要想了解認(rèn)知計算，首先應(yīng)該辨析認(rèn)知計算與人工智能的關(guān)系。讓我們從本世紀(jì)第二個10年中兩場轟動世界的人機(jī)大賽說起。

一場人機(jī)大賽發(fā)生在2011年2月，IBM旗下的沃森系統(tǒng)在美國最受歡迎的智力問答電視節(jié)目《危險邊緣》中亮相，并最終打敗了兩位人類冠軍對手布拉德·魯特爾和肯·詹寧斯，奪得第一名。《危險邊緣》的比賽以一種獨特的問答形式進(jìn)行，問題設(shè)置的涵蓋面非常廣泛，涉及歷史、文學(xué)、藝術(shù)、流行文化、科技、體育、地理、文字游戲等各個領(lǐng)域。與一般問答節(jié)目相反，《危險邊緣》以答案形式提問、提問形式作答，根據(jù)以答案形式提供的各種線索，參賽者必須以問題的形式做出簡短正確的回答。參賽者不僅需要具備歷史、文學(xué)、政治、科學(xué)和通俗文化等知識，還需會解析隱晦含義、反諷與謎語等。

另一場人機(jī)大賽發(fā)生在2016年3月，谷歌旗下的阿爾法狗系統(tǒng)與圍棋世界冠軍、職業(yè)九段棋手李世石進(jìn)行圍棋人機(jī)對弈，最終阿爾法狗以4比1的總比分獲勝。眾所周知，圍棋的變化與難度是驚人的，在19×19的棋盤中，圍棋的合法棋局?jǐn)?shù)可能數(shù)接近10的171次方，這是一個天文數(shù)字。人類通常將圍棋競技視為智慧的巔峰對決，甚至也有人將圍棋視為人類智慧堡壘。

這兩場人機(jī)大賽都對整個世界產(chǎn)生了巨大的影響。在許多人工智能倡導(dǎo)者看來，這兩場競賽同時吹響了第三波人工智能浪潮的號角，共同推動了新一輪人工智能技術(shù)的發(fā)展。然而，另外一些學(xué)者認(rèn)為這兩場競賽中涉及的技術(shù)存在本質(zhì)差異，谷歌的阿爾法狗是以深度學(xué)習(xí)為代表的新一代人工智能的技術(shù)，而IBM的沃森推動的是一種被稱為“認(rèn)知計算”的新計算范式。那么，認(rèn)知計算與人工智能究竟存在什么樣的差異？

認(rèn)知計算與人工智能的區(qū)別

區(qū)分認(rèn)知計算與人工智能，可以從概念本體和人機(jī)關(guān)系兩個視角來辨識。

從概念本體的視角來看，人工智能是以一種“黑盒”的方式，表現(xiàn)出人類的智能行為，而認(rèn)知計算則是以一種“白盒”的方式，模仿人類的思維過程和行為。根據(jù)一般的定義，智能指的是能夠?qū)W習(xí)、了解以及處理新的情境，并進(jìn)行推理；能夠應(yīng)用知識來操縱環(huán)境，并遵循客觀原則進(jìn)行抽象思考。而認(rèn)知指的是通過思維、情感與心理行為或者過程，獲取知識并進(jìn)行理解。

人工智能技術(shù)旨在使計算機(jī)解決復(fù)雜問題，如果人要解決這些問題則需要用到人類智能。在這里，結(jié)果（把問題解決了）很重要。認(rèn)知計算同樣也旨在使計算機(jī)解決復(fù)雜問題，不過是以模仿人類的方式進(jìn)行問題求解。在這里，過程（如何解決）很重要。在這個視角下，人工智能是對人類智能的模仿，而認(rèn)知計算則是對人類推理行為的模仿。

以上述兩場人機(jī)大賽為例，阿爾法狗旨在贏下棋局，即按照圍棋的規(guī)則，用自己的棋子盡可能地“占據(jù)”更多的棋盤空間。阿爾法狗推演棋局的套路與李世石的下棋方法可謂“風(fēng)馬牛不相及”，從某種意義上，你都可以認(rèn)為他們玩的不一定是一個游戲。而沃森則不同，它在比賽之前很難定義具體目標(biāo)，它所能做的是在競賽過程中，盡可能模擬人類問答的“認(rèn)知過程”，利用自己更強(qiáng)的計算能力和知識庫贏得競賽。因此，阿爾法狗采用的是一種典型的人工智能技術(shù)，而沃森采用的則是一種典型的認(rèn)知計算技術(shù)。

從人機(jī)關(guān)系的視角來看，人工智能旨在代替人類進(jìn)行決策，人機(jī)之間存在一定的代理關(guān)系，且會產(chǎn)生一定的沖突。而認(rèn)知計算則是輔助人類進(jìn)行決策，人機(jī)之間更多的是協(xié)作、融合與共生的關(guān)系。

人類通常會委托人工智能為人類完成某項任務(wù)，在這個過程中，人工智能通常作為一種代理來代替人類進(jìn)行某項決策。而認(rèn)知計算核心在于輔助人類決策，它只是為人類賦予更高精度的分析能力，確保決策過程中的信息掌控。

舉一個職業(yè)咨詢的例子來展現(xiàn)人工智能與認(rèn)知技術(shù)的差異。人工智能助手將會自動評估求職者的職業(yè)技能，并找到與他職業(yè)技能最匹配的工作崗位，同時為求職者進(jìn)行薪酬與福利待遇的協(xié)商，最后，人工智能助手將商談好的工作告訴求職者。

相反，認(rèn)知計算助手則是對求職者的求職給出一些建議，將某個崗位所需要的教育經(jīng)歷、薪資對比以及目前崗位空缺情況等情報信息提供給求職者，同時盡可能地為求職者選擇不同崗位的優(yōu)缺點提供各種維度的分析。而最終將由求職者自己來進(jìn)行決策選擇哪一份工作。

因此，人工智能有可能自主形成一個決策閉環(huán)，而將人類排斥在這個閉環(huán)之外，而認(rèn)知計算則一直是將人類置于決策閉環(huán)的核心位置。

認(rèn)知計算的范圍與特征

從計算的發(fā)展來看，在經(jīng)歷了制表計算、可編程計算兩個時代之后，目前計算正在邁入認(rèn)知計算時代?？傮w而言，認(rèn)知計算的應(yīng)用范圍非常廣泛，涉及參與、決策與發(fā)現(xiàn)等不同方面，其核心圍繞增強(qiáng)人類的“認(rèn)知”能力。

依據(jù)認(rèn)知理論的觀點，人的認(rèn)知系統(tǒng)包含兩個子系統(tǒng)：System1和System2。System1又稱“直覺系統(tǒng)”，主要負(fù)責(zé)快速、無意識、非語言的認(rèn)知。System2又稱“邏輯分析系統(tǒng)”，是有意識，有邏輯、規(guī)劃、推理以及可以用語言表達(dá)的系統(tǒng)。

認(rèn)知計算能夠用于增強(qiáng)人類的System1功能。隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，認(rèn)知計算系統(tǒng)基于強(qiáng)大的信息處理與利用能力，為人類提供更強(qiáng)的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)感知和大數(shù)據(jù)分析能力。認(rèn)知計算可以通過分布式代理，基于流數(shù)據(jù)創(chuàng)建交互式感知、洞察和可視化系統(tǒng)，從而為實時監(jiān)控和分析提供支撐。

認(rèn)知計算亦能夠用于增強(qiáng)人類的System2功能。認(rèn)知計算系統(tǒng)包含了各種實體之間的周境關(guān)系，使得它能夠形成假設(shè)和論斷。與此同時，它能夠融合并處理歧義的甚至是自相矛盾的數(shù)據(jù)，這使得認(rèn)知計算系統(tǒng)具有理解海量信息、自我學(xué)習(xí)、開發(fā)深度領(lǐng)域洞見和提供專家輔助的能力。基于上述能力，認(rèn)知計算系統(tǒng)能夠深度參與人類的生活與生產(chǎn)各項活動中。典型的應(yīng)用就包括“科拉”這類人類網(wǎng)絡(luò)空間與信息生活的助手。

與以往的計算范式相比較，認(rèn)知計算在適應(yīng)性、交互性、迭代和周境感知等方面都有顯著的特征。

認(rèn)知計算能感知周邊環(huán)境和語境，并能進(jìn)行相應(yīng)的自適應(yīng)。認(rèn)知計算需要進(jìn)行動態(tài)編程，必須理解，識別和提取上下文元素，例如涵義、語法、時間、位置、法規(guī)、用戶的個人資料、過程、任務(wù)和目標(biāo)。它們可能會利用多種信息源，包括結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)字信息，以及感官輸入（視覺，手勢，聽覺或傳感器提供的信息）。

認(rèn)知計算具有“記憶”功能，并能進(jìn)行迭代。認(rèn)知計算系統(tǒng)必須能夠記住先前的交互信息，通過信息與語義的疊加，進(jìn)行理性推理和輔助決策。例如，作為一個數(shù)字醫(yī)療助手，當(dāng)某個用戶在凌晨1點左右與數(shù)字醫(yī)療助手交流“胸悶、失眠”等情形時，數(shù)字醫(yī)療助手必須能夠“意識”到當(dāng)前的時間以及用戶所處的環(huán)境（躺在床上），并能夠結(jié)合用戶以往的狀態(tài)信息（比方說，這種“胸悶、失眠”癥狀已經(jīng)持續(xù)兩周以上），進(jìn)行綜合研判并給用戶一個合理的建議（譬如是否需要持續(xù)吃某種藥物，或者是否需要馬上聯(lián)系醫(yī)生進(jìn)行就醫(yī)診斷和治療等）。

認(rèn)知計算的發(fā)展前景

認(rèn)知計算是人類概念和思維過程在計算環(huán)境下的一個縮影，是一個自我學(xué)習(xí)的積累，通過模式識別、數(shù)據(jù)挖掘和自然語言處理等技術(shù)模仿人類大腦工作的方式，它重新定義人與網(wǎng)絡(luò)空間和信息圈的關(guān)系。一個認(rèn)知計算系統(tǒng)能夠自適應(yīng)并為圖像、自然語言等相關(guān)信息賦予意義。認(rèn)知計算的主要目標(biāo)并不是構(gòu)建能夠思考的機(jī)器，而是創(chuàng)造能夠分析海量數(shù)據(jù)、自我學(xué)習(xí)且自主運轉(zhuǎn)的計算機(jī)系統(tǒng)，它應(yīng)該精通于解決復(fù)雜問題，它應(yīng)促使人與機(jī)器交互并獲得理解，從而增強(qiáng)人類認(rèn)知能力。正如奧克蘭大學(xué)的米歇爾·迪金森博士所言，認(rèn)知計算旨在輔助你的工作，幫助你成為更好的你。因此，推動認(rèn)知計算在各行業(yè)的廣泛應(yīng)用與滲透，將會使人類更好地棲居于網(wǎng)絡(luò)空間。

在金融領(lǐng)域，認(rèn)知技術(shù)推動人性化金融科技興起。為了更有效地服務(wù)越來越多的客戶，銀行和金融機(jī)構(gòu)可以廣泛采用認(rèn)知技術(shù)，除了自動執(zhí)行后端和管理任務(wù)外，認(rèn)知技術(shù)也能主導(dǎo)其面向客戶的活動。

在教育領(lǐng)域，認(rèn)知計算可以成為學(xué)生教育的重要推動力。在教室中應(yīng)用認(rèn)知計算主要是為每個學(xué)生定制個性化學(xué)習(xí)助手。這種認(rèn)知助手可以減輕老師在教學(xué)生時面臨的壓力，同時增強(qiáng)學(xué)生的整體學(xué)習(xí)體驗。教師可能無法照顧到每個學(xué)生的個人注意力，而這正是認(rèn)知計算所能彌補(bǔ)的地方。當(dāng)學(xué)生與他們的個性化認(rèn)知助手一起上課時，該認(rèn)知助手可以開發(fā)各種技術(shù)，例如制定課程計劃，以定制和幫助滿足學(xué)生及其需求。

在衛(wèi)生保健領(lǐng)域，許多技術(shù)公司正在開發(fā)涉及可用于醫(yī)療領(lǐng)域的認(rèn)知計算的技術(shù)。分類和辨識能力是這些認(rèn)知計算裝置的主要目標(biāo)。認(rèn)知計算在鑒定致癌物方面可能非常有幫助，它能夠幫助檢查員在更少的時間內(nèi)解釋無數(shù)的文檔。此外，認(rèn)知技術(shù)還可以評估有關(guān)患者的信息，深入查看每一條病歷，尋找可能導(dǎo)致患者問題的蛛絲馬跡。醫(yī)生可以使用認(rèn)知計算系統(tǒng)來輔助他們進(jìn)行診斷，利用海量醫(yī)學(xué)教科書和相關(guān)資料分析患者的病史，為醫(yī)生提供一些診斷支持依據(jù)，有可能向醫(yī)生提供一些醫(yī)生從未考慮過，甚至都不知道的疾病參考。

在商業(yè)領(lǐng)域，認(rèn)知計算與可滿足客戶需求的大數(shù)據(jù)和算法相結(jié)合，可以在經(jīng)濟(jì)決策中發(fā)揮重要作用。企業(yè)可以使用認(rèn)知計算來將各種風(fēng)險因素納入決策，然后向公司針對投資或選址分支機(jī)構(gòu)提供有效建議。

正如萊布尼茨之夢所闡釋的那樣，在認(rèn)知計算范式下，計算之于人腦，猶如算數(shù)之于數(shù)，代數(shù)之于量，在認(rèn)知計算的輔助下，人類能夠更好地進(jìn)行發(fā)現(xiàn)和判定。相對于人工智能而言，由于更側(cè)重與人的協(xié)作、融合與共生，認(rèn)知計算能夠擺脫一般意義下的“人工智能”威脅論，掙脫倫理“桎梏”，以更加人性化的方式，回歸技術(shù)本質(zhì)，從而造福人類。