认知计算

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。

认知计算源自模拟人脑的计算机系统的人工智能，90年代后，研究人员开始用一词，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，而则试图解决生物系统中的不、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，这给技术的发展带来了新的机遇和挑战。

另据IDC预测，到2018年，超过一半的消费者将获取到基于开发的服务。到2020年，50%的商业分析软件将包含基于功能的分析工具，同时认知服务将嵌入新的应用之中。嵌入式的数据分析将为美国企业提供超过600亿美元的减省。

历史

对于未来人工智能、信息技术、认知科学等领域均有着十分重要的影响。

认知科学源于20世纪50年代，该名称于1956年在马萨诸塞理工学院的一次信息论的科学讨论会上提出。60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，Allan Collins，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；同时认知科学也是包含了心理学、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。

据IBM的资料显示，从历*看，是第三个计算时代：

·*个时代是制表时代(Tabulating Computing)，始于19 世纪，进步标志是能够执行详细的人口普查和支持美国社会保障体系。

· 第二个时代为可编程计算时代(Programming Computing)，兴起于20 世纪40 年代，支持内容包罗万象，从太空探索到互联网都包含其中。

·第三个时代是时代(Cognitive Computing)，与前两个时代有着根本性的差异。因为认知系统会从自身与数据、与人的交互中学习，所以能够不断自我提高。因而，认知系统绝不会过时。它们只会随着时间推移变得更加智能，更加宝贵。这是计算*zui重大的理念革命。随着时间推移，认知技术可能会融入许多IT 解决方案和人类设计的系统之中，赋予它们一种思考能力。这些新功能将支持个人和组织完成以前无法完成的事情，比如更深入地理解世界的运转方式、预测行为的后果并制定更好的决策。

关于与人工智能的关系？

虽然包括部分人工智能领域的元素，但是它涉及的范围更广。不是要生产出代替人类进行思考的机器，而是要放大人类智能，帮助人类更好地思考。

与人工智能，一个更偏向于技术体系，一个更偏向于zui终的应用形态。的渗透，让更多的产品与服务具备了智能，而本身也是在向人脑致敬，所以双方不仅不矛盾，反而是相辅相成的。

长期以来，人工智能研究者都在开发旨在提升计算机性能的技术，这些技术能让计算机完成非常广泛的任务，而这些任务在过去被认为只有人才能完成，包括玩游戏、识别人脸和语音，在不确定的情况下做出决策、学习和翻译语言。

IBM Watson 是系统的杰出代表，也是一个技术平台。代表一种全新的计算模式，它包含信息分析，自然语言处理和机器学习领域的大量技术创新，能够助力决策者从大量结构化和非结构化数据中揭示非凡的洞察。

另外，在工业领域的人工智能产品如WETHINK。WETHINK是新兴人工智能企业重庆两江微链智能科技有限公司和加拿大丹尼雷克斯科技工业股份公司共同研发的一套机器人算法。此软件算法使用三维图像处理技术，该机器人控制系统可以通过一个工业相机就对物体进行三维识别和定位，从而引导机器人做出相应的动作。他可以用在生产线上自动识别不同的工件和不同的工件位置偏移、破损。他使机器人可以像人类一样看见，判断和工作。将自动化推向了智能化的高度。尤其是很多没有办法固定位置的产线，可以实现使用机器人。