摘 要：随着人工智能技术的不断发展，除传统的高新技术领域外，越来越多的社会领域急需强大的人工智能与认知计算能力，以此提高生产工作效率，降低人工成本，为人们生活提供更多便利，例如：大数据分析、车间自动化生产、智能家居等。在人工智能及其相关技术越来越多的投入实际使用的大背景下，我们有必要对这些用于加速任务执行、推动技术链建设和负责业务运营的智能科技有清晰的认识。了解人工智能的认知能力，将有助于解决目前更复杂和非常规的问题。

一、什么是人工智能？

人工智能指的是机器具备执行人类任务且能够比人类更快地完成某项工作的能力。通过神经网络技术，人工智能可以利用过去的经验学习更有效的工作行为。

人工智能可以说是各种技术的纽带，如神经网络技术、机器学习、深度学习、自然语言处理和机器人技术。人工智能为机器提供了先进的分析方法，在注重准确度、速度和效率的一些任务上胜过人类智慧。

尽管如此，人工智能在创造力方面远不能同人类相比。创造力不是数学公式，比如说创作一首音乐，人工智能就无法完成。创造力代表着人类对世界的感知，而人类的认知思维就是由这种感知经验组成的。

二、什么是认知计算？

认知计算是近几年的一个趋势。这些技术正在以非常快的速度发展，并帮助人们应对巨大的信息流，而这种信息流是非常深刻和广泛的，形象地说，它是整个人类产生的信息流。人脑是一个强大的系统，能够分析非结构化的数据阵列，处理并“分析”它们。但即便如此，人类的精力是有限的，无法应对现代巨大的信息流，这就是为什么人们创造计算机来辅助自身进行信息处理的原因，包括日常的个人计算机和超级计算机。但随后出现了另一个性质的问题，即需要对正在处理的数据进行结构化。人类每天都会产生大约2.5万亿字节的数据，其中80%是非结构化的。这意味着80%的内容对今天的传统计算机系统来说是不可处理的。因此，认知计算便应运而生，这种技术模仿人脑，比传统计算机的效率高出许多倍。值得一提的是，这只是模仿大脑中负责处理和分析来自外部信息的一小部分功能，人工智能系统自学能力还有待开发。尽管如此，认知技术可以做很多事情，使得个人生活与企业生产更加高效便利。

认知计算是分析多种数据的复杂学科，如：模式识别、自然语言处理（NLP）、情感识别等，模拟人类认知世界的行为。目前认知科学中包括以下类别：认知心理学、认知语言学、认知伦理学、数学逻辑、神经科学、神经生物学、神经生理学、精神哲学等。

一些专家认为，认知计算是更注重推理和理解的计算机技术。这是一种可以超越人类认知能力的技术，可以使得机器人在复杂情况下做出决定。但同时，人工智能认知计算只基于输入数据，而不是基于自我的感知经验。这种经验的缺乏使得人工智能无法做出最合适、最人性化的判断。

同时，认知计算可以处理大量的数据，在分析工具的帮助下，这项技术可以简化复杂的人类决策。它将使具有认知计算能力的人工智能更容易在复杂情况下做出具有战略意义的决定。但到目前为止，还没有出现多任务、大规模的人工智能技术可以解决基于多个不同数据源的决策问题。

谷歌最近宣布推出一项正在开发的技术，即Pathways多任务和大规模自我学习神经网络，这项技术使人工智能向具备自我认知能力迈出了一大步。

三、认知技术的全面性

通过将各种分析性、预测性和指令性工具整合到认知计算中，这项技术将能够真实地理解、学习和分析数据，为用户提供近乎完美的意见。这将使人工智能更接近于人类的思维。

今天认知计算的基本任务之一是通过分析人的感受，以了解用户在输入数据时的背景和其中的细微差别，并将这些因素充分计算在将要做出的判断内。目前，人工智能已经可以通过生物识别技术、手势、语音语调和行为来识别人类的基本情感。

四、人工智能和认知计算

人工智能和认知计算使用机器学习算法，如自然语言处理，以提高执行任务的能力。人工智能技术原本是指机器具备独立完成弱人工智能行为的能力，而通过认知技术，人工智能已经接近强人工智能的特征，即推理能力，拥有意识，意识到自己但不一定与人类的意识相似。

五、两种技术间的区别

人工智能是一个更广泛的概念，而认知计算只是人工智能技术的一种。在人工智能正在成为其他技术不可或缺的一部分的大背景下，认知计算也在行为转变过程中发挥着重要作用。

一些专家认为，人工智能和认知计算都将使用不同的方法来进行数据驱动的决策。当认知计算作为一种补充，做出更多明智的决定时，人工智能将彻底解决这个问题。例如，人工智能和认知计算必须处理大型数据集时，在分析所有数据后，人工智能将建议采取最佳行动来解决问题，而认知计算将提取有价值的信息来支持决策。

因此，可以说，人工智能可以代表人类做出更好的决定，而认知计算可以帮助人类做出最终决定，这也使得人工智能和认知计算密切相关。虽然它们在概念上相似，但这两种技术都有不同的含义，与人类互动的倾向也不尽相同。

六、认知技术的运用

认知计算技术提供了灵活、学习、评估以及更有效的商业管理管理发展方法。诸如IBM的Watson云服务等技术提供了将认知计算应用于各种业务领域的工具，并将它们嵌入到企业应用和程序中，例如：利用语言识别和人类语音感知技术（NLP），实现为客户提供语音问答服务的功能。除上述计算机应用领域，在市场营销方面，利用认知技术处理非结构化数据，制作预测、图表和业务建议，以此来提高业务盈利能力。例如，通过处理客户的行为和偏好，它可以为实施有效的企业营销政策提出建议。同时，认知技术在风险管理中也发挥着不可小觑的作用。风险管理需要多种计算方法，认知技术可以提供业务发展所有领域的多极计算，对公司的盈利能力作出评估。

注：2022年3月23日，吉洪·诺维科夫（俄罗斯，原作者）。