认知计算

认知计算的工作原理

认知系统通过模仿人类认知而设计的能力组合来发挥作用：

1. 语境理解：它们超越了关键词的范畴，能够把握数据中的含义、细微差别、时间、位置和语法，类似于人类在对话中理解上下文的方式。这涉及到先进的 NLP 技术和对数据内部关系的理解，可在《走向数据科学》等有关上下文的文章中进行探讨。
2. 假设生成与评估：面对模棱两可或复杂的问题，认知系统可以形成潜在的答案或解决方案（假设），权衡支持证据，并评估置信度，就像人类的批判性思维一样。这通常依赖于数据挖掘和模式识别。
3. 动态学习：这些系统通过反馈和新的数据输入进行调整和学习，随着时间的推移不断改进其知识和决策，而无需针对每种新情况进行明确的重新编程。这利用了底层的ML 模型，通常涉及强化学习等技术。

与人工智能和机器学习的相关性

认知计算建立在人工智能和 ML 的基础之上，是一种更高层次的整合，旨在实现更直观和自适应的交互。标准的 ML 侧重于从数据中学习模式以进行预测或分类（监督学习、无监督学习）。认知计算将这些 ML 功能作为一个更大架构中的组成部分，该架构还包含符号推理、知识表示（知识图谱）和受认知科学启发的交互设计。它强调以增强人机交互的方式进行理解、推理和学习（ACM SIGCHI）。

与相关术语的区别

• 人工智能（AI）：人工智能是创造智能机器的广泛领域。认知计算是一个子集，专门侧重于模拟类似人类的认知过程（思考、推理、学习）。
• 机器学习（ML）：机器学习提供了让系统从数据中学习的算法。认知系统使用ML 作为核心组件，但将其与其他技术相结合，进行更广泛的认知模拟。
• 人工狭义智能（ANI）：ANI 是指为特定任务（如图像识别、翻译）而设计的人工智能。虽然当前的认知系统主要依赖于复杂的人工智能组件，但其目标是整合这些狭义的能力，在不同领域实现更灵活、更像人类的问题解决方式。

真实世界的应用

认知计算在各行各业都有应用，它能增强决策能力，实现复杂任务的自动化。这里有两个例子：

1. 医疗保健领域的人工智能：认知系统通过分析大量患者数据、医学文献和医学影像数据，为临床医生提供潜在诊断或治疗方案建议。例如，系统可以分析扫描结果以发现异常，可能会使用YOLO11 等模型来检测医学影像中的肿瘤，将分析结果与患者病史和研究论文（arXiv 研究实例）进行交叉对比，并向医生提供综合信息。梅奥诊所（Mayo Clinic）等机构利用人工智能提高诊断准确性，改善患者护理，展示了人工智能驱动的医疗保健解决方案。
2. 增强客户服务：认知系统为复杂的聊天机器人和虚拟助理提供动力，它们可以处理复杂的客户询问，理解上下文和情感（情感分析），并通过访问和解释不同的信息源提供个性化支持。Google 双工机器人（Google Duplex）等实例旨在实现高度自然的互动。在金融领域，认知系统有助于分析客户行为并提供量身定制的建议，《金融领域的人工智能》博客和摩根大通（JPMorgan Chase）等公司都在探索人工智能。

工具和技术

开发认知系统依赖于强大的平台和工具。IBM Watson是一个著名的商业平台，提供用于自然语言理解、计算机视觉和决策的 API，经常被作为认知计算应用的重要范例。其他关键技术包括Google 人工智能（Google Cloud AI）等云平台和《Azure 机器学习快速入门》等指南提供的工具，以及以下开源框架 TensorFlow和 PyTorch.对于认知系统中的视觉感知等特定任务，诸如 Ultralytics YOLO等模型可提供最先进的物体检测和图像分割功能。Ultralytics HUB等平台为训练自定义模型、管理数据集和部署对许多认知应用至关重要的视觉组件（包括利用云训练选项）提供了简化的工作流程。您可以在《SAS 认知计算概述》等资源中找到更多见解。艾伦图灵研究所（Alan Turing Institute）等研究机构和人工智能促进协会（AAAI）等组织为深度学习和认知架构的基础研究做出了巨大贡献。