認知計算將帶來各種各樣的技術(shù)寒矿、科學(xué)和社會的挑戰(zhàn)與機遇，并對監(jiān)管幅骄、政策和管理提出新的需求劫窒。認知計算是指一種能夠規(guī)模化學(xué)習(xí)拆座、有目的推理主巍、并與人類自然交互的系統(tǒng)。它們不需要事先精確地編程挪凑，而是從它們與我們之間的交互和與環(huán)境之間的互動中學(xué)習(xí)和推理孕索。此外，認知系統(tǒng)還能理解計算機科學(xué)家稱之為“非結(jié)構(gòu)化”的數(shù)據(jù)躏碳，而這些數(shù)據(jù)占到了全世界數(shù)據(jù)的80%搞旭。這使得它們能夠與現(xiàn)代世界巨量、復(fù)雜和不可預(yù)測的信息保持同步菇绵。

《認知計算導(dǎo)論》是認知計算的一本導(dǎo)論書肄渗，本書介紹了從認知科學(xué)到認知計算的演進過程，闡述了借助認知科學(xué)理論來構(gòu)建模擬人的客觀認知和心理認知過程的認知計算咬最。從信息論到認知科學(xué)翎嫡，再到認知計算，本書試圖將認知計算理論的由來永乌、思想和支撐技術(shù)做一個系統(tǒng)且深入的探討惑申。在本書中具伍，我們提出了認知計算與Human、Machine和Cyber Space相互交互與融合而形成的“以人為中心的認知循環(huán)”及其三大部分圈驼。本書圍繞這三大部分介紹了為認知計算在信息采集人芽、獲取、傳輸绩脆、存儲和分析等方面提供各種支持的關(guān)鍵技術(shù)萤厅，包括物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析靴迫、云計算祈坠、5G網(wǎng)絡(luò)和機器人技術(shù)等。同時本書對認知計算與以上各種技術(shù)的關(guān)聯(lián)進行了詳細研究與討論矢劲，包括認知計算與物聯(lián)網(wǎng)、認知計算與機器學(xué)習(xí)慌随、認知計算與大數(shù)據(jù)分析芬沉、認知云計算、認知計算與機器人技術(shù)阁猜，其分別對應(yīng)于不同的篇章丸逸。每個技術(shù)相關(guān)的篇章下，又詳細討論了各技術(shù)的相關(guān)概念剃袍，各種技術(shù)架構(gòu)和應(yīng)用實例等黄刚。比如詳細介紹了各種機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，介紹了為認知計算提供數(shù)據(jù)支持的物聯(lián)網(wǎng)感知與群智感知民效，以及為人提供認知服務(wù)的機器人技術(shù)憔维。在此基礎(chǔ)上，將理論與實際相結(jié)合畏邢，本書在最后兩篇章對認知計算的應(yīng)用和前沿專題做了進一步討論业扒，包括IBM Watson認知系統(tǒng)、Google的AlphaGo舒萎、醫(yī)療認知系統(tǒng)程储，5G認知系統(tǒng)、認知軟件定義網(wǎng)絡(luò)和情感認知系統(tǒng)臂寝。全書共分為7篇章鲤，21章。

《認知計算導(dǎo)論》可作為語言學(xué)咆贬、心理學(xué)败徊、人工智能、哲學(xué)素征、神經(jīng)科學(xué)和人類學(xué)等多個交叉學(xué)科本科生或研究生的教材或參考書集嵌。也可供相關(guān)專業(yè)工程人員參考萝挤。

下面，編將放一篇書摘根欧，以供大家欣賞~

從認知的潛能看信息的價值

不同于傳統(tǒng)意義上基于光電的數(shù)據(jù)傳輸和分析怜珍，認知計算旨在讓機器在某種程度上模擬人腦的思維。人腦的學(xué)習(xí)與計算以及神經(jīng)元間的信息傳遞凤粗，相比于光電系統(tǒng)中由數(shù)據(jù)驅(qū)動的計算完全不同酥泛，即數(shù)據(jù)雖然在物理上能夠被度量，但人腦通過對其進行學(xué)習(xí)和計算卻能解讀出海量的多維度信息嫌拣。因此柔袁，受信息的價值和認知潛能的啟發(fā)，本書將從認知數(shù)據(jù)的產(chǎn)生/采集异逐、傳輸捶索、分析以及應(yīng)用等角度詳細解讀認知計算。

一灰瞻、信息價值與認知計算

人類生活離不開物質(zhì)和能量腥例，同時也離不開信息，即任何正常人都有相應(yīng)的信息需求酝润。一方面燎竖，在對物質(zhì)需求日益提高的今天，人們對信息的要求也日益提高要销。另一方面构回，支撐認知計算的基石是信息，從狹義層面上看疏咐，信息所蘊含的價值是可以量化的纤掸，就像信息可以被度量一樣。信息價值論跳出了人類社會經(jīng)濟學(xué)的狹隘范疇浑塞，摒棄了主客體對立的價值思考方式茁肠，提出了一種契合自然規(guī)律的一般價值論，具有極強的解釋力和包容性缩举。它不局限于人造通信系統(tǒng)垦梆，而是將人類生理、心理仅孩、語言以及自然社會現(xiàn)象等融入信息的產(chǎn)生/采集托猩、傳輸、分析與應(yīng)用等研究問題之中辽慕，使得信息在這個時代的價值比任何時代都更加突出京腥。豐富且多維度的信息價值為認知計算的發(fā)展提供了原料，為認知系統(tǒng)如何不斷獲取認知智能提供了新的思路溅蛉。

具體來講公浪，信息的價值分為內(nèi)在價值和外在價值他宛。內(nèi)在價值是信息形成之初固有的自然屬性；外在價值是信息在傳輸過程中欠气，受自身之外的因素影響逐步形成的社會屬性厅各。對一個優(yōu)良的信息塊而言，如果信息的外在價值較低预柒，則表明信息的內(nèi)在價值沒有被充分挖掘队塘、分析和利用，造成了信息潛能的埋沒宜鸯。優(yōu)良的信息自產(chǎn)生以來憔古，除了具備可以被度量的信息量價值，另一部分價值潛能如同被原作者放入一個“隱蔽的信箱”淋袖，等待今后被開啟和解讀鸿市。

二、認知的潛能

所謂機器的認知潛能主要包含兩個方面：認知系統(tǒng)所具備的認知潛力即碗，以及信息所蘊含的價值潛能灸芳。兩者相輔相成可放大信息的價值，推動認知智能的演進拜姿。

人的一生是不斷學(xué)習(xí)進化的過程，當(dāng)人腦的認知能力達到某種程度之后冯遂，人類就可以對數(shù)據(jù)進行不同維度的轉(zhuǎn)化蕊肥，轉(zhuǎn)化后的信息又可以被應(yīng)用到其他維度的數(shù)據(jù)層面，從而產(chǎn)生新的信息和觀點蛤肌。而由人類創(chuàng)造的認知系統(tǒng)也應(yīng)具有或多或少的認知潛能壁却，當(dāng)機器具備一定程度的認知智能又何嘗不能對已有信息再創(chuàng)造呢？認知系統(tǒng)在訓(xùn)練的過程中模擬人的思維裸准，通過持續(xù)地學(xué)習(xí)展东，獲得不斷增強的智能性，逐步接近人類所具備的認知能力炒俱。為實現(xiàn)這一目標(biāo)盐肃，其中一個關(guān)鍵性的假設(shè)在于：作為認知計算主體的機器的生命是無限的，因此其認知潛能在理論上難以被量化权悟。在有限的信息空間中砸王，機器的認知潛能如果被激發(fā)，我們也可以說信息的價值潛能得到拓展峦阁。

三谦铃、從認知的潛能看信息的價值

由信息的基本概念可知，信息的生命周期大致可分為4個階段：產(chǎn)生/采集榔昔、傳輸驹闰、分析和應(yīng)用瘪菌。其中每個階段都具備認知的潛能，若各個階段的潛能得到激發(fā)嘹朗，信息所蘊含的價值將被充分挖掘师妙。

從產(chǎn)生信息開始，信息的內(nèi)在價值便決定了其本身是否具備認知的潛能骡显，這取決于信息是否包含普遍的自然規(guī)律疆栏、道理和精神。若信息擁有的內(nèi)涵能引發(fā)豐富的聯(lián)想惫谤，衍生出多種多樣的形象信息壁顶，其價值也獲得提升。

當(dāng)然溜歪，信息是否具有認知的潛能也依賴于產(chǎn)生信息的主體（人或者機器）的智能若专。不論是人類本身所與生俱來的想象力，還是后天學(xué)習(xí)所獲得的領(lǐng)悟蝴猪，只有當(dāng)人腦的認知能力進化到一定程度调衰，才能創(chuàng)造出雖在物理上可度量但蘊含引發(fā)后人無限感發(fā)潛能的信息，啟發(fā)當(dāng)代乃至后來的人無限聯(lián)想自阱，從而折射出海量的多維數(shù)據(jù)嚎莉。

有了具備認知潛能的信息源，認知計算還需要一個承載和傳遞信息的橋梁沛豌，物聯(lián)網(wǎng)由此成為了感知物理世界數(shù)據(jù)的最前端趋箩，為認知系統(tǒng)提供源源不斷的數(shù)據(jù)。與認知計算相結(jié)合加派，物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)感知服務(wù)將更加偏重于以人為中心的應(yīng)用叫确。應(yīng)用“人本化”也使得認知計算與移動計算緊密關(guān)聯(lián)，認知智能所需的數(shù)據(jù)采集與計算也需要考慮用戶的移動性才能達到能效優(yōu)化芍锦。而這種移動性為認知數(shù)據(jù)采集也提供了一種便捷的方法：大規(guī)模的移動人群對數(shù)據(jù)的無意識采集與傳遞竹勉，即群智感知。在群智感知技術(shù)的運用下娄琉，信息在傳播過程中不斷使認知系統(tǒng)“集思廣益”次乓。

在虛擬世界，移動用戶又是通過社交網(wǎng)絡(luò)相聯(lián)孽水，社交網(wǎng)絡(luò)無形中也是一個“以用戶興趣為中心”數(shù)據(jù)產(chǎn)生和傳播的載體檬输，因此認知計算與社交網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的“認知社交網(wǎng)絡(luò)”也是未來一個新的研究方向。5G移動通信技術(shù)的誕生極大地加快了數(shù)據(jù)傳輸速度匈棘，讓爆炸式增長的信息量得以在短時間內(nèi)快速傳播丧慈，這將極大支撐高級認知系統(tǒng)對海量信息傳輸?shù)男枨蟆?/p>

與此同時機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的發(fā)展也讓認知系統(tǒng)有能力理解不同維度信息之間的關(guān)聯(lián)。此外逃默，不論是人類豐富的想象力和深刻的解讀能力鹃愤，還是機器的增強學(xué)習(xí)，都能讓我們從現(xiàn)有信息中發(fā)現(xiàn)新的信息完域，在機器软吐、人與信息空間的認知環(huán)中，已有信息與新信息的共享和融合吟税，所產(chǎn)生的認知智能又使機器具備更強的“信息解讀”能力凹耙，最終形成良性循環(huán)，使機器具備更高的智能性為人類提供更好的服務(wù)肠仪。

認知計算與物聯(lián)網(wǎng)肖抱、大數(shù)據(jù)分析、云計算

圖3為認知計算的系統(tǒng)架構(gòu)异旧。通過依托5G網(wǎng)絡(luò)意述、物聯(lián)網(wǎng)、機器人和認知設(shè)備等底層架構(gòu)吮蛹，和云環(huán)境荤崇、超算中心等基礎(chǔ)設(shè)施，同時利用機器學(xué)習(xí)潮针、深度學(xué)習(xí)平臺术荤，來完成包括人機交互、語音識別每篷、計算機視覺等任務(wù)瓣戚，從而服務(wù)于包括健康監(jiān)護、認知醫(yī)療雳攘、智慧城市和智能交通等上層應(yīng)用。其中系統(tǒng)架構(gòu)中的每一層都伴隨著相應(yīng)的技術(shù)挑戰(zhàn)和系統(tǒng)需求枫笛。因此吨灭，本書對認知計算與各層之間的關(guān)聯(lián)進行了詳細研究與討論。

圖 3認知計算架構(gòu)及其挑戰(zhàn)

1.認知計算與物聯(lián)網(wǎng)

由前可知刑巧，認知計算需要以信息為基礎(chǔ)喧兄。而在計算機領(lǐng)域，對認知計算來說信息在實際應(yīng)用中表現(xiàn)為數(shù)據(jù)啊楚，這包括形式多樣的結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)吠冤。而物聯(lián)網(wǎng)通過種類豐富的信息傳感設(shè)備，實時采集客觀世界中受關(guān)注對象的各種有價值信息恭理，并通過互聯(lián)網(wǎng)形成一個巨大的網(wǎng)絡(luò)拯辙，實現(xiàn)海量傳感設(shè)備的互聯(lián)互通，使得數(shù)據(jù)世界與物理世界共融。因此涯保，本書第1章詳細介紹了認知數(shù)據(jù)的采集方法及過程诉濒。物聯(lián)網(wǎng)首先通過RFID、無線傳感器以及衛(wèi)星定位等自動識別和感知技術(shù)獲取受監(jiān)測對象的相關(guān)信息夕春；其次未荒，借助各種高效的通訊手段將相關(guān)信息集成到信息網(wǎng)絡(luò)中，實現(xiàn)相關(guān)信息的智能整合及志；最后片排，利用云計算、機器學(xué)習(xí)速侈、數(shù)據(jù)挖掘等智能計算技術(shù)對信息進行分析處理率寡，最終實現(xiàn)對物理世界智能化的決策和控制。物聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)了信息的感知與傳輸锌畸，隨著物聯(lián)網(wǎng)的普及和廣泛應(yīng)用勇劣，還會產(chǎn)生越來越多的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，為認知計算的實現(xiàn)提供了重要的信息源潭枣。同時比默，認知計算作為一種新的計算模式，反過來可以為物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)分析處理提供高效的實現(xiàn)手段盆犁，實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)對數(shù)據(jù)的智能認知命咐。

2.認知計算與大數(shù)據(jù)分析

信息持續(xù)的增長和機器計算能力的不斷提升導(dǎo)致了大數(shù)據(jù)時代的來臨。傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)增長并不明顯谐岁，相比之下醋奠，社交媒體和移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)正在迅速增加。結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)組成了認知大數(shù)據(jù)伊佃，其特點可以用5V表示：Volume(大量)窜司、Velocity(高速)、Variety(多樣)航揉、Value(價值)塞祈、Veracity(真實性)。同時帅涂，信息的海量性议薪、快速性、瞬時性和多樣性使得信息的分析處理面臨諸多難題媳友，大數(shù)據(jù)分析和認知計算為我們提供了有效的途徑斯议。大數(shù)據(jù)分析與認知計算是兩種技術(shù)，它們可以獨立醇锚，也可以共存哼御。

首先，針對某個數(shù)據(jù)集的大數(shù)據(jù)分析不一定是認知計算。大數(shù)據(jù)思維強調(diào)從海量數(shù)據(jù)中獲得洞察進而預(yù)測艇搀，以數(shù)據(jù)為核心尿扯，如果脫離了大量的數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，將無法保證預(yù)測的精確度與可靠性焰雕。人的一生經(jīng)歷過很多衷笋，窮盡了大千世界的各種信息之后，會逐漸具備看待世界的大數(shù)據(jù)視角矩屁，具備大數(shù)據(jù)思維辟宗。大數(shù)據(jù)思維和深度學(xué)習(xí)一樣，都具有階層性吝秕。第一層是關(guān)心物質(zhì)生活和環(huán)境改善泊脐，第二層是追求精神文化，第三層是關(guān)注生命意義烁峭。這三層的視野是逐漸加深的容客。目前的機器智能所模擬的思維主要集中在第一層和第二層，關(guān)心人的生活水平和情感狀態(tài)约郁，與之對應(yīng)的是健康監(jiān)護缩挑、智慧醫(yī)療、智能家居鬓梅、智慧城市供置、情感照護等應(yīng)用。更深一步的第三層——關(guān)注生命意義對用戶的人生發(fā)展方向提出個性化的建議绽快，以助于用戶實現(xiàn)幸福而又更有意義的人生芥丧，這是目前機器所不能做到的，也是未來人工智能的一大挑戰(zhàn)坊罢。在數(shù)據(jù)集符合了大數(shù)據(jù)特征的情況下续担，我們對數(shù)據(jù)的分析和處理方式最直接的是采用傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)方法，但是否用到“類腦”計算的數(shù)據(jù)分析技巧是區(qū)別大數(shù)據(jù)分析和認知計算的關(guān)鍵活孩。要是機器可能達到上述第三層的思維境界物遇，應(yīng)該采用更加強調(diào)數(shù)據(jù)的“質(zhì)”和價值的認知計算，使機器能認知數(shù)據(jù)的內(nèi)涵及其包含的形象信息诱鞠，像人一樣理解周圍的信息挎挖。

其次这敬，采用認知計算并不意味著對數(shù)據(jù)量的依賴航夺。認知計算基于類似人腦的認知與判斷，試圖解決生物系統(tǒng)中的模糊性和不確定性問題崔涂，以實現(xiàn)不同程度的感知阳掐、記憶、學(xué)習(xí)、語言缭保、思維和問題解決等過程汛闸。例如在現(xiàn)實生活中，小孩子學(xué)會認識一個人只需要很少的次數(shù)艺骂，雖然數(shù)據(jù)量不夠大诸老，但是對數(shù)據(jù)的處理方式上采用了認知計算。對于普通人和領(lǐng)域?qū)＜襾碚f钳恕，數(shù)據(jù)都是一樣的别伏，但是普通人得到的知識與專家得到的 知識不同，深度也不同忧额，因為思維的高度不同厘肮，解讀數(shù)據(jù)的角度也不同。通過認知計算擅羞，機器能夠從有限的數(shù)據(jù)中挖掘出更多的隱含意義料睛。就像人的“頓悟”够坐，機器能否突然在某個時間點，基于原有的數(shù)據(jù)爆炸式地“解讀”出另一段海量信息巩检？不依賴于大數(shù)據(jù)分析，機器是否可能獲得認知智能注益？這些問題留給讀者來思考碴巾。

最后，認知計算和大數(shù)據(jù)的結(jié)合將實現(xiàn)“雙贏”丑搔。認知計算受人類的學(xué)習(xí)過程啟發(fā)厦瓢，人類學(xué)會認識一個形象只需很短的時間，就能輕易地區(qū)別出貓和狗等事物啤月。而傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)需要進行大量的訓(xùn)練之后才能達到人類這個簡單的功能煮仇。并且，浩如煙海的數(shù)據(jù)具有較大的冗余性谎仲，將會占用大量的存儲空間浙垫。認知計算為大數(shù)據(jù)分析提供了新思路，因為大數(shù)據(jù)分析側(cè)重于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的共性郑诺，將數(shù)據(jù)進行歸類夹姥；而認知計算不僅挖掘數(shù)據(jù)的意義，在理解數(shù)據(jù)之后辙诞，機器還能收獲認知智能辙售，使大數(shù)據(jù)分析不僅只是使用“計算蠻力”。在大數(shù)據(jù)時代之前飞涂，認知計算并未被充分地研究旦部。如今充足的數(shù)據(jù)為認知計算的發(fā)展提供了條件祈搜，使機器從認知人的內(nèi)在需求角度解讀和挖掘數(shù)據(jù)的含義成為可能。

本書第三篇對認知計算與大數(shù)據(jù)分析進行了詳細且全面的探討士八，在第4章對機器學(xué)習(xí)進行了概述容燕，第5章歸納了機器學(xué)習(xí)的主要算法，第6章結(jié)合大數(shù)據(jù)的特點探討了面向大數(shù)據(jù)分析的機器學(xué)習(xí)算法婚度。

3.認知計算與云計算

云計算（cloud computing）將計算蘸秘、存儲和帶寬等資源虛擬化，使得軟件服務(wù)部署成本降低蝗茁，可為認知計算應(yīng)用的產(chǎn)業(yè)化和推廣提供支撐秘血。另外，云計算所具有的強大的計算與存儲能力评甜，為認知計算提供動態(tài)灰粮、靈活、彈性忍坷、虛擬粘舟、共享和高效的計算資源服務(wù)。本書第11章對認知云計算（或云端認知計算）的相關(guān)知識進行了歸納佩研，第12章為讀者提供了面向認知計算的云編程與編程工具的介紹柑肴，第13章介紹了目前深度學(xué)習(xí)研究與應(yīng)用最流行的機器學(xué)習(xí)庫——Tensorflow開源軟件庫。

現(xiàn)實生活中產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)信息旬薯，在云計算平臺上進行大數(shù)據(jù)分析之后晰骑，使用機器學(xué)習(xí)等技術(shù)對數(shù)據(jù)進行挖掘，不同類別的信息對應(yīng)不同的處理技術(shù)绊序，如文字信息對應(yīng)自然語言處理硕舆，圖像信息屬于機器視覺，最后將結(jié)果應(yīng)用于不同的領(lǐng)域骤公。無論是IBM Wsatson的認知系統(tǒng)或是Google認知計算應(yīng)用抚官，都強調(diào)實現(xiàn)類似人腦的認知與判斷，挖掘新的關(guān)系和模式阶捆，進而正確地輔助決策凌节。物聯(lián)網(wǎng)和云計算為認知計算提供了硬軟件基礎(chǔ)，認知計算為大數(shù)據(jù)分析提供了新思路洒试，幫助人們發(fā)現(xiàn)和識別數(shù)據(jù)中的新機遇和新價值倍奢。在未來，認知云計算與認知物聯(lián)網(wǎng)將成為新的研究方向垒棋。