。

　　第四，洞察与发现(Discovery)。认知计算系统的真正价值在于，可以从大量数据和信息中归纳出入们所需要的内容和知识，让计算系统具备类似人脑的认知能力，从而帮助人类更快地发现新问题、新机遇以及新价值。

　　在国外认知计算已成为认知科学的核心研究领域，而国内的相关研究与国外存在较大差距，尚未形成稳定的研究力量。美国计算机科学家约翰·巴克斯把计算技术分为了四个大的发展阶段，硬件、软件、网络和通讯、认知计算技术，他认为继网络和通讯之后的未来十年，认知计算技术将是下一步发展方向，即计算机能够进行思想识别，就像人类用大脑思考一样，这是智能技术的表现。他还认为，认知计算技术还会将信息科学技术、纳米技术和生物技术领域结合起来。目前对于认知计算的研究主要集中在对认知的可计算性的解释，开发可以实现某种特定认知计算的系统，以及如何利用现有的认知计算解决一些实际的问题等方面。

　　1.国外认知计算的相关研究尽管对于认知的

　　计算性存在着一些争议，但就目前的许多研究活动和研究项目上看，国外有关认知计算的研究已成为认知科学领域的热点之一。在一些国家中，认知科学及认知计算受到了政府、研究机构到研究人员等方方面面的重视。2002年，美国国家科学基金会(NsF)和美国商务部(D()C)共同资助了一个雄心勃勃的计划“聚合四大技术，提高人类性能”，将纳米技术、生物技术、信息技术和认知科学(NBIC)看作21世纪四大前沿技术，并将认知科学视为最优先发展领域，主张这四大技术融合发展，并描绘了这样的科学前景：“聚合技术以认知科学为先导。因为一旦我们能够在如何(how)、为何(why)、何处(where)、何时(when)这四个层次上理解思维，我们就可以用纳米科技来制造它，用生物技术和生物医学来实现它，最后用信息技术来操纵和控制它，使它工作。”在欧洲，由欧盟资助的聚合技术及其对社会科学与人文科学的影响(CONTECS)项目也同样强调了认知科学的重要性。

　　在学术研究界，2006年由IBMAlmaden研究中心发起了2006年认知计算会议，该会议取得了良好的效果。2007年又在加州大学召开了2007年认知计算会议。会议的重点在于寻求一种自上至下的认知理论，结合已知的自下而上的神经生物学事实，以解释观测到的各种认知现象。其最终目的是了解何时，以及如何实现认知的机器化。

　　另外，还有许多机构和研究人员参与了认知计算相关的研究活动。在宾夕法尼亚大学认知科学研究所4个研究重点中，以计算为主题的占了一半，分别是经济战略行为与计算和逻辑与计算。麻省理工学院脑与认知科学系把计算领域列为该系重点研究方向，主要关注运动控制、视觉、神经网络学习、基于知识的知觉和推理以及机器人技术。布朗大学认知和语言科学系正在开展一项名为“心智的计算与数学”的项目，所探讨的问题包括在不确定条件下人类是如何处理数据的，数学模型如何解释人类的处理过程，以及怎样利用计算模型在机器上实现这些过程。日本“脑科学时代计划”也把建立认知、运动、行为和思想的计算原理列为重点研究领域。

　　乔治亚计算技术学院的认知计算实验室主要是有关真实世界问题与应用的基础性和应用研究，重点是认知计算的问题，即真实世界问题的计算与系统问题。该实验室的项目集中在以下两个主题，一是互动游戏的代理，二是决策支持的Web2．0代理J。ⅢM和瑞士政府合作研究的项目BlueBrainProject旨在建设一个大脑皮层组织的复制品，目前该项目已确认了单神经元程序AI。洛克西德·马丁公司先进技术实验室(ATL)正在设计一种自动工作的军事系统，能够以一种持续的方式自动地学习和推理。为此，该实验室研制一种本体驱动的解释和认知处理，其关键技术包括：多形态认知代理结构，本体翻译协议和类推经验本体协议等，可用于武装直升机的无人机作战，空中系统联合无人作战和情报分析等。美国国防高级研究计划署(DARPA)信息处理技术中心(IPTO)2003年开始资助的认知计算项目的重点也是研制一种能够对环境、目标和自身能力进行思考，具有学习能力，能与使用者互动并解释其推理，以及应对突发事件能力的认知计算机系统。

　　2.国内认知计算相关研究

　　我国对认知科学及认知计算的研究尚处于起步阶段，多数研究是对国外相关研究的介绍和总结。国内涉及该领域的研究人员多数是哲学、心理学领域和信息技术领域。许多研究虽然涉及认知计算技术，但多数将其纳入人工智能的研究，很少使用认知计算这一概念。

　　2008年国家自然基金委员会发布了“视听觉信息的认知计算”重大研究计划，旨在充分发挥信息科学、生命科学和数理科学的交叉优势，从人类的视听觉认知机理出发，研究并构建新的计算模型与计算方法，提高计算机对非结构化视听觉感知信息的理解能力和海量异构信息的处理效率，克服图像、语音和文本(语言)信息处理所面临的瓶颈困难。2008年计划资助的重点包括多模态信息协同计算、自然语言(汉语)理解、脑一机接口、驾驶行为的认知机理和无人驾驶车辆集成验证平台等领域。该重大计划的实施将有力地推动我国认知计算领域相关研究的发展。