❶ 認知計算是什麼與人工智慧，機器學習這些概念有什麼區別

最近要寫paper也在關注這些議題，現有資料中徐峰、冷伏海的paper《認知計算及其對情報科學的影響》中的表述相對系統：

認識計算源自模擬人腦的計算機系統的人工智慧，90年代後，研究人員開始用認知計算一詞，以表明該學科用於教計算機象人腦一樣思考，而不只是開發一種人工系統。傳統的計算技術是定量的，並著重於精度和序列等級，而認知計算則試圖解決生物系統中的不精確、不確定和部分真實的問題，以實現易於處理、強勁和低價的工程問題解決方案。認知計算是認知科學的子領域之一，也是認知科學的核心技術領域。認知計算對於未來信息技術、人工智慧等領域均有著十分重要的影響。在認知科學領域，雖說大多數人贊同「心智或認知就是計算」這一口號式的綱領並在其指導下從事常規研究，但對於認知計算卻沒有十分明確統一的概念。下面是對認知計算的一些理解。
認知計算是綜合了神經網路、計算機組織一系列事件和經驗作決策的一個技術領域。人工神經網路的發展是該方向的一大進步。人工神經網路用於計算機有關環境知識的組織，可使其作出合理(依據充分)的選擇，並有可能應對阻礙和問題。認知計算研究人員認為，大腦是一種機器，因此有可能被復制。
認知計算是一個多種技術的綜合體，每種技術用不同的方法解決其領域內的問題。如人工神經網路將生物神經的互動作為模式認知、決策、模擬和預測的模型。模糊邏輯利用類似於人類決策過程的方式利用信息，對於控制和決策制定應用十分有用。進化計算用於自然選擇和進化理論，在優化中十分有用。認知計算為分析技術處理和人類活動提供了一個有效的途徑。哈佛大學的Leslie
G．Valiant認為，與其他的方法相比，認知計算主要有以下三個特點：所有存儲、學習或回憶都是用先前獲取的信息通過承載網路執行的簡單演算法過程；系統把持續學習作為後台活動；在更加復雜的認知處理中，如分析復雜情景或推理時，內部計算擁有一個重要的時間域和需要保持的狀態信息。
認知計算是一種自上至下的、全局性的統一理論研究，旨在解釋觀察到的認知現象(思維)，符合已知的自下而上的神經生物學事實(大腦)，可以進行計算，也可以用數學原理解釋。認知計算尋求一種符合已知的有著大腦神經生物學事實的計算機科學類的軟體/硬體元件。並用於處理感知、記憶、語言、智力和意識等心智過程。
上面的幾種理解從不同的側面對認知計算的內涵和特點進行了分析，從中可以看出，雖然表述不盡相同，但許多學者對於認知計算涉及的主要技術領域，及認知計算需解決的主要問題大都有著較為類似的看法。綜合以上概念，可以將認知計算簡單地理解為綜合了多種技術的，旨在通過利用基於計算技術等人工機制實現人類認知功能的技術領域，是認知科學的核心技術領域。在情報科學領域常用人工智慧的概念，但實際上認知計算與人工智慧所關注的重點存在著一些差別。人工智慧重在研製一種能夠實現人類認知功能的人工機器，而認識計算則重在研究可以模擬人類的認知功能的計算原理和方法。

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還在研究中，所以先放一段別人的表述吧，之後有更成熟的想法再更新。

❷ 認知計算的介紹

認知計算1代表一種全新的計算模式，它包含信息分析，自然語言處理和機器學習領域的大量技術創新，能夠助力決策者從大量非結構化數據中揭示非凡的洞察。認知系統能夠以對人類而言更加自然的方式與人類交互；認知系統專門獲取海量的不同類型的數據，根據信息進行推論；從自身與數據、與人們的交互中學習。

❸ 認知計算，人工智慧和大數據分析有何區別

你好·
大數據分析屬於認知計算的一個維度。與大數據相比，認知計算的范圍更廣、技術也更為先進。
認知計算和大數據分析有類似的技術，比如大量的數據、機器學習（MachineLearning）、行業模型等，大數據分析更多強調的是獲得洞察，通過這些洞察進行預測。此外，傳統的大數據分析會使用模型或者機器學習的方法，但更多的是靠專家提供。
對於認知計算而言，洞察和預測只是其中的一種。但是，認知計算更為強調人和機器之間自然的交互，這些維度都不是傳統的大數據分析所強調。
此外，認知計算目前成長很快的一個領域為深度學習（DeepLearning），它的學習方法與傳統方法不同，更多的是基於大量的數據通過自學的方式得到這樣的模型，而不需要很多的人為干預，這個從學習方法來講和大數據分析有很多不同的地方。
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❹ 什麼是認知計算，它有哪些特點

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數據析屬於認知計算維度與數據相比認知計算范圍更廣、技術更先進
認知計算數據析類似技術比量數據、機器習（MachineLearning）、行業模型等數據析更強調獲洞察通些洞察進行預測外傳統數據析使用模型或者機器習更靠專家提供
於認知計算言洞察預測其種認知計算更強調機器間自交互些維度都傳統數據析所強調
外認知計算目前快領域深度習（DeepLearning）習與傳統同更基於量數據通自式模型需要干預習講數據析同
希望能夠幫助

❺ 認知計算，大數據及人工智慧區別有哪些

這兩個是不同的領域，但是有共同點的，都是以後發展的趨勢的。人工智慧對技術的要求更高一些吧。大數據涉及的范圍比較廣。但是人工智慧也是比較廣泛的。檸檬學院大數據。

❻ 認知計算是什麼與人工智慧，機器學習這些概念有什麼區別

認知計算是通過與人的自然語言交流及不斷地學習，從而幫助人們做到更多的系統，是從版硬體架構到算權法策略、從程序設計到行業專長等多個學術領域的結合，能夠使人們更好地從海量復雜的數據中獲得更多洞察，從而做出更為精準的決策。
雖然認知計算包括人工智慧的一些要素，但前者是一個更寬泛的概念。認知計算不是製造「為人們思考」的機器，而是與「增加人類智慧」有關，能夠幫助我們更好地思考和做出更為全面的決定。

❼ 認知計算是什麼與人工智慧，機器學習這些概念有什麼區別

「認知計算」這個概念的核心是類腦計算。或者換種說法，狹義的認知計算就是類腦計算。認知計算的終極目標，就是完全的類腦計算。

人工智慧是一個很大的概念，個人認為從終極目標的角度來說，認知計算是實現人工智慧的一條重要途徑。人腦僅憑幾十瓦的功率，能夠處理種種復雜的問題，怎樣看都是很神奇的事情。更重要的是，人腦認知的一個關鍵點在於能夠處理情感，這一點是現有人工智慧所難以企及的。以神經網路的觀點來看，情感就是一種計算的產物，即腦神經網路計算的產物。那麼我們以後能否建立初能夠認知情感的模型？或者說部分認知情感的模型？這都是認知計算要重點解決的問題。但個人認為，如果要從技術角度去講認知計算和人工智慧兩者的關系，那就要非常謹慎。通常的研究者恐怕難以到達這個高度。進一步講，能夠從技術角度單把人工智慧講清楚，都是一件水平很高的事情。
至於與機器學習的關系，在現階段，兩者的相當一部分技術、演算法都是重合的，但兩者的服務目標則有所區別。具體來講，認知計算更強調「類腦」。現今付諸實踐的機器學習方法，離類腦計算尚有相當遠的一段距離。深度學習的確在計算機視覺等領域取得了巨大的成功，最近還擊敗了人類專業圍棋手。但個人認為深度學習在現階段還不能說是類腦計算，最多達到仿生層面。例如，撇開剛才講到的情感問題不談，如果我們關注一下神經元激活函數，就會發現實際生物體神經細胞中的input-output關系基本上是sigmoid [1]，但在deep learning中，激活函數sigmoid不一定好用，後來就出現了ReLU，大家發現ReLU比sigmoid好用得多。但ReLU的提出實際上是離生物體神經元越走越遠，因此Deep Learning是否還走在類腦的道路上，現在還不能給出肯定的結論。另外，由於Deep learning目前還沒有嚴格的數學理論支撐，同時人們對腦的理解還十分有限，所以完全的類腦計算還會是一個很長遠的目標。這正是認知計算需要解決的問題，要解決這個問題，就必須在研究方法論上將計算機科學和認知神經科學擺到同等的地位。簡單地說，一個沒有系統地學過認知神經科學的人，完全可以做機器學習，並發出高水平的paper，但卻很難做好真正的認知計算。
探索、學習、模擬人腦，正是認知計算的魅力所在。

❽ 認知計算是什麼與人工智慧，機器學習這些概念有什麼區別

首先關注什麼是機器學習？機器學習有下面幾種定義：機器學習是一門人工智慧的科學，該領域的主要研究對象是人工智慧，特別是如何在經驗學習中改善具體演算法的性能。機器學習是對能通過經驗自動改進的計算機演算法的研究。機器學習是用數據或以往的經驗，以此優化計算機程序的性能標准。一種經常引用的英文定義是：sksTandperformancemeasureP,ifitsperformanceattasksinT,asmeasuredbyP,improveswithexperienceE.通俗一點的解釋就是，機器學習演算法可以從過去已知的數據中學習數據隱藏的規律，利用這些學習來的規律，在給定一定輸入的情況下，對未來進行預測。機器學習的應用領域有哪些？機器學習已廣泛應用於數據挖掘、計算機視覺、自然語言處理、生物特徵識別、搜索引擎、醫學診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、DNA序列測序、語音和手寫識別、戰略游戲和機器人等眾多領域。機器學習演算法的分類以及這些分類之間的區別是什麼？廣義來說，有三種機器學習演算法：①監督式學習，②非監督式學習，③強化學習，以下分別介紹這三種方法的區別。監督式學習定義：從給定的訓練數據集中學習出一個函數，當新的數據到來時，可以根據這個函數預測結果。監督學習的訓練集要求是包括輸入和輸出，也可以說是特徵和目標。訓練集中的目標是由人標注的。常見的監督學習演算法包括線性回歸分析和邏輯回歸分析。監督式學習的例子有：線性回歸、決策樹、隨機森林、K–近鄰演算法、邏輯回歸等。非監督式學習定義：與監督學習相比，訓練集沒有人為標注的結果。常見的無監督學習演算法有聚類。這種分析方式被廣泛地用來細分客戶，根據干預的方式分為不同的用戶組。非監督式學習的例子有：關聯演算法和K–均值演算法。強化學習定義：通過觀察來學習做成如何的動作。每個動作都會對環境有所影響，學習對象根據觀察到的周圍環境的反饋來做出判斷。這個演算法訓練機器進行決策。它是這樣工作的：機器被放在一個能讓它通過反復試錯來訓練自己的環境中。機器從過去的經驗中進行學習，並且嘗試利用了解最透徹的知識作出精確的判斷。強化學習的例子有：馬爾可夫決策過程。常見的機器學習演算法有哪些？線性回歸邏輯回歸決策樹SVM樸素貝葉斯K最近鄰演算法K均值演算法隨機森林演算法降維演算法GradientBoost和Adaboost演算法

❾ 認知計算是什麼與人工智慧，機器學習這些概念有什麼區別

貼上網路標准答案：
認知計算[1]代表一種全新的計算模式，它包含信息分析，自然語言處理和機器學習領域的大量技術創新，能夠助力決策者從大量非結構化數據中揭示非凡的洞察。認知系統能夠以對人類而言更加自然的方式與人類交互；認知系統專門獲取海量的不同類型的數據，根據信息進行推論；從自身與數據、與人們的交互中學習。

認知計算的一個目標是讓計算機系統能夠像人的大腦一樣學習、思考，並做出正確的決策。人腦與電腦各有所長，認知計算系統可以成為一個很好的輔助性工具，配合人類進行工作，解決人腦所不擅長解決的一些問題。

關於認知計算與人工智慧的關系？
雖然認知計算包括部分人工智慧領域的元素，但是它涉及的范圍更廣。認知計算不是要生產出代替人類進行思考的機器，而是要放大人類智能，幫助人類更好地思考。
認知計算與人工智慧，一個更偏向於技術體系，一個更偏向於最終的應用形態。認知計算的滲透，讓更多的產品與服務具備了智能，而認知計算本身也是在向人腦致敬，所以雙方不僅不矛盾，反而是相輔相成的。
長期以來，人工智慧研究者都在開發旨在提升計算機性能的技術，這些技術能讓計算機完成非常廣泛的任務，而這些任務在過去被認為只有人才能完成，包括玩游戲、識別人臉和語音，在不確定的情況下做出決策、學習和翻譯語言。
IBM Watson 是認知計算系統的傑出代表，也是一個技術平台。認知計算代表一種全新的計算模式，它包含信息分析，自然語言處理和機器學習領域的大量技術創新，能夠助力決策者從大量結構化和非結構化數據中揭示非凡的洞察。