Cognitive Computing

认知计算是对人工智能（AI）系统的一种称呼。这类系统可处理大量非结构化数据，例如文本、语音和图像，对数据提出假设并评估其可信度，再通过按优先级排序且有证据支持的建议辅助人类决策。IBM 在其 Watson 系统于 2011 年赢得电视智力竞赛《危险边缘！》后推广了这一术语；在 2010 年代，这一术语主要作为产品和营销标签，用于指代结合了自然语言处理（NLP）、机器学习、知识图谱和聊天机器人等对话界面的系统。如今，这些系统通常直接称为 AI，而使用过该术语的供应商大多已不再使用它。

起源与定义#

IBM Research 曾用“认知计算”指代 SyNAPSE，这是一个于 2008 年启动、旨在构建类脑芯片的 DARPA 项目；该项目研制出了 TrueNorth 芯片（2014 年），芯片包含一百万个脉冲神经元和 2.56 亿个突触。Watson 获胜后，这一术语的含义转向了能够对文档进行推理的软件。IBM Research 主管 John Kelly 和 Steve Hamm 于 2013 年将他们关于 Watson 的著作命名为《智能机器：IBM 的 Watson 与认知计算时代》。2014 年，认知计算联盟联合创始人 Sue Feldman 和分析师 Hadley Reynolds 发布了工作组对认知系统的定义：系统应具备适应性，能随着信息和目标的变化而学习；具备交互性，能与用户及其他系统互动；具备迭代性和状态性，能提出澄清问题并记住先前步骤；还应具备情境感知能力，能参考时间、地点、领域、用户档案和任务。

IBM Watson 的工作原理#

2011 年 2 月，Watson 在《危险边缘！》节目中与该节目最成功的两位冠军进行两场对决，最终得分为 77,147 美元；Ken Jennings 得分 24,000 美元，Brad Rutter 得分 21,600 美元。Watson 运行由 David Ferrucci 领导开发的 DeepQA 软件，使用 90 台服务器和 2,880 个处理器核心；比赛期间没有连接互联网。DeepQA 会在存储的来源中搜索许多候选答案，用数百种算法为每个答案的证据评分，再将这些分数结合为基于过往比赛学习得到的置信度，整个过程约需三秒：

只有在置信度超过阈值时，Watson 才会按下抢答器；节目播出了它最可能的三个候选答案及其置信度。Watson 是一个开放领域的问答系统；IBM 后续产品沿用了按排名返回答案及其支持证据的设计。这种可解释性让专业人士能够核查建议背后的来源。

应用与挫折#

IBM 将 Watson 应用于肿瘤学、银行、税务准备、客户服务及其他行业，面向需要阅读大量文档的专业人士；每个产品都是针对自身领域训练的人工狭义智能。医疗保健领域最为困难：德克萨斯大学系统 2017 年的一项审计发现，MD Anderson 癌症中心已向外部公司（主要是 IBM 和 PricewaterhouseCoopers）支付超过 6,200 万美元，用于一个尚未产出可供临床使用系统的 Watson 肿瘤学项目。IBM 于 2022 年将 Watson Health 的数据和分析资产出售给 Francisco Partners，之后这些资产成为 Merative 公司。2023 年，IBM 推出了以基础模型为核心的平台 watsonx；Microsoft 则将 Azure Cognitive Services 更名为 Azure AI services。Ultralytics IBM watsonx 集成指南会在 watsonx.ai 笔记本中训练 YOLO26检测器，并微调 yolo26n.pt，以便在水下图像中寻找塑料垃圾、生物材料和遥控潜水器。

认知计算与相关术语的区别#

• 通用人工智能（AGI）：一种假设中的系统，能够学习人类可以完成的任何智力任务。认知计算系统各自服务于一个领域，例如肿瘤学或税务准备。
• 符号 AI：通过手写规则和逻辑进行推理。DeepQA 将分类法等符号来源与统计证据评分结合起来。
• 认知架构：人类认知的研究模型，例如 Soar 和 ACT-R，通过模拟记忆、注意力和问题解决来解释人类的思维方式。认知计算产品则用这个词来指辅助专家的商业软件。
• 情感计算：检测人类情绪并作出回应。IBM 曾通过 Watson Tone Analyzer 提供这类认知服务；这是一个可为文本中的情绪和语气评分的 API。