董超 畢曉君

【摘要】認(rèn)知計(jì)算是人工智能的重要組成部分，是模擬人腦的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，近年來隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來得到廣泛關(guān)注.文中介紹了認(rèn)知計(jì)算的相關(guān)概念，歸納總結(jié)了認(rèn)知計(jì)算的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，通過對(duì)計(jì)算機(jī)和人腦的區(qū)別分析，對(duì)認(rèn)知計(jì)算的研究難點(diǎn)和重點(diǎn)進(jìn)行了論述，提出認(rèn)知計(jì)算的近期目標(biāo)和遠(yuǎn)期目標(biāo)，最后給出認(rèn)知計(jì)算的未來展望.

【關(guān)鍵詞】人工智能;認(rèn)知計(jì)算;計(jì)算機(jī)系統(tǒng);大數(shù)據(jù)

認(rèn)知計(jì)算（Cognitive Computing）源自模擬人腦的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的人工智能.90年代后，研究人員開始用認(rèn)知計(jì)算一詞，以表明該學(xué)科用于教計(jì)算機(jī)像人腦一樣思考，而不只是開發(fā)一種人工系統(tǒng)[1]。傳統(tǒng)的計(jì)算技術(shù)是定量的，并著重于精度和序列等級(jí)，而認(rèn)知計(jì)算則試圖解決生物系統(tǒng)中的不精確、不確定和部分真實(shí)的問題，以實(shí)現(xiàn)不同程度的感知、記憶、學(xué)習(xí)、語言、思維和問題解決等過程[3]。目前隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展以及大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，如何實(shí)現(xiàn)類似人腦的認(rèn)知與判斷，發(fā)現(xiàn)新的關(guān)聯(lián)和模式，從而做出正確的決策，顯得尤為重要，這給認(rèn)知計(jì)算技術(shù)的發(fā)展帶來了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。目前國外關(guān)于認(rèn)知計(jì)算的研究早于國內(nèi)，但都屬于較為前沿的研究領(lǐng)域，發(fā)表的相關(guān)文獻(xiàn)較少，因此系統(tǒng)地了解認(rèn)知計(jì)算，歸納總結(jié)目前國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，分析認(rèn)知計(jì)算未來發(fā)展方向具有一定的重要意義，本文通過查閱相關(guān)資料，試圖給出較為準(zhǔn)確的認(rèn)知計(jì)算發(fā)展綜述。

1.認(rèn)知計(jì)算的由來及定義

認(rèn)知是人類的一個(gè)復(fù)雜行為動(dòng)作，是人們推測(cè)和判斷客觀事物的心理過程，是在過去的經(jīng)驗(yàn)及對(duì)有關(guān)線索進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上形成的對(duì)信息的理解、分類、歸納、演繹和計(jì)算，人類的認(rèn)知活動(dòng)包括思維、語言、定向和意識(shí)4部分。

認(rèn)知科學(xué)源于20世紀(jì)50年代，該名稱于1956年的一次信息論的科學(xué)討論會(huì)上提出。60年代，認(rèn)知科學(xué)開始發(fā)展起來。1976年，《認(rèn)知科學(xué)》期刊創(chuàng)刊，1979年由Roger Schank， Allan Col lins， Donald Norman及其他一些心理學(xué)、語言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和哲學(xué)界的學(xué)者共同成立了認(rèn)知科學(xué)協(xié)會(huì)，使認(rèn)知科學(xué)得到了迅速的發(fā)展，成為了一個(gè)備受關(guān)注的學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域。90年代，有人將認(rèn)知科學(xué)定義為研究智能和智能系統(tǒng)的科學(xué)[4]。如今世界上已有60多所大學(xué)擁有認(rèn)知科學(xué)的相關(guān)課程。對(duì)于認(rèn)知科學(xué)的含義有著多種不同的解釋，總體上，認(rèn)知科學(xué)是一門以現(xiàn)代科學(xué)的觀點(diǎn)，用科學(xué)的方法研究人的精神世界的學(xué)科。認(rèn)知科學(xué)是包含了心理學(xué)、語言學(xué)、神經(jīng)科學(xué)和腦科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)，以及哲學(xué)、教育學(xué)、人類學(xué)等許多不同領(lǐng)域?qū)W科的一門廣泛的綜合性科學(xué)。其中認(rèn)知計(jì)算是認(rèn)知科學(xué)的子領(lǐng)域之一，也是認(rèn)知科學(xué)的核心技術(shù)領(lǐng)域，認(rèn)知計(jì)算對(duì)于未來信息技術(shù)、人工智能等領(lǐng)域均有著十分重要的影響。

認(rèn)知計(jì)算最簡單的工作是說話、聽、看、寫，復(fù)雜的工作是輔助、理解、決策和發(fā)現(xiàn).認(rèn)知計(jì)算是一種自上而下的、全局性的統(tǒng)一理論研究，旨在解釋觀察到的認(rèn)知現(xiàn)象（思維），符合已知的自下而上的神經(jīng)生物學(xué)事實(shí)（腦），可以進(jìn)行計(jì)算，也可以用數(shù)學(xué)原理解釋。它尋求一種符合已知的有著腦神經(jīng)生物學(xué)基礎(chǔ)的計(jì)算機(jī)科學(xué)類的軟、硬件元件，并用于處理感知、記憶、語言、智力和意識(shí)等心智過程。認(rèn)知計(jì)算的一個(gè)目標(biāo)是讓計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠像人的大腦一樣學(xué)習(xí)、思考，并做出正確的決策。人腦與電腦各有所長，認(rèn)知計(jì)算系統(tǒng)可以成為一個(gè)很好的輔助性工具，配合人類進(jìn)行工作，解決人腦所不擅長解決的一些問題。認(rèn)知計(jì)算時(shí)代，計(jì)算機(jī)將成為人類能力的擴(kuò)展和延伸。認(rèn)知計(jì)算意味著更高效的信息處理能力、更加自然的

人機(jī)交互能力、以數(shù)據(jù)為中心的體系設(shè)計(jì)，以及類似人腦的自主學(xué)習(xí)能力，這為人類應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)開啟了新方向。

理想狀態(tài)下，認(rèn)知計(jì)算系統(tǒng)應(yīng)具備以下四個(gè)特性[5]。

第一，輔助（Assistance）功能。認(rèn)知計(jì)算系統(tǒng)可以提供百科全書式的信息輔助和支撐能力，讓人類利用廣泛而深入的信息，輕松成為各個(gè)領(lǐng)域的“資深專家”。

第二，理解（Understanding）能力。認(rèn)知計(jì)算系統(tǒng)應(yīng)該具有卓越的觀察力和理解能力，能夠幫助人類在紛繁的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)不同信息之間的內(nèi)在聯(lián)系。

第三，決策（Decision）能力。認(rèn)知計(jì)算系統(tǒng)必須具備快速的決策能力，能夠幫助人類定量地分析影響決策的方方面面的因素，從而保障決策的精準(zhǔn)性。認(rèn)知計(jì)算系統(tǒng)可以用來解決大數(shù)據(jù)的相關(guān)問題，比如通過對(duì)大量交通數(shù)據(jù)的分析，找出解決交通擁堵的辦法。

第四，洞察與發(fā)現(xiàn)（Discovery）。認(rèn)知計(jì)算系統(tǒng)的真正價(jià)值在于，可以從大量數(shù)據(jù)和信息中歸納出人們所需要的內(nèi)容和知識(shí)，讓計(jì)算系統(tǒng)具備類似人腦的認(rèn)知能力，從而幫助人類更快地發(fā)現(xiàn)新問題、新機(jī)遇以及新價(jià)值。

2.認(rèn)知計(jì)算的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

在國外認(rèn)知計(jì)算受到了政府、研究機(jī)構(gòu)以及研究人員的高度重視。2002年，美國國家科學(xué)基金會(huì)（NSF）和美國商務(wù)部（DOC）共同資助了一個(gè)雄心勃勃的計(jì)劃“聚合四大技術(shù)，提高人類性能”，將納米技術(shù)、生物技術(shù)、信息技術(shù)和認(rèn)知科學(xué)看作21世紀(jì)四大前沿技術(shù)，并將認(rèn)知科學(xué)視為最優(yōu)先發(fā)展領(lǐng)域，主張這四大技術(shù)融合發(fā)展，并描繪了這樣的科學(xué)前景：“聚合技術(shù)以認(rèn)知科學(xué)為先導(dǎo)。因?yàn)橐坏┪覀兡軌蛟谌绾?、為何、何處、何時(shí)這四個(gè)層次上理解思維，我們就可以用納米科技來制造它，用生物技術(shù)和生物醫(yī)學(xué)來實(shí)現(xiàn)它，最后用信息技術(shù)來操縱和控制它，使它工作”。在歐洲，由歐盟資助的聚合技術(shù)及其對(duì)社會(huì)科學(xué)與人文科學(xué)的影響項(xiàng)目也同樣強(qiáng)調(diào)了認(rèn)知科學(xué)的重要性.在學(xué)術(shù)研究界，2006年由IBM阿爾馬登研究中心發(fā)起了2006年認(rèn)知計(jì)算會(huì)議，該會(huì)議取得了良好的效果。2007年又在加州大學(xué)召開了認(rèn)知計(jì)算會(huì)議。美國國防高級(jí)研究計(jì)劃署信息處理技術(shù)中心2003年開始資助的認(rèn)知計(jì)算項(xiàng)目的重點(diǎn)也是研制一種能夠?qū)Νh(huán)境、目標(biāo)和自身能力進(jìn)行思考，具有學(xué)習(xí)能力，能與使用者互動(dòng)并解釋其推理，以及應(yīng)對(duì)突發(fā)事件能力的認(rèn)知計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。近年來IBM公司成為認(rèn)知計(jì)算的研究先鋒，2011年，IBM開發(fā)的neurosynaptic（神經(jīng)突觸）計(jì)算機(jī)芯片為現(xiàn)代認(rèn)知計(jì)算的研究拉開了帷幕。2012年，在美國猶他州鹽湖城舉行的“超級(jí)計(jì)算機(jī)大會(huì)”上，IBM發(fā)布了其關(guān)于認(rèn)知計(jì)算的最新研究成果——《Compass：一個(gè)認(rèn)知計(jì)算架構(gòu)的可擴(kuò)展的模擬器》，這種芯片技術(shù)是模擬一個(gè)人腦，并且完成人腦的各種功能[6]。2013年10月2日，IBM研究院宣布成立“認(rèn)知計(jì)算研究聯(lián)合會(huì)”。據(jù)了解，以IBM沃森（Watson）為代表的認(rèn)知計(jì)算系統(tǒng)通過對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)運(yùn)算和分析，實(shí)現(xiàn)了自主學(xué)習(xí)并擁有了類似人腦的能力，它有效地提供信息，并且按我們的條件在人們每天面對(duì)的眾多的自然語言內(nèi)容里搜尋關(guān)鍵知識(shí)。并且已經(jīng)成功應(yīng)用于醫(yī)療、金融和客戶服務(wù)等領(lǐng)域，以其更加智能、精準(zhǔn)的大數(shù)據(jù)分析能力，降低誤診、拯救生命和提升客戶體驗(yàn)。IBM近日又宣布將與卡內(nèi)基梅隆大學(xué)、麻省理工學(xué)院、紐約大學(xué)和倫斯勒理工學(xué)院四所大學(xué)合作制造一種類似人類大腦的計(jì)算機(jī)，將能夠處理自然語言和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，像人類一樣通過經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行學(xué)習(xí)。

我國對(duì)認(rèn)知科學(xué)及認(rèn)知計(jì)算的研究尚處于起步階段，多數(shù)研究是對(duì)國外相關(guān)研究的介紹和總結(jié)。國內(nèi)涉及該領(lǐng)域的研究人員多數(shù)是哲學(xué)、心理學(xué)領(lǐng)域和信息技術(shù)領(lǐng)域。許多研究雖然涉及認(rèn)知計(jì)算技術(shù)，但多數(shù)將其納入人工智能的研究，很少使用認(rèn)知計(jì)算這一概念，至今還沒有關(guān)于認(rèn)知計(jì)算的綜述文章。2008年國家自然基金委員會(huì)發(fā)布了“視聽覺信息的認(rèn)知計(jì)算”重大研究計(jì)劃，重點(diǎn)包括多模態(tài)信息協(xié)同計(jì)算、自然語言（漢語）理解、腦-機(jī)接口、駕駛行為的認(rèn)知機(jī)理和無人駕駛車輛集成驗(yàn)證平臺(tái)等領(lǐng)域，該重大計(jì)劃的實(shí)施將有力地推動(dòng)我國認(rèn)知計(jì)算領(lǐng)域相關(guān)研究的發(fā)展，截止到目前已在視聽覺信息處理的基礎(chǔ)理論研究方面取得重要進(jìn)展，在視聽覺信息計(jì)算以及與視聽覺認(rèn)知相關(guān)的腦-機(jī)接口等關(guān)鍵技術(shù)方面取得重大突破。2013年10月11日，在北京舉辦以“從大數(shù)據(jù)到認(rèn)知計(jì)算”為主題的認(rèn)知計(jì)算研討會(huì)，達(dá)成“我們已經(jīng)進(jìn)入了認(rèn)知計(jì)算（Cognitive Computing）的新時(shí)代”的共識(shí)，2013年11月13日在MDCC 2013移動(dòng)開發(fā)者大會(huì)上中國工程院院士李德毅發(fā)表了題為《大數(shù)據(jù)時(shí)代的認(rèn)知計(jì)算》的演講，充分體現(xiàn)了當(dāng)前我國學(xué)者對(duì)認(rèn)知計(jì)算技術(shù)方面研究的高度重視[7]。

3.認(rèn)知計(jì)算目前研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)

人類的認(rèn)知主要依靠大腦來實(shí)現(xiàn)，為了能夠讓機(jī)器像人一樣具有認(rèn)知能力，有必要深入探討和研究人腦與計(jì)算機(jī)在存儲(chǔ)和處理信息時(shí)的區(qū)別，來確定認(rèn)知計(jì)算的研究目標(biāo)以及研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)。

就目前生物學(xué)家和神經(jīng)學(xué)家對(duì)大腦研究成果可知，人類大腦將記憶和存儲(chǔ)整合成一體，重量小于3磅，占用體積大約兩升，卻比燈泡更加節(jié)能，人腦大約包含1011個(gè)神經(jīng)元，每個(gè)神經(jīng)元大約有103～104個(gè)樹突及相應(yīng)的突觸，形成極為錯(cuò)綜復(fù)雜而靈活多變的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，雖然每個(gè)神經(jīng)元的運(yùn)算功能十分簡單，且信號(hào)傳輸速率也較低（大約100次/秒），但由于各神經(jīng)元之間形成的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)具有極極度并行互連功能，使人的大腦能夠高速處理復(fù)雜信息。人類大腦的運(yùn)行就像是一個(gè)大規(guī)模并行分布式處理器，屬于事件驅(qū)動(dòng)方式，也就是說它對(duì)其所處環(huán)境中的事物做出反應(yīng)，活動(dòng)狀態(tài)時(shí)耗能較少，休息狀態(tài)下更少。人類大腦會(huì)重復(fù)利用神經(jīng)元，并突觸、異步、并行、分布式、緩慢、不具通用性地處理問題，是可重構(gòu)的、專門的、容錯(cuò)的生物基質(zhì)，并且人腦記憶數(shù)據(jù)與進(jìn)行計(jì)算的邊界是模糊的。

而現(xiàn)代計(jì)算機(jī)是基于馮諾依曼結(jié)構(gòu)的二進(jìn)制存儲(chǔ)和中央處理器的分離機(jī)制，它的運(yùn)行大部分是按照順序依次進(jìn)行的，并由一個(gè)時(shí)鐘控制。這個(gè)時(shí)鐘就像是軍樂隊(duì)的一個(gè)指揮，將每一個(gè)指令和每一份數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)到下一個(gè)位置——就像有足夠空位的音樂搶椅子游戲。隨著時(shí)鐘增速以更快驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)處理速度，功耗也隨之大幅上升，甚至在休眠時(shí)這些機(jī)器也需要大量的電能。更重要的是，編程是必不可少的.它們由電線連接，并且容易出現(xiàn)故障。它們善于執(zhí)行的是預(yù)定義的算法以及分析工作。一般情況下計(jì)算機(jī)使用固定的數(shù)字化的程序模型，同步、串行、集中、快速、具有通用性地處理問題，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與計(jì)算過程在不同地址空間完成。

由此可知，人類大腦和現(xiàn)代計(jì)算機(jī)具有完全不同的架構(gòu)，它們的存儲(chǔ)和處理機(jī)制完全不同，無論我們?cè)倥Χ嗌倌?，以現(xiàn)代計(jì)算機(jī)為基礎(chǔ)的認(rèn)知計(jì)算無法模擬人腦的功能和實(shí)時(shí)反應(yīng)，不能像人類大腦一樣實(shí)現(xiàn)靈活而高深的認(rèn)知過程，完成這個(gè)任務(wù)需要一個(gè)新穎的架構(gòu)，這正是認(rèn)知計(jì)算目前面臨的難點(diǎn)和重點(diǎn)。

認(rèn)知計(jì)算是一項(xiàng)系統(tǒng)工程，涉及多個(gè)領(lǐng)域的技術(shù)，目前研究學(xué)者公認(rèn)的認(rèn)知計(jì)算的四大關(guān)鍵技術(shù)為以下四個(gè)方面[6]。

第一，在認(rèn)知計(jì)算最頂層的是機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言理解和人機(jī)交互等技術(shù)。

第二，大數(shù)據(jù)技術(shù)，包括以什么樣的方式來存儲(chǔ)、組織、管理及分析大數(shù)據(jù)等。

第三，計(jì)算機(jī)的架構(gòu)。認(rèn)知計(jì)算系統(tǒng)所要求的計(jì)算能力遠(yuǎn)高于我們今天所能提供的計(jì)算能力。因此，如何實(shí)現(xiàn)以數(shù)據(jù)為中心的系統(tǒng)設(shè)計(jì)也是當(dāng)前面臨的挑戰(zhàn)。

第四，在認(rèn)知計(jì)算系統(tǒng)的底層還需要實(shí)現(xiàn)原子及納米等技術(shù)方面的突破。

在上述認(rèn)知計(jì)算的四個(gè)關(guān)鍵技術(shù)中，由于人腦與計(jì)算機(jī)有著本質(zhì)區(qū)別，就目前認(rèn)知計(jì)算的研究現(xiàn)狀，其研究方向應(yīng)該分為近期目標(biāo)和遠(yuǎn)期目標(biāo)，其中近期目標(biāo)是認(rèn)知計(jì)算的研究重點(diǎn)，遠(yuǎn)期目標(biāo)是認(rèn)知計(jì)算的研究難點(diǎn)。

作為認(rèn)知計(jì)算的近期目標(biāo)就是在計(jì)算機(jī)上盡可能像人類一樣實(shí)現(xiàn)具有輔助、理解、決策和洞察與發(fā)現(xiàn)的能力，通過研究人類的認(rèn)知機(jī)理，建立計(jì)算機(jī)認(rèn)知模型，然后用計(jì)算機(jī)模擬人類認(rèn)知的過程來處理實(shí)際問題，如目前正在處于研究階段的人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言理解、視聽覺信息的識(shí)別以及智能人機(jī)交互技術(shù)的研究等，而基于計(jì)算機(jī)的任何認(rèn)知研究成果都無法實(shí)現(xiàn)機(jī)器認(rèn)知的實(shí)質(zhì)突破。

作為認(rèn)知計(jì)算的遠(yuǎn)期目標(biāo)應(yīng)該是研究一個(gè)具有與大腦存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)相似的電子大腦，新的電子大腦完全不同于目前的計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)和處理機(jī)理，而它像人類大腦一樣實(shí)現(xiàn)靈活而高深的認(rèn)知過程，為此我們需要不懈的努力，真正弄清人類大腦存儲(chǔ)和處理信息的機(jī)理，建立合理的數(shù)學(xué)模型，并通過軟硬件設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)在存儲(chǔ)和處理方面具有新機(jī)制的全新電子大腦結(jié)構(gòu)，力爭創(chuàng)造一種能夠與真正人類大腦相比擬的新型智能機(jī)器。

IBM阿爾馬登研究中心在這個(gè)方面進(jìn)行了有益而尖端的研究，給認(rèn)知計(jì)算的未來發(fā)展帶來信心。他們?cè)O(shè)計(jì)了神經(jīng)形態(tài)自適應(yīng)塑料可伸縮電子系統(tǒng)，為大腦的接線圖繪制地圖并開始人工合成，2009年5月他們成功地模擬建立了一個(gè)由10億個(gè)神經(jīng)元組成的系統(tǒng)，大約相當(dāng)于一個(gè)較低等哺乳動(dòng)物的大腦，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)同今天的計(jì)算機(jī)完全不同。存儲(chǔ)器與處理器組件被緊密結(jié)合在一起，它沒有時(shí)鐘，操作是不同步的、事件驅(qū)動(dòng)的，也就是說，它們沒有預(yù)定的次序或時(shí)間表，像人類一樣依賴的是學(xué)習(xí)而非編程。但其處理速度是實(shí)際事件發(fā)生速度的千分之一，不足以執(zhí)行人類基本行為：覓食、打架、逃跑和交配。

2012年9月該實(shí)驗(yàn)室模擬大腦建成了一個(gè)較小版本的硬件裝置，只有256個(gè)神經(jīng)元、26.2萬個(gè)可編程突觸和6.5萬個(gè)學(xué)習(xí)突觸，并且這臺(tái)機(jī)器運(yùn)行能耗跟大腦的耗能在同一個(gè)數(shù)量級(jí)上?；谄湓鷳B(tài)能力，這個(gè)“小型人腦”可以進(jìn)行空間導(dǎo)航、機(jī)器視覺、模式識(shí)別以及聯(lián)想記憶等，并可以基于證據(jù)生成假設(shè)。它有一個(gè)“心靈之眼”，可以辨別出事物背后的模式，例如根據(jù)一個(gè)潦草的筆記，對(duì)其實(shí)際所代表的數(shù)字做出較為準(zhǔn)確的猜測(cè)，這一成果已經(jīng)比我們前寒武紀(jì)的祖先優(yōu)秀了。

4.認(rèn)知計(jì)算的未來展望

在下一個(gè)計(jì)算時(shí)代，計(jì)算系統(tǒng)將具備學(xué)習(xí)、適應(yīng)和感知的能力，這將從根本上改善人們的生活、工作和人際交往的方式，這就是認(rèn)知計(jì)算時(shí)代，計(jì)算機(jī)將成為人類能力的擴(kuò)展和延伸。認(rèn)知計(jì)算意味著更高效的信息處理能力、更加自然的人機(jī)交互能力、以數(shù)據(jù)為中心的體系設(shè)計(jì)，以及類似人腦的自主學(xué)習(xí)能力，這為人類應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)開啟了新方向。

可以相信，隨著認(rèn)知計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，認(rèn)知計(jì)算系統(tǒng)所具備的四個(gè)層次的特性——輔助、理解、決策、發(fā)現(xiàn)，將是人類面對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的挑戰(zhàn)、做出智慧決策的保障.百科全書式的信息輔助和支撐，讓人類可以利用廣泛而深入的信息，輕松成為各個(gè)領(lǐng)域的“資深專家”;非凡的觀察和理解能力，幫助人類在紛繁信息中發(fā)現(xiàn)其內(nèi)在的關(guān)聯(lián)和涌現(xiàn)的趨勢(shì);快速?zèng)Q策能力，幫助人類定量地分析影響決策的方方面面，降低失誤，保障決策的精準(zhǔn)性;發(fā)現(xiàn)及洞察能力，將實(shí)現(xiàn)從“演繹”到“歸納”的突破，真正讓機(jī)器具備類似人腦的“認(rèn)知”能力，幫助人類發(fā)現(xiàn)當(dāng)今計(jì)算技術(shù)無法發(fā)現(xiàn)的新洞察，新機(jī)遇及新價(jià)值。

目前作為認(rèn)知計(jì)算系統(tǒng)的先鋒，IBM的沃森系統(tǒng)已經(jīng)應(yīng)用于醫(yī)療、金融和客戶服務(wù)等領(lǐng)域，以其更加智能、精準(zhǔn)的大數(shù)據(jù)分析能力，降低誤診、拯救生命和提升客戶體驗(yàn)[7]。

2013年9月18日國家自然基金委公布2013年度關(guān)于認(rèn)知計(jì)算的重大研究計(jì)劃，重點(diǎn)支持如下兩個(gè)領(lǐng)域，將是目前我國在認(rèn)知計(jì)算領(lǐng)域的未來研究方向。

（1）基于視聽覺認(rèn)知機(jī)理的無人駕駛車輛與行駛環(huán)境理解。

針對(duì)無人駕駛車輛行駛需求，研究生物視聽覺信息處理不同階段的認(rèn)知機(jī)理和計(jì)算模型：包括視聽覺信息早期處理（視聽覺信息預(yù)處理與增強(qiáng)）、中期處理（降維、特征選擇與提?。┖秃笃谔幚恚ǚ诸?、識(shí)別與理解）等不同階段的認(rèn)知機(jī)理與可計(jì)算模型。

1）基于視聽覺認(rèn)知機(jī)理的無人駕駛車輛

該集成項(xiàng)目要充分集成和體現(xiàn)在本重大研究計(jì)劃資助下所取得的有關(guān)視聽覺信息認(rèn)知機(jī)理與計(jì)算機(jī)視覺方面的重要?jiǎng)?chuàng)新性成果，同時(shí)還要集成和體現(xiàn)在本重大研究計(jì)劃資助下所研發(fā)的智能車關(guān)鍵技術(shù)與器件（如控制器、激光雷達(dá)、傳感器和芯片技術(shù)等），研制無人駕駛車輛平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜交通環(huán)境下高性能長距離自主行駛。

2）基于生物視覺機(jī)理的交通環(huán)境理解與目標(biāo)檢測(cè)

研究基于生物視覺機(jī)理及其視覺皮層信息處理機(jī)制的交通環(huán)境理解新模型和高效視覺信息處理方法。

（2）先進(jìn)腦機(jī)接口與腦認(rèn)知圖像重建.

1）先進(jìn)腦機(jī)接口

借鑒認(rèn)知科學(xué)的已有研究成果，重點(diǎn)研究人腦行為意圖信息可靠、快速獲取、處理、分析和應(yīng)用的新方法與新技術(shù)。

2）腦認(rèn)知圖像三維重建

重點(diǎn)研究人在一種或多種腦神經(jīng)影像設(shè)備下的視覺場景激勵(lì)方法、腦神經(jīng)影像的表征與時(shí)空關(guān)聯(lián)關(guān)系以及視覺場景激勵(lì)與腦認(rèn)知影像之間的數(shù)學(xué)映射模型，給出動(dòng)態(tài)腦認(rèn)知影像的三維重建模型和方法，探索理解與重現(xiàn)腦認(rèn)知過程。

未來，認(rèn)知計(jì)算在人類生活的各個(gè)方面都將帶來根本性的改變.可以想象，在實(shí)時(shí)金融風(fēng)險(xiǎn)控制領(lǐng)域，認(rèn)知計(jì)算技術(shù)可以讓人們實(shí)現(xiàn)秒級(jí)的風(fēng)險(xiǎn)檢測(cè)與防范;在教育領(lǐng)域，認(rèn)知計(jì)算通過實(shí)時(shí)分析技術(shù)，為學(xué)習(xí)者制定個(gè)性化的教育計(jì)劃并及時(shí)評(píng)估學(xué)習(xí)效果，以此優(yōu)化教育方案，提高教育質(zhì)量和效率。

5.結(jié)束語

認(rèn)知計(jì)算是一個(gè)能夠給人類生活帶來不可思議變化的智能技術(shù)，文中通過對(duì)認(rèn)知計(jì)算相關(guān)文獻(xiàn)的歸納總結(jié)，綜述了目前認(rèn)知計(jì)算的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，通過分析計(jì)算機(jī)與人腦的區(qū)別，給出了今后研究的遠(yuǎn)期近期目標(biāo)以及未來展望，對(duì)認(rèn)知計(jì)算的總體認(rèn)識(shí)和深入的研究具有一定益處?？傊J(rèn)知計(jì)算是一個(gè)貫穿整個(gè)計(jì)算機(jī)軟硬件的整體創(chuàng)新，它的實(shí)現(xiàn)需要來自各個(gè)領(lǐng)域科學(xué)家的共同努力，需要一個(gè)漫長而艱苦的研究過程，但是認(rèn)知計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，必將是未來科技發(fā)展的趨勢(shì)。

參考文獻(xiàn)

[1]史忠植.認(rèn)知計(jì)算[M].合肥：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)出版社，2008.

[2]瞿心昱.基于仿人腦認(rèn)知計(jì)算模型的機(jī)器人視覺學(xué)習(xí)方法[D].浙江：浙江工業(yè)大學(xué)，2012.

[3]王志良，鄭思儀，王先梅，王巍.心理認(rèn)知計(jì)算的研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)[J].模式識(shí)別與人工智能，2011，24（2）：215-225）.

[4]徐峰，冷伏海.認(rèn)知計(jì)算及其對(duì)情報(bào)科學(xué)的影響[J].情報(bào)雜志，2009，28（6）：19-23.

[5]郭濤.認(rèn)知計(jì)算更好駕馭大數(shù)據(jù)[N].中國計(jì)算機(jī)報(bào)（數(shù)據(jù)中心），2013-10-21（18）.

[6]何立中.認(rèn)知計(jì)算架構(gòu)突破傳統(tǒng)模式[N].中國計(jì)算機(jī)報(bào)（熱點(diǎn)觀察），2012-12-10（7）.

[7]申明.電腦會(huì)思考，認(rèn)知計(jì)算前景廣闊[N].科技日?qǐng)?bào)，2013-10-28（4）.

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（編號(hào)：61175126）;中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目（編號(hào)：HEUCFZ1209）;高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金項(xiàng)目（編號(hào)：20112304110009）。

作者簡介：

畢曉君（1964—），女，哈爾濱工程大學(xué)信息與通信工程學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，主要研究方向：智能信息處理、圖像處理。

董超（1984—），男，碩士研究生，現(xiàn)供職于哈爾濱工程大學(xué)，主要研究方向：智能信息處理。