董超 畢曉君

【摘要】認知計算是人工智能的重要組成部分，是模擬人腦的計算機系統(tǒng)，近年來隨著大數(shù)據(jù)時代的到來得到廣泛關(guān)注.文中介紹了認知計算的相關(guān)概念，歸納總結(jié)了認知計算的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，通過對計算機和人腦的區(qū)別分析，對認知計算的研究難點和重點進行了論述，提出認知計算的近期目標和遠期目標，最后給出認知計算的未來展望.

【關(guān)鍵詞】人工智能;認知計算;計算機系統(tǒng);大數(shù)據(jù)

認知計算（Cognitive Computing）源自模擬人腦的計算機系統(tǒng)的人工智能.90年代后，研究人員開始用認知計算一詞，以表明該學(xué)科用于教計算機像人腦一樣思考，而不只是開發(fā)一種人工系統(tǒng)[1]。傳統(tǒng)的計算技術(shù)是定量的，并著重于精度和序列等級，而認知計算則試圖解決生物系統(tǒng)中的不精確、不確定和部分真實的問題，以實現(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)時代的到來，如何實現(xiàn)類似人腦的認知與判斷，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，這給認知計算技術(shù)的發(fā)展帶來了新的機遇和挑戰(zhàn)。目前國外關(guān)于認知計算的研究早于國內(nèi)，但都屬于較為前沿的研究領(lǐng)域，發(fā)表的相關(guān)文獻較少，因此系統(tǒng)地了解認知計算，歸納總結(jié)目前國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，分析認知計算未來發(fā)展方向具有一定的重要意義，本文通過查閱相關(guān)資料，試圖給出較為準確的認知計算發(fā)展綜述。

1.認知計算的由來及定義

認知是人類的一個復(fù)雜行為動作，是人們推測和判斷客觀事物的心理過程，是在過去的經(jīng)驗及對有關(guān)線索進行分析的基礎(chǔ)上形成的對信息的理解、分類、歸納、演繹和計算，人類的認知活動包括思維、語言、定向和意識4部分。

認知科學(xué)源于20世紀50年代，該名稱于1956年的一次信息論的科學(xué)討論會上提出。60年代，認知科學(xué)開始發(fā)展起來。1976年，《認知科學(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)、計算機科學(xué)和哲學(xué)界的學(xué)者共同成立了認知科學(xué)協(xié)會，使認知科學(xué)得到了迅速的發(fā)展，成為了一個備受關(guān)注的學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域。90年代，有人將認知科學(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)擁有認知科學(xué)的相關(guān)課程。對于認知科學(xué)的含義有著多種不同的解釋，總體上，認知科學(xué)是一門以現(xiàn)代科學(xué)的觀點，用科學(xué)的方法研究人的精神世界的學(xué)科。認知科學(xué)是包含了心理學(xué)、語言學(xué)、神經(jīng)科學(xué)和腦科學(xué)、計算機科學(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)。其中認知計算是認知科學(xué)的子領(lǐng)域之一，也是認知科學(xué)的核心技術(shù)領(lǐng)域，認知計算對于未來信息技術(shù)、人工智能等領(lǐng)域均有著十分重要的影響。

認知計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).認知計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（腦），可以進行計算，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)的計算機科學(xué)類的軟、硬件元件，并用于處理感知、記憶、語言、智力和意識等心智過程。認知計算的一個目標是讓計算機系統(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，認知計算系統(tǒng)可以成為一個很好的輔助性工具，配合人類進行工作，解決人腦所不擅長解決的一些問題。認知計算時代，計算機將成為人類能力的擴展和延伸。認知計算意味著更高效的信息處理能力、更加自然的

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

理想狀態(tài)下，認知計算系統(tǒng)應(yīng)具備以下四個特性[5]。

第一，輔助（Assistance）功能。認知計算系統(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，輕松成為各個領(lǐng)域的“資深專家”。

第二，理解（Understanding）能力。認知計算系統(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。認知計算系統(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性。認知計算系統(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）。認知計算系統(tǒng)的真正價值在于，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，讓計算系統(tǒng)具備類似人腦的認知能力，從而幫助人類更快地發(fā)現(xiàn)新問題、新機遇以及新價值。

2.認知計算的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

在國外認知計算受到了政府、研究機構(gòu)以及研究人員的高度重視。2002年，美國國家科學(xué)基金會（NSF）和美國商務(wù)部（DOC）共同資助了一個雄心勃勃的計劃“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)和認知科學(xué)看作21世紀四大前沿技術(shù)，并將認知科學(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)以認知科學(xué)為先導(dǎo)。因為一旦我們能夠在如何、為何、何處、何時這四個層次上理解思維，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)及其對社會科學(xué)與人文科學(xué)的影響項目也同樣強調(diào)了認知科學(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年認知計算會議，該會議取得了良好的效果。2007年又在加州大學(xué)召開了認知計算會議。美國國防高級研究計劃署信息處理技術(shù)中心2003年開始資助的認知計算項目的重點也是研制一種能夠?qū)Νh(huán)境、目標和自身能力進行思考，具有學(xué)習(xí)能力，能與使用者互動并解釋其推理，以及應(yīng)對突發(fā)事件能力的認知計算機系統(tǒng)。近年來IBM公司成為認知計算的研究先鋒，2011年，IBM開發(fā)的neurosynaptic（神經(jīng)突觸）計算機芯片為現(xiàn)代認知計算的研究拉開了帷幕。2012年，在美國猶他州鹽湖城舉行的“超級計算機大會”上，IBM發(fā)布了其關(guān)于認知計算的最新研究成果——《Compass：一個認知計算架構(gòu)的可擴展的模擬器》，這種芯片技術(shù)是模擬一個人腦，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“認知計算研究聯(lián)合會”。據(jù)了解，以IBM沃森（Watson）為代表的認知計算系統(tǒng)通過對大數(shù)據(jù)進行實時運算和分析，實現(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的眾多的自然語言內(nèi)容里搜尋關(guān)鍵知識。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。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算機，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)驗進行學(xué)習(xí)。

我國對認知科學(xué)及認知計算的研究尚處于起步階段，多數(shù)研究是對國外相關(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知計算技術(shù)，但多數(shù)將其納入人工智能的研究，很少使用認知計算這一概念，至今還沒有關(guān)于認知計算的綜述文章。2008年國家自然基金委員會發(fā)布了“視聽覺信息的認知計算”重大研究計劃，重點包括多模態(tài)信息協(xié)同計算、自然語言（漢語）理解、腦-機接口、駕駛行為的認知機理和無人駕駛車輛集成驗證平臺等領(lǐng)域，該重大計劃的實施將有力地推動我國認知計算領(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展，在視聽覺信息計算以及與視聽覺認知相關(guān)的腦-機接口等關(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)到認知計算”為主題的認知計算研討會，達成“我們已經(jīng)進入了認知計算（Cognitive Computing）的新時代”的共識，2013年11月13日在MDCC 2013移動開發(fā)者大會上中國工程院院士李德毅發(fā)表了題為《大數(shù)據(jù)時代的認知計算》的演講，充分體現(xiàn)了當(dāng)前我國學(xué)者對認知計算技術(shù)方面研究的高度重視[7]。

3.認知計算目前研究的重點和難點

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

就目前生物學(xué)家和神經(jīng)學(xué)家對大腦研究成果可知，人類大腦將記憶和存儲整合成一體，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個神經(jīng)元，每個神經(jīng)元大約有103～104個樹突及相應(yīng)的突觸，形成極為錯綜復(fù)雜而靈活多變的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，雖然每個神經(jīng)元的運算功能十分簡單，且信號傳輸速率也較低（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。人類大腦的運行就像是一個大規(guī)模并行分布式處理器，屬于事件驅(qū)動方式，也就是說它對其所處環(huán)境中的事物做出反應(yīng)，活動狀態(tài)時耗能較少，休息狀態(tài)下更少。人類大腦會重復(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、容錯的生物基質(zhì)，并且人腦記憶數(shù)據(jù)與進行計算的邊界是模糊的。

而現(xiàn)代計算機是基于馮諾依曼結(jié)構(gòu)的二進制存儲和中央處理器的分離機制，它的運行大部分是按照順序依次進行的，并由一個時鐘控制。這個時鐘就像是軍樂隊的一個指揮，將每一個指令和每一份數(shù)據(jù)驅(qū)動到下一個位置——就像有足夠空位的音樂搶椅子游戲。隨著時鐘增速以更快驅(qū)動數(shù)據(jù)處理速度，功耗也隨之大幅上升，甚至在休眠時這些機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。一般情況下計算機使用固定的數(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)存儲與計算過程在不同地址空間完成。

由此可知，人類大腦和現(xiàn)代計算機具有完全不同的架構(gòu)，它們的存儲和處理機制完全不同，無論我們再努力多少年，以現(xiàn)代計算機為基礎(chǔ)的認知計算無法模擬人腦的功能和實時反應(yīng)，不能像人類大腦一樣實現(xiàn)靈活而高深的認知過程，完成這個任務(wù)需要一個新穎的架構(gòu)，這正是認知計算目前面臨的難點和重點。

認知計算是一項系統(tǒng)工程，涉及多個領(lǐng)域的技術(shù)，目前研究學(xué)者公認的認知計算的四大關(guān)鍵技術(shù)為以下四個方面[6]。

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

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

第三，計算機的架構(gòu)。認知計算系統(tǒng)所要求的計算能力遠高于我們今天所能提供的計算能力。因此，如何實現(xiàn)以數(shù)據(jù)為中心的系統(tǒng)設(shè)計也是當(dāng)前面臨的挑戰(zhàn)。

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

在上述認知計算的四個關(guān)鍵技術(shù)中，由于人腦與計算機有著本質(zhì)區(qū)別，就目前認知計算的研究現(xiàn)狀，其研究方向應(yīng)該分為近期目標和遠期目標，其中近期目標是認知計算的研究重點，遠期目標是認知計算的研究難點。

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

作為認知計算的遠期目標應(yīng)該是研究一個具有與大腦存儲結(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算機存儲和處理機理，而它像人類大腦一樣實現(xiàn)靈活而高深的認知過程，為此我們需要不懈的努力，真正弄清人類大腦存儲和處理信息的機理，建立合理的數(shù)學(xué)模型，并通過軟硬件設(shè)計實現(xiàn)在存儲和處理方面具有新機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器。

IBM阿爾馬登研究中心在這個方面進行了有益而尖端的研究，給認知計算的未來發(fā)展帶來信心。他們設(shè)計了神經(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由10億個神經(jīng)元組成的系統(tǒng)，大約相當(dāng)于一個較低等哺乳動物的大腦，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)同今天的計算機完全不同。存儲器與處理器組件被緊密結(jié)合在一起，它沒有時鐘，操作是不同步的、事件驅(qū)動的，也就是說，它們沒有預(yù)定的次序或時間表，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月該實驗室模擬大腦建成了一個較小版本的硬件裝置，只有256個神經(jīng)元、26.2萬個可編程突觸和6.5萬個學(xué)習(xí)突觸，并且這臺機器運行能耗跟大腦的耗能在同一個數(shù)量級上?；谄湓鷳B(tài)能力，這個“小型人腦”可以進行空間導(dǎo)航、機器視覺、模式識別以及聯(lián)想記憶等，并可以基于證據(jù)生成假設(shè)。它有一個“心靈之眼”，可以辨別出事物背后的模式，例如根據(jù)一個潦草的筆記，對其實際所代表的數(shù)字做出較為準確的猜測，這一成果已經(jīng)比我們前寒武紀的祖先優(yōu)秀了。

4.認知計算的未來展望

在下一個計算時代，計算系統(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，這就是認知計算時代，計算機將成為人類能力的擴展和延伸。認知計算意味著更高效的信息處理能力、更加自然的人機交互能力、以數(shù)據(jù)為中心的體系設(shè)計，以及類似人腦的自主學(xué)習(xí)能力，這為人類應(yīng)對大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)開啟了新方向。

可以相信，隨著認知計算技術(shù)的發(fā)展，認知計算系統(tǒng)所具備的四個層次的特性——輔助、理解、決策、發(fā)現(xiàn)，將是人類面對大數(shù)據(jù)時代的挑戰(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;快速決策能力，幫助人類定量地分析影響決策的方方面面，降低失誤，保障決策的精準性;發(fā)現(xiàn)及洞察能力，將實現(xiàn)從“演繹”到“歸納”的突破，真正讓機器具備類似人腦的“認知”能力，幫助人類發(fā)現(xiàn)當(dāng)今計算技術(shù)無法發(fā)現(xiàn)的新洞察，新機遇及新價值。

目前作為認知計算系統(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[7]。

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

（1）基于視聽覺認知機理的無人駕駛車輛與行駛環(huán)境理解。

針對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知機理和計算模型：包括視聽覺信息早期處理（視聽覺信息預(yù)處理與增強）、中期處理（降維、特征選擇與提?。┖秃笃谔幚恚ǚ诸?、識別與理解）等不同階段的認知機理與可計算模型。

1）基于視聽覺認知機理的無人駕駛車輛

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

2）基于生物視覺機理的交通環(huán)境理解與目標檢測

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

（2）先進腦機接口與腦認知圖像重建.

1）先進腦機接口

借鑒認知科學(xué)的已有研究成果，重點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）腦認知圖像三維重建

重點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方法、腦神經(jīng)影像的表征與時空關(guān)聯(lián)關(guān)系以及視覺場景激勵與腦認知影像之間的數(shù)學(xué)映射模型，給出動態(tài)腦認知影像的三維重建模型和方法，探索理解與重現(xiàn)腦認知過程。

未來，認知計算在人類生活的各個方面都將帶來根本性的改變.可以想象，在實時金融風(fēng)險控制領(lǐng)域，認知計算技術(shù)可以讓人們實現(xiàn)秒級的風(fēng)險檢測與防范;在教育領(lǐng)域，認知計算通過實時分析技術(shù)，為學(xué)習(xí)者制定個性化的教育計劃并及時評估學(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

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

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基金項目：國家自然科學(xué)基金項目（編號：61175126）;中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金項目（編號：HEUCFZ1209）;高等學(xué)校博士學(xué)科點專項科研基金項目（編號：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。