認知計算：基于大數據的智能學習系統

　　傳統計算采用定量方法，并著重于精度和序列等級。而現實世界錯綜復雜，尤其是生物系統，充滿著諸多不精確、不確定和部分真實的問題，無以用傳統計算來圓滿解決。人們迫切需要一種更有效的計算技術，幫助人們實現更完美的感知、記憶、學習、語言、思維和問題解決等過程。

　　認知計算應運而生。作為一種具備規模化學習、根據目標推理及與人類自然互動能力的自我學習系統，認知計算可以像人腦那樣通過數據挖掘、圖像識別及與人的自然語言交流及不斷學習，為人們提供更多的幫助，讓人類實現無限個大小目標。認知計算能夠擺脫人類干預，自主學習、獨立思考，并為人們提供“智庫”能力。認知計算技術可應用于多個領域，與相關技術融合，使人們更好地從海量復雜數據中獲得更多洞察，從而作出更精準的決策。

　　認知計算代表了一種全新的計算模式，包含了信息分析、自然語言處理和機器學習領域的大量技術創新。認知計算系統能夠以對人類而言更自然的方式與人類交互，獲取不同類型的海量數據，并進行分析、推論，從自身與數據、與人們的交互中學習，最終助力決策者從語言、圖像、視頻等大量非結構化數據中揭示非凡的洞察。

　　認知計算的目標是建立一種能夠擺脫人類干預并自行解決復雜問題的計算系統，實現類腦計算——讓計算機系統能夠像人腦一樣學習、思考，并作出正確的決策。認知計算的重大意義更在于：認知計算系統不僅是代替人類進行思考的機器，更要放大人類智能，幫助人類更好思考。自主探索、學習、模擬人腦，這正是認知計算的魅力所在。借助認知計算系統，智能機器或各類人造大腦能主動學習、推理、感知這個世界，并與人類、環境進行交互反應。認知計算系統具有很強的動態性、自適應性、健壯性和交互性，會根據互動對象及環境變化作出動態反應。

　　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，配合人類開展工作，解決人腦所不擅長解決的一系列問題。

　　認知計算是人工智能和大數據的“聯姻”，具備人工智能的某些特征。認知計算與大數據、云計算、物聯網、人工智能、機器學習等科技前沿領域的關鍵詞密不可分，對人工智能、信息技術、認知科學等領域均有著十分重要的影響。隨著科學技術的發展及人工智能、大數據時代的到來，如何實現類似人腦的認知與判斷，發現新的關聯和模式，從而作出正確的決策，顯得尤為重要。這給認知計算技術的發展帶來了新的機遇和挑戰。

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