认知计算

认知计算是指在计算机模型中模拟人类思维过程。它涉及利用数据挖掘、模式识别和自然语言处理（NLP）技术，通过自学习系统来模仿人脑运作方式。 其目标不仅在于处理数据，更在于创建无需持续人工监督即可解决问题的自动化系统。不同于依赖 rigid logic trees 的传统程序化计算，认知计算系统采用概率论方法：它们能从非结构化数据中生成假设、推理论证及建议，助力人类在复杂环境中做出更优决策。

认知计算与通用人工智能（AGI）

要理解认知计算的具体范畴，必须将其与相关的人工智能概念区分开来。

• 认知计算与 通用人工智能（AGI）： 认知计算虽能模拟人类推理，但通常具有特定领域限制。 经过法律训练的认知系统无法执行外科手术。 AGI（或称"强人工智能"）指具备人类般智能应用能力的理论机器， 可解决任何问题。认知计算是当前可用的实用技术， 而AGI仍是OpenAI等机构未来研究的目标。
• 认知计算与统计人工智能： 传统统计人工智能侧重数学优化，以在特定任务（如分类）中实现高精度。认知计算则采用更广泛的方法，强调推理、假设生成和基于证据的解释，通常整合知识图谱来映射概念间的关联。

通过视觉人工智能实现认知感知

视觉感知通常是认知管道的第一步。系统在对环境进行推理之前，必须先感知环境。现代视觉模型如YOLO26充当感官输入层，从非结构化视频数据中提取结构化对象。这些结构化数据随后传递至推理引擎以做出决策。

下面的示例演示了如何使用 ultralytics 作为感知层的软件包， 识别认知系统可能需要track的对象。

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO26 model to serve as the visual perception engine
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Perform inference on an image to identify objects in the environment
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Extract detected classes to feed into a cognitive reasoning system
for r in results:
    # Print the class names (e.g., 'person', 'bus') found in the scene
    for c in r.boxes.cls:
        print(model.names[int(c)])

赋能认知智能的技术

构建认知生态系统需要一系列先进技术协同运作。

• 深度学习（DL）：神经网络提供了处理图像和语音等非结构化数据所需的模式识别能力。
• 大数据分析：处理海量、高速数据流的能力至关重要。诸如Apache Spark等工具常被用于管理为认知模型提供数据的数据管道。
• 云基础设施：诸如 Google AI和 Microsoft 认知服务等平台提供了 运行这些高强度工作负载所需的可扩展计算能力。
• 推理引擎：超越简单分类，这些组件将逻辑规则和概率推理应用于数据。这通常涉及符号人工智能技术，用于解释决策依据。

实际应用

认知计算正通过机器的速度和规模增强人类的专业知识，从而改变各行各业。

1. 医疗诊断： 在医学影像分析中，认知系统整合患者病历、医学期刊及诊断影像。通过处理海量多模态学习数据，该系统可为肿瘤科医生推测潜在诊断方案并建议治疗计划，从而降低诊断误差并实现个性化诊疗。
2. 智能农业：认知系统通过分析卫星图像、天气模式和土壤传感器数据推动精准农业发展。农业人工智能解决方案能够对作物健康状况进行推理，在病害扩散前预测疫情爆发，并自动调节灌溉系统以优化产量同时节约用水。

通过Ultralytics 模型的感官输入与先进推理能力相结合，认知计算正为机器开辟道路，使其不仅能计算，更能理解。Ultralytics 通过简化这些复杂模型的生命周期管理，促进了跨多样化环境的训练、标注和部署。