認知計算

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認知計算(Cognitive Computing)

　　認知計算是指模仿人類大腦的計算系統,讓電腦像人一樣思考,而不是僅僅是作為一個開發系統。

　　認知計算源自模擬人腦的電腦系統的人工智慧，9O年代後，研究人員開始用認知計算一詞，以表明該學科用於教電腦像人腦一樣思考，而不只是開發一種人工系統?。傳統的計算技術是定量的，並著重於精度和序列等級，而認知計算則試圖解決生物系統中的不精確、不確定和部分真實的問題，以實現不同程度的感知、記憶、學習、語言、思維和問題解決等過程。目前隨著科學技術的發展以及大數據時代的到來，如何實現類似人腦的認知與判斷，發現新的關聯和模式，從而做出正確的決策，顯得尤為重要，這給認知計算技術的發展帶來了新的機遇和挑戰。

　　認知是人類的一個複雜行為動作，是人們推測和判斷客觀事物的心理過程，是在過去的經驗及對有關線索進行分析的基礎上形成的對信息的理解、分類、歸納、演繹和計算，人類的認知活動包括思維、語言、定向和意識4部分。認知科學源於20世紀50年代，該名稱於1956年的一次資訊理論的科學討論會上提出。6O年代，認知科學開始發展起來1976年，《認知科學》期刊創刊，1979年由Roger Schank，A1lan Col1ins，Donald Norman及其他一些心理學、語言學、電腦科學和哲學界的學者共同成立了認知科學協會，使認知科學得到了迅速的發展，成為了一個備受關註的學術研究領域。90年代，有人將認知科學定義為研究智能和智能系統的科學。如今世界上已有60多所大學擁有認知科學的相關課程。對於認知科學的含義有著多種不同的解釋，總體上，認知科學是一門以現代科學的觀點，用科學的方法研究人的精神世界的學科。認知科學是包含了心理學、語言學、神經科學和腦科學、電腦科學，以及哲學、教育學、人類學等許多不同領域學科的一門廣泛的綜合性科學。其中認知計算是認知科學的子領域之一，也是認知科學的核心技術領域，認知計算對於未來信息技術、人工智慧等領域均有著十分重要的影響。

　　認知計算最簡單的工作是說話、聽、看、寫，複雜的工作是輔助、理解、決策和發現．認知計算是一種自上而下的、全局性的統一理論研究，旨在解釋觀察到的認知現象(思維)，符合已知的自下而上的神經生物學事實(腦)，可以進行計算，也可以用數學原理解釋。它尋求一種符合已知的有著腦神經生物學基礎的電腦科學類的軟、硬體元件，並用於處理感知、記憶、語言、智力和意識等心智過程。認知計算的一個目標是讓電腦系統能夠像人的大腦一樣學習、思考，並做出正確的決策。人腦與電腦各有所長，認知計算系統可以成為一個很好的輔助性工具，配合人類進行工作，解決人腦所不擅長解決的一些問題。認知計算時代，電腦將成為人類能力的擴展和延伸。認知計算意味著更高效的信息處理能力、更加自然的。

　　人機交互能力、以數據為中心的體系設計，以及類似人腦的自主學習能力，這為人類應對大數據挑戰開啟了新方向。

　　理想狀態下，認知計算系統應具備以下四個特性。

　　第一，輔助(Assistance)功能。認知計算系統可以提供百科全書式的信息輔助和支撐能力，讓人類利用廣泛而深入的信息，輕鬆成為各個領域的“資深專家”。

　　第二，理解(Understanding)能力。認知計算系統應該具有卓越的觀察力和理解能力，能夠幫助人類在紛繁的數據中發現不同信息之間的內在聯繫。

　　第三，決策(DeciSion)能力。認知計算系統必須具備快速的決策能力，能夠幫助人類定量地分析影響決策的方方面面的因素，從而保障決策的精準性。認知計算系統可以用來解決大數據的相關問題，比如通過對大量交通數據的分析，找出解決交通擁堵的辦法。

　　第四，洞察與發現(Discovery)。認知計算系統的真正價值在於，可以從大量數據和信息中歸納出入們所需要的內容和知識，讓計算系統具備類似人腦的認知能力，從而幫助人類更快地發現新問題、新機遇以及新價值。

　　在國外認知計算已成為認知科學的核心研究領域，而國內的相關研究與國外存在較大差距，尚未形成穩定的研究力量。美國電腦科學家約翰·巴克斯把計算技術分為了四個大的發展階段，硬體、軟體、網路和通訊、認知計算技術，他認為繼網路和通訊之後的未來十年，認知計算技術將是下一步發展方向，即電腦能夠進行思想識別，就像人類用大腦思考一樣，這是智能技術的表現。他還認為，認知計算技術還會將信息科學技術、納米技術和生物技術領域結合起來。目前對於認知計算的研究主要集中在對認知的可計算性的解釋，開發可以實現某種特定認知計算的系統，以及如何利用現有的認知計算解決一些實際的問題等方面。

　　1.國外認知計算的相關研究儘管對於認知的

　　計算性存在著一些爭議，但就目前的許多研究活動和研究項目上看，國外有關認知計算的研究已成為認知科學領域的熱點之一。在一些國家中，認知科學及認知計算受到了政府、研究機構到研究人員等方方面面的重視。2002年，美國國家科學基金會(NsF)和美國商務部(D()C)共同資助了一個雄心勃勃的計劃“聚合四大技術，提高人類性能”，將納米技術、生物技術、信息技術和認知科學(NBIC)看作21世紀四大前沿技術，並將認知科學視為最優先發展領域，主張這四大技術融合發展，並描繪了這樣的科學前景：“聚合技術以認知科學為先導。因為一旦我們能夠在如何(how)、為何(why)、何處(where)、何時(when)這四個層次上理解思維，我們就可以用納米科技來製造它，用生物技術和生物醫學來實現它，最後用信息技術來操縱和控制它，使它工作。”在歐洲，由歐盟資助的聚合技術及其對社會科學與人文科學的影響(CONTECS)項目也同樣強調了認知科學的重要性。

　　在學術研究界，2006年由IBMAlmaden研究中心發起了2006年認知計算會議，該會議取得了良好的效果。2007年又在加州大學召開了2007年認知計算會議。會議的重點在於尋求一種自上至下的認知理論，結合已知的自下而上的神經生物學事實，以解釋觀測到的各種認知現象。其最終目的是瞭解何時，以及如何實現認知的機器化。

　　另外，還有許多機構和研究人員參與了認知計算相關的研究活動。在賓夕法尼亞大學認知科學研究所4個研究重點中，以計算為主題的占了一半，分別是經濟戰略行為與計算和邏輯與計算。麻省理工學院腦與認知科學系把計算領域列為該系重點研究方向，主要關註運動控制、視覺、神經網路學習、基於知識的知覺和推理以及機器人技術。布朗大學認知和語言科學系正在開展一項名為“心智的計算與數學”的項目，所探討的問題包括在不確定條件下人類是如何處理數據的，數學模型如何解釋人類的處理過程，以及怎樣利用計算模型在機器上實現這些過程。日本“腦科學時代計劃”也把建立認知、運動、行為和思想的計算原理列為重點研究領域。

　　喬治亞計算技術學院的認知計算實驗室主要是有關真實世界問題與應用的基礎性和應用研究，重點是認知計算的問題，即真實世界問題的計算與系統問題。該實驗室的項目集中在以下兩個主題，一是互動游戲的代理，二是決策支持的Web2．0代理J。ⅢM和瑞士政府合作研究的項目BlueBrainProject旨在建設一個大腦皮層組織的複製品，目前該項目已確認了單神經元程式AI。洛克西德·馬丁公司先進技術實驗室(ATL)正在設計一種自動工作的軍事系統，能夠以一種持續的方式自動地學習和推理。為此，該實驗室研製一種本體驅動的解釋和認知處理，其關鍵技術包括：多形態認知代理結構，本體翻譯協議和類推經驗本體協議等，可用於武裝直升機的無人機作戰，空中系統聯合無人作戰和情報分析等。美國國防高級研究計劃署(DARPA)信息處理技術中心(IPTO)2003年開始資助的認知計算項目的重點也是研製一種能夠對環境、目標和自身能力進行思考，具有學習能力，能與使用者互動並解釋其推理，以及應對突發事件能力的認知電腦系統。

　　2.國內認知計算相關研究

　　我國對認知科學及認知計算的研究尚處於起步階段，多數研究是對國外相關研究的介紹和總結。國內涉及該領域的研究人員多數是哲學、心理學領域和信息技術領域。許多研究雖然涉及認知計算技術，但多數將其納入人工智慧的研究，很少使用認知計算這一概念。

　　2008年國家自然基金委員會發佈了“視聽覺信息的認知計算”重大研究計劃，旨在充分發揮信息科學、生命科學和數理科學的交叉優勢，從人類的視聽覺認知機理出發，研究並構建新的計算模型與計算方法，提高電腦對非結構化視聽覺感知信息的理解能力和海量異構信息的處理效率，剋服圖像、語音和文本(語言)信息處理所面臨的瓶頸困難。2008年計劃資助的重點包括多模態信息協同計算、自然語言(漢語)理解、腦一機介面、駕駛行為的認知機理和無人駕駛車輛集成驗證平臺等領域。該重大計劃的實施將有力地推動我國認知計算領域相關研究的發展。