簡介
認知計算 認知計算源自模擬人腦的計算機系統的人工智慧，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計算機像人腦一樣思考，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。
由來
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RogerSchank，A1lanCol1ins，DonaldNorman及其他一些心理學、語言學、計算機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，成為了一個備受關注的學術研究領域。90年代，有人將認知科學定義為研究智慧型和智慧型系統的科學。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、計算機科學，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計算機科學類的軟、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計算機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，計算機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。
人機互動能力、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。
特性
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。
相關研究
認知計算 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畫“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。其最終目的是了解何時，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，主要關注運動控制、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“腦科學時代計畫”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套用的基礎性和套用研究，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，一是互動遊戲的代理，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，本體翻譯協定和類推經驗本體協定等，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畫署（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計算機系統。
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布了“視聽覺信息的認知計算”重大研究計畫，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，提高計算機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，克服圖像、語音和文本（語言）信息處理所面臨的瓶頸困難。2008年計畫資助的重點包括多模態信息協同計算、自然語言（漢語）理解、腦一機接口、駕駛行為的認知機理和無人駕駛車輛集成驗證平台等領域。該重大計畫的實施將有力地推動我國認知計算領域相關研究的發展。
主要體現
在IBM中國研究院院長沈曉衛看來，認知計算的能力主要體現在四個層次。
第一個層次是輔助能力
在認知計算系統的幫助下，人類的工作可以更加高效。
百科全書式的信息輔助和支撐，可以讓人類利用廣泛而深入的信息，成為各個領域的“資深專家”。比如在醫療領域，醫生診斷一個疑難病症要花很長時間，而如果有認知計算系統的幫助，時間則會大幅縮短。尤其在一些開發中國家，每位醫生要服務的患者，和已開發國家相比至少差十倍，因此認知計算系統更能體現出優勢。
第二個層次是理解能力
非凡的觀察和理解能力，可以幫助人類在紛繁信息中發現其內在的關聯和湧現的趨勢；面對海量的數據，雖然我們有搜尋引擎這樣的技術，但很多時候並不能如願找到自己想要的信息。而認知計算系統可以更好地理解我們的需求，並為我們提供相應的服務。
第三個層次是決策能力
企業制定發展戰略，政府部門出台政策措施，都需要匯集和分析大量的信息，然後進行決策。認知計算系統則可以在決策方面為我們提供幫助。
沈曉衛暢想了這樣一幅場景：對於北京目前面臨的日益嚴重的交通擁堵問題，未來或許可以將北京的地理信息數據、人口數據、交通數據等輸入電腦，然後由認知計算系統來向我們推薦緩解交通擁堵的方式。
第四個層次是發現和洞察的能力，可以幫助人類發現當今計算技術無法發現的新洞察、新機遇及新價值
現在的藥品發現周期通常大約是12~15年，每類新藥研發需投資數十億美元，且失敗率在90%以上。對於零售、醫學及快速消費品等許多行業的公司來說，如何快速實現重大的新突破非常關鍵。
IBM正在與貝勒醫學院合作開發一種方案，可以更快地為監管和往往數年商用實踐已證實安全的化合物發現新用途。
“認知計算最高層次的能力，是讓機器具備類似人腦的“認知”能力，幫助人類發現當今計算技術無法發現的新洞察，新機遇及新價值”沈曉衛說。
