认知计算-一种被广泛认为是人工智能最重要的表现的技能。

作为其用户，我们已逐渐将技术视为理所当然。如今，几乎没有什么东西像个人计算机那样平凡而平凡，它可以处理数字并使我们能够读取文件和访问Internet。计算机会再次以任何方式使我们惊奇吗？令人惊讶的是，认知计算可能存在某种潜力-一种被广泛认为是人工智能最重要的表现的技能。

回到大学时代，后来在我的职业生涯初期，我编写了软件。我以程序员的身份获得了第一笔薪水。我经常熬夜，甚至整夜不停地纠正无休止的代码错误。有时候，我编写的代码最终开始按照我想要的目的工作，以达到预期的目的。随着时间的流逝，这样的时刻变得越来越频繁。我经常想知道程序员是否会被替换。但是如何以及用什么呢？我的科幻文学作品中充斥着有关机器人，人工智能和自学技术的故事，这些故事超越了它们的界限，开始违反规则，程序和算法。这些技术设法从错误中吸取教训并增持经验。那都是科幻小说。除了程序员分配给它的任务之外，计算机程序还执行其他任何操作吗？真是个妄想但是后来我遇到了其他概念，例如自学习机器和神经网络。

事实证明，计算机程序可能会增持经验并将其应用于修改其行为。实际上，机器从经验中学习，这些经验既可以直接从自己身上获得，也可以植入自己的记忆中。我已经了解了模拟人脑的算法。他们在寻找给定问题的最佳解决方案时进行自我修改。我了解了认知计算，这是我对这个话题的思考，我想在本文中分享。

在处理数字时，计算机会看着我的脸

认知计算的所有现有定义都有一些共同的特征。一般而言，该术语是指主要来自对人脑功能的研究而得出的一系列技术。它描述了各种人工智能和信号处理的结合。两者都是机器意识发展的关键。它们体现了先进的工具，例如机器自学和推理，得出自己的结论，处理自然语言，发表演讲，与人类互动等等。所有这些都是人与机器之间协作的方面。简而言之，术语“认知计算”是指一种模仿人脑处理信息的方式并增强人的决策能力的技术。

认知计算。它可以用来做什么？

认知计算模仿人类的思维。它增强了使用它的设备，同时增强了用户自身的能力。认知机器可以主动理解这种语言并响应从自然语言交互中提取的信息。他们还可以识别物体，包括人脸。它们的复杂性是人类历史上任何产品都无法比拟的。

小吃时间，诺伯特

本质上，认知计算是一组功能和特性，它们使机器变得更加智能，同时也使人们更加友好。认知计算可以被视为技术上的游戏规则改变者，并且是一种新的，微妙的方式来联系人们及其操作的机器。尽管这既不是情感上的也不是精神上的，但这种联系肯定不仅仅是主客之间的关系。

由于这种质量，诸如Siri（来自Apple）的计算机助手必将逐渐变得更像人。开发此类功能的工作将中心化于计算机技术开发人员面临的最大挑战。这是为了使机器准确地理解人类，即不仅理解人们提出的问题，而且理解他们的潜在意图以及来自处理给定问题的用户的有意义的提示。换句话说，机器应该考虑人类行为的概念和社会环境。一个例子？一个关于一天中的时间的简单问题可能很快就会得到一个事实问题的答复，随后是一个真正的建议：“现在是下午1:30。休息一下和零食怎么样？你怎么说，诺伯特？”

亲爱的机器-请告诉我

我想在这里停留片刻，并向读者介绍我之前的机器学习文章。在其中，我说过机器技术使计算机能够学习，从而更有效地分析数据。机器学习增加了计算机的整体“体验”，它是通过执行任务来增持的。例如，我在许多场合提到的IBM Watson电脑都能理解自然语言问题。为了回答这些问题，它会搜索各种大型数据库，无论是商业数据库，数学数据库还是医学数据库。对于每个连续的问题（任务），计算机都会提高其技能。它吸收的数据越多，分配的任务越多，其分析和认知能力就越大。

机器学习已经是一种复杂的技术，尽管它是非常基本的机器技能，与人脑相似。它允许根据经验进行自我改进。然而，直到认知计算进入画面，用户才能真正享受到与实用智能技术的交互。该机器不仅提供对结构化信息的访问，还可以自主编写算法并提出问题的解决方案。例如，一名医生可能希望IBM的Watson不仅筛选数十亿条信息（大数据），并用它得出正确的结论，而且还会提供解决眼前问题的想法。

在这一点上，我想提供一个日常经验的例子。车载汽车导航系统依靠大量的地形数据，对其进行分析以生成地图。然后显示地图，其中包含从请求的点A到点B的路线，并适当考虑了用户的旅行偏好和先前的路线选择。这依赖于机器学习。但是，直到机载机器提出一条避免出现交通拥堵的特定路线，同时结合我们的习惯，它才开始近似认知计算。

数字运算不是万能的

所有这些都很好，但是今天的工程师从哪里得到的想法是计算机应该比快速处理更多的事情多呢？ IBM阿尔玛登研究中心负责人Jeffrey Welser的负责人已经花费了近五十年的时间开发了人工智能，他给出了一个简单的答案：“人类的思维无法很好地处理数字，但是它在其他方面做得很好，例如玩游戏，策略，理解谜语和自然语言，以及识别面孔。因此，我们研究了如何使计算机做到这一点”。

使用算法和自学习技术开发有助于人类做出决策的机器的努力产生了惊人的效果。在设计Watson时，IBM大大提高了技术世界的门槛。

我们现在如何应用它？

毫无疑问，对人类大脑的研究已成为信息技术发展的跳板，它将对我们的生活产生更广泛的影响，影响到商业，安全，安保，市场，科学，医学和工业领域。 “看”懂自然语言并识别物体的计算机可以帮助所有人，从正规学校的老师到寻找治愈癌症的科学家。在商业世界中，该技术应及时帮助提高人力资源的使用效率，找到更好的方法来获得新的能力，并最终放松因遵循传统管理模式而产生的僵化的公司规则。在医学上，关于与出色的分析工具IBM Watson相关的医生的希望，已经写了很多文章。在医疗保健方面，沃森将即时查看患者的病历，帮助诊断健康状况，并使医生能够立即访问以前在要求的时间范围内无法检索到的信息。这可能成为诊断和治疗尚无法治愈的疾病的重大突破。

沃森（Watson）已引起肿瘤学界的极大兴趣，其成员对计算机能够快速搜索巨大的癌症数据库（对癌症治疗至关重要）的能力寄予厚望，并为医生提供了重要的提示。

结合量子计算，这将成为解决复杂技术问题的强大工具。即使在今天，营销专家也意识到认知计算系统的价值，认知计算系统在自动化，客户关系和服务个性化方面发挥着越来越重要的作用。在人类活动的每个领域中，数据处理，战略计划和建模都很重要，这些领域最终将受益于这些技术突破。

机器的第三纪元

有人甚至声称认知计算将开始IT的第三纪元。在20世纪初，计算机被视为纯粹的计数机。从1950年代开始，他们开始依赖大型数据库。在21世纪，计算机学会了看，听和思考。由于人类思维是一个复杂的过程，其结果通常是无法预测的，因此也许我们可以假定人与机器的认知结合将很快导致现在难以预见的发展。

未来的机器必须改变人们获取和扩展知识的方式，以实现“认知”加速。但是，无论未来可能带来什么，如今，计算机以越来越高效的思维变得越来越令人兴奋。

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