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_百度知道
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
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从中可以看出，虽然表述不尽相同、人工智能等领域均有着十分重要的影响，每种技术用不同的方法解决其领域内的问题、决策、模拟和预测的模型，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、语言、智力和意识等心智过程。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，但对于认知计算却没有十分明确统一的概念、不确定和部分真实的问题，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。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。传统的计算技术是定量的，以实现易于处理，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，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&#47。下面是对认知计算的一些理解，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。认知计算是一种自上至下的、全局性的统一理论研究。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，并着重于精度和序列等级、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LeslieG．Valiant认为。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，而认知计算则试图解决生物系统中的不精确。如人工神经网络将生物神经的互动作为模式认知。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。认知计算是一个多种技术的综合体、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，并有可能应对阻碍和问题。在认知科学领域最近要写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。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;硬件元件。并用于处理感知、记忆，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。----------------------------------------------------------还在研究中，所以先放一段别人的表述吧，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
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认知计算与人工智能的区别是什么?
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[导读] 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，是从硬件架构到算法策略、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。
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，是从架构到算法策略、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。
在IBM，我们把它简化归纳为，具备规模化学习、根据目标推理以及与人类自然互动能力的系统。
认知计算与的区别是什么?
虽然认知计算包括的一些要素，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。
的概念已经有二十多年了，从历史和研究角度来讲主要目的是为了让表现得&更像人&，我们称之为IntelligentBehavior。
IBM的认知计算从技术角度上来讲和是有很多共性的地方，比如机器学习(MachineLearng)、深度学习(DeepLearning)等方面都很类似。
但是，IBM的认知计算目的并不是为了取代人，而IntelligentBehavior也只是认知计算的一个维度。认知计算除了要能够表现人和计算机的交互更加自然流畅之外，还会更多地强调推理和学习，以及如何把这样的能力结合具体的商业应用、解决商业的问题。
认知计算和分析有何区别?
分析属于认知计算的一个维度。与相比，认知计算的范围更广、技术也更为先进。
认知计算和分析有类似的技术，比如大量的数据、机器学习(MachineLearning)、行业模型等，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分析有很多不同的地方。
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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，是从硬件架构到算法策略、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。
在IBM，我们把它简化归纳为，具备规模化学习、根据目标推理以及与人类自然互动能力的系统。
认知计算与人工智能的区别是什么？
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。
人工智能的概念已经有二十多年了，人工智能从历史和研究角度来讲主要目的是为了让机器人表现得“更像人”，我们称之为IntelligentBehavior。
IBM的认知计算从技术角度上来讲和人工智能是有很多共性的地方，比如机器学习（MachineLearning）、深度学习（DeepLearning）等方面都很类似。
但是，IBM的认知计算目的并不是为了取代人，而IntelligentBehavior也只是认知计算的一个维度。认知计算除了要能够表现人和计算机的交互更加自然流畅之外，还会更多地强调推理和学习，以及如何把这样的能力结合具体的商业应用、解决商业的问题。
认知计算和大数据分析有何区别？
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。
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今日搜狐热点2016大数据展:认知计算与大数据 人工智能有啥区别
2016中国(北京)国际大数据产业博览会暨高峰论坛9月12-14日在京举行
近年来，大数据应用领域十分广泛，涵盖了社会生活的各个方面。《2015年中国大数据发展调查报告》显示，超过55%的国内受访企业部署了大数据应用，2015年中国大数据市场规模达到115.9亿元，增速达38%，预计2016年至2018年将维持40%左右的高速增长——在未来5年到10年，中国大数据产业将迎来黄金增长期。大数据究竟可以为我们的生活带来哪些改变？
大数据的应用已经渗透到我们的各行各业，生产生活中。例如通过分析公司员工相关的健康保险索赔的数据，有助于关注员工的医疗健康状况并且能覆盖到他们的家庭成员。通过分析全球卫星定位系统的数据以及燃油效率传感器的信息，包裹运输服务公司使用大数据简化其运送路线，并且降低燃料成本。
大数据与各个行业的深度融合，将产生出前所未有的社会和商业价值，是京津冀协调发展的重大机遇，全国大数据应用的重大契机。推动大数据产业快速发展，形成完整的大数据产业创新链条，促进大数据产业快速稳定增长起到至关的推动作用。随着互联网+技术的飞速发展使大数据云计算技术将会得到更为长足的发展，必将更为广泛地应用于各个领域为人类的生产生活带来全新的面貌。
为更好的交流展示国内外大数据技术应用和经验成果，推动我国大数据产业快速健康发展，由中国高科技产业化研究会主办，中国高科技产业化研究会信息化工作委员会协办，北京百科汇国际展览服务有限公司承办“2016中国(北京)国际大数据产业博览会暨高峰论坛”将于日-9月14日在北京·中国国际展览中心举办。本届展览会将以“促进大数据时代变革、共赢新时代机遇和挑战”为主题，诚邀各单位、企业负责人及专业观众一起探讨大数据产业的未来和发展，共同展示大数据产业领域的最新成果、新技术，探讨行业动向、进行面对面的商业交流等。
本次展会以产品质量为依托，以展示超越技术为导向汇聚顶尖技术，展示商家形象，立足于打造以大数据高端产品为主体的平台，结合中国北京的辐射力、中国市场容量、中国的市场需求，为业内企业及海内外同行搭建一个的高效交流平台。咨询热线： 010-
人工智能的概念已经有二十多年了，人工智能从历史和研究角度来讲主要目的是为了让机器表现得“更像人”，我们称之为IntelligentBehavior。
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所强调。
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，是从硬件架构到算法策略、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。
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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。
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但是，IBM的认知计算目的并不是为了取代人，而IntelligentBehavior也只是认知计算的一个维度。认知计算除了要能够表现人和计算机的交互更加自然流畅之外，还会更多地强调推理和学习，以及如何把这样的能力结合具体的商业应用、解决商业的问题。
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