❶ 认知计算是什么与人工智能，机器学习这些概念有什么区别

最近要写paper也在关注这些议题，现有资料中徐峰、冷伏海的paper《认知计算及其对情报科学的影响》中的表述相对系统：

认识计算源自模拟人脑的计算机系统的人工智能，90年代后，研究人员开始用认知计算一词，以表明该学科用于教计算机象人脑一样思考，而不只是开发一种人工系统。传统的计算技术是定量的，并着重于精度和序列等级，而认知计算则试图解决生物系统中的不精确、不确定和部分真实的问题，以实现易于处理、强劲和低价的工程问题解决方案。认知计算是认知科学的子领域之一，也是认知科学的核心技术领域。认知计算对于未来信息技术、人工智能等领域均有着十分重要的影响。在认知科学领域，虽说大多数人赞同“心智或认知就是计算”这一口号式的纲领并在其指导下从事常规研究，但对于认知计算却没有十分明确统一的概念。下面是对认知计算的一些理解。
认知计算是综合了神经网络、计算机组织一系列事件和经验作决策的一个技术领域。人工神经网络的发展是该方向的一大进步。人工神经网络用于计算机有关环境知识的组织，可使其作出合理(依据充分)的选择，并有可能应对阻碍和问题。认知计算研究人员认为，大脑是一种机器，因此有可能被复制。
认知计算是一个多种技术的综合体，每种技术用不同的方法解决其领域内的问题。如人工神经网络将生物神经的互动作为模式认知、决策、模拟和预测的模型。模糊逻辑利用类似于人类决策过程的方式利用信息，对于控制和决策制定应用十分有用。进化计算用于自然选择和进化理论，在优化中十分有用。认知计算为分析技术处理和人类活动提供了一个有效的途径。哈佛大学的Leslie
G．Valiant认为，与其他的方法相比，认知计算主要有以下三个特点：所有存储、学习或回忆都是用先前获取的信息通过承载网络执行的简单算法过程；系统把持续学习作为后台活动；在更加复杂的认知处理中，如分析复杂情景或推理时，内部计算拥有一个重要的时间域和需要保持的状态信息。
认知计算是一种自上至下的、全局性的统一理论研究，旨在解释观察到的认知现象(思维)，符合已知的自下而上的神经生物学事实(大脑)，可以进行计算，也可以用数学原理解释。认知计算寻求一种符合已知的有着大脑神经生物学事实的计算机科学类的软件/硬件元件。并用于处理感知、记忆、语言、智力和意识等心智过程。
上面的几种理解从不同的侧面对认知计算的内涵和特点进行了分析，从中可以看出，虽然表述不尽相同，但许多学者对于认知计算涉及的主要技术领域，及认知计算需解决的主要问题大都有着较为类似的看法。综合以上概念，可以将认知计算简单地理解为综合了多种技术的，旨在通过利用基于计算技术等人工机制实现人类认知功能的技术领域，是认知科学的核心技术领域。在情报科学领域常用人工智能的概念，但实际上认知计算与人工智能所关注的重点存在着一些差别。人工智能重在研制一种能够实现人类认知功能的人工机器，而认识计算则重在研究可以模拟人类的认知功能的计算原理和方法。

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还在研究中，所以先放一段别人的表述吧，之后有更成熟的想法再更新。

❷ 认知计算的介绍

认知计算1代表一种全新的计算模式，它包含信息分析，自然语言处理和机器学习领域的大量技术创新，能够助力决策者从大量非结构化数据中揭示非凡的洞察。认知系统能够以对人类而言更加自然的方式与人类交互；认知系统专门获取海量的不同类型的数据，根据信息进行推论；从自身与数据、与人们的交互中学习。

❸ 认知计算，人工智能和大数据分析有何区别

你好·
大数据分析属于认知计算的一个维度。与大数据相比，认知计算的范围更广、技术也更为先进。
认知计算和大数据分析有类似的技术，比如大量的数据、机器学习（MachineLearning）、行业模型等，大数据分析更多强调的是获得洞察，通过这些洞察进行预测。此外，传统的大数据分析会使用模型或者机器学习的方法，但更多的是靠专家提供。
对于认知计算而言，洞察和预测只是其中的一种。但是，认知计算更为强调人和机器之间自然的交互，这些维度都不是传统的大数据分析所强调。
此外，认知计算目前成长很快的一个领域为深度学习（DeepLearning），它的学习方法与传统方法不同，更多的是基于大量的数据通过自学的方式得到这样的模型，而不需要很多的人为干预，这个从学习方法来讲和大数据分析有很多不同的地方。
希望能够帮助到你

❹ 什么是认知计算，它有哪些特点

·
数据析属于认知计算维度与数据相比认知计算范围更广、技术更先进
认知计算数据析类似技术比量数据、机器习（MachineLearning）、行业模型等数据析更强调获洞察通些洞察进行预测外传统数据析使用模型或者机器习更靠专家提供
于认知计算言洞察预测其种认知计算更强调机器间自交互些维度都传统数据析所强调
外认知计算目前快领域深度习（DeepLearning）习与传统同更基于量数据通自式模型需要干预习讲数据析同
希望能够帮助

❺ 认知计算，大数据及人工智能区别有哪些

这两个是不同的领域，但是有共同点的，都是以后发展的趋势的。人工智能对技术的要求更高一些吧。大数据涉及的范围比较广。但是人工智能也是比较广泛的。柠檬学院大数据。

❻ 认知计算是什么与人工智能，机器学习这些概念有什么区别

认知计算是通过与人的自然语言交流及不断地学习，从而帮助人们做到更多的系统，是从版硬件架构到算权法策略、从程序设计到行业专长等多个学术领域的结合，能够使人们更好地从海量复杂的数据中获得更多洞察，从而做出更为精准的决策。
虽然认知计算包括人工智能的一些要素，但前者是一个更宽泛的概念。认知计算不是制造“为人们思考”的机器，而是与“增加人类智慧”有关，能够帮助我们更好地思考和做出更为全面的决定。

❼ 认知计算是什么与人工智能，机器学习这些概念有什么区别

“认知计算”这个概念的核心是类脑计算。或者换种说法，狭义的认知计算就是类脑计算。认知计算的终极目标，就是完全的类脑计算。

人工智能是一个很大的概念，个人认为从终极目标的角度来说，认知计算是实现人工智能的一条重要途径。人脑仅凭几十瓦的功率，能够处理种种复杂的问题，怎样看都是很神奇的事情。更重要的是，人脑认知的一个关键点在于能够处理情感，这一点是现有人工智能所难以企及的。以神经网络的观点来看，情感就是一种计算的产物，即脑神经网络计算的产物。那么我们以后能否建立初能够认知情感的模型？或者说部分认知情感的模型？这都是认知计算要重点解决的问题。但个人认为，如果要从技术角度去讲认知计算和人工智能两者的关系，那就要非常谨慎。通常的研究者恐怕难以到达这个高度。进一步讲，能够从技术角度单把人工智能讲清楚，都是一件水平很高的事情。
至于与机器学习的关系，在现阶段，两者的相当一部分技术、算法都是重合的，但两者的服务目标则有所区别。具体来讲，认知计算更强调“类脑”。现今付诸实践的机器学习方法，离类脑计算尚有相当远的一段距离。深度学习的确在计算机视觉等领域取得了巨大的成功，最近还击败了人类专业围棋手。但个人认为深度学习在现阶段还不能说是类脑计算，最多达到仿生层面。例如，撇开刚才讲到的情感问题不谈，如果我们关注一下神经元激活函数，就会发现实际生物体神经细胞中的input-output关系基本上是sigmoid [1]，但在deep learning中，激活函数sigmoid不一定好用，后来就出现了ReLU，大家发现ReLU比sigmoid好用得多。但ReLU的提出实际上是离生物体神经元越走越远，因此Deep Learning是否还走在类脑的道路上，现在还不能给出肯定的结论。另外，由于Deep learning目前还没有严格的数学理论支撑，同时人们对脑的理解还十分有限，所以完全的类脑计算还会是一个很长远的目标。这正是认知计算需要解决的问题，要解决这个问题，就必须在研究方法论上将计算机科学和认知神经科学摆到同等的地位。简单地说，一个没有系统地学过认知神经科学的人，完全可以做机器学习，并发出高水平的paper，但却很难做好真正的认知计算。
探索、学习、模拟人脑，正是认知计算的魅力所在。

❽ 认知计算是什么与人工智能，机器学习这些概念有什么区别

首先关注什么是机器学习？机器学习有下面几种定义：机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。一种经常引用的英文定义是：sksTandperformancemeasureP,ifitsperformanceattasksinT,asmeasuredbyP,improveswithexperienceE.通俗一点的解释就是，机器学习算法可以从过去已知的数据中学习数据隐藏的规律，利用这些学习来的规律，在给定一定输入的情况下，对未来进行预测。机器学习的应用领域有哪些？机器学习已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等众多领域。机器学习算法的分类以及这些分类之间的区别是什么？广义来说，有三种机器学习算法：①监督式学习，②非监督式学习，③强化学习，以下分别介绍这三种方法的区别。监督式学习定义：从给定的训练数据集中学习出一个函数，当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集要求是包括输入和输出，也可以说是特征和目标。训练集中的目标是由人标注的。常见的监督学习算法包括线性回归分析和逻辑回归分析。监督式学习的例子有：线性回归、决策树、随机森林、K–近邻算法、逻辑回归等。非监督式学习定义：与监督学习相比，训练集没有人为标注的结果。常见的无监督学习算法有聚类。这种分析方式被广泛地用来细分客户，根据干预的方式分为不同的用户组。非监督式学习的例子有：关联算法和K–均值算法。强化学习定义：通过观察来学习做成如何的动作。每个动作都会对环境有所影响，学习对象根据观察到的周围环境的反馈来做出判断。这个算法训练机器进行决策。它是这样工作的：机器被放在一个能让它通过反复试错来训练自己的环境中。机器从过去的经验中进行学习，并且尝试利用了解最透彻的知识作出精确的判断。强化学习的例子有：马尔可夫决策过程。常见的机器学习算法有哪些？线性回归逻辑回归决策树SVM朴素贝叶斯K最近邻算法K均值算法随机森林算法降维算法GradientBoost和Adaboost算法

❾ 认知计算是什么与人工智能，机器学习这些概念有什么区别

贴上网络标准答案：
认知计算[1]代表一种全新的计算模式，它包含信息分析，自然语言处理和机器学习领域的大量技术创新，能够助力决策者从大量非结构化数据中揭示非凡的洞察。认知系统能够以对人类而言更加自然的方式与人类交互；认知系统专门获取海量的不同类型的数据，根据信息进行推论；从自身与数据、与人们的交互中学习。

认知计算的一个目标是让计算机系统能够像人的大脑一样学习、思考，并做出正确的决策。人脑与电脑各有所长，认知计算系统可以成为一个很好的辅助性工具，配合人类进行工作，解决人脑所不擅长解决的一些问题。

关于认知计算与人工智能的关系？
虽然认知计算包括部分人工智能领域的元素，但是它涉及的范围更广。认知计算不是要生产出代替人类进行思考的机器，而是要放大人类智能，帮助人类更好地思考。
认知计算与人工智能，一个更偏向于技术体系，一个更偏向于最终的应用形态。认知计算的渗透，让更多的产品与服务具备了智能，而认知计算本身也是在向人脑致敬，所以双方不仅不矛盾，反而是相辅相成的。
长期以来，人工智能研究者都在开发旨在提升计算机性能的技术，这些技术能让计算机完成非常广泛的任务，而这些任务在过去被认为只有人才能完成，包括玩游戏、识别人脸和语音，在不确定的情况下做出决策、学习和翻译语言。
IBM Watson 是认知计算系统的杰出代表，也是一个技术平台。认知计算代表一种全新的计算模式，它包含信息分析，自然语言处理和机器学习领域的大量技术创新，能够助力决策者从大量结构化和非结构化数据中揭示非凡的洞察。