什么是认知计算

认知计算可广泛应用于各个行业，提高效率和决策质量。在医疗健康领域，认知计算系统能够协助识别致癌物质、解读医疗记录、快速发现问题等，超越人类专家水平。在教育领域，认知计算可创建个性化学习体验，减轻教师负担，通过个性化关注提升学生自信心。

在商业领域，认知计算可用于仓储管理系统，收集、存储、组织和分析供应商数据，提高效率和决策速度。认知计算还可应用于语音识别、情感分析、人脸检测、风险评估、欺诈检测和行为推荐等场景。

当人类与认知系统协作时，所产生的"人机集成"结果往往优于单一人类，实现人类认知能力的增强。在某些情况下，人机集成甚至可达到或超越人类专家的水平，形成"合成专业知识"。

认知搜索是一种利用人工智能技术快速找到相关准确搜索结果的搜索引擎技术。它可以从文档、网站、电子邮件、内部资源库、手册等多种结构化和非结构化数据源摄取数据，并使用自然语言处理等AI技术提供精准搜索。 认知搜索可以理解自然语言、提高生产力、个性化搜索结果，为数据驱动决策提供统一的搜索体验。它还可用于自助服务机器人，快速找到相关信息回答用户查询。

在教育领域，认知计算可用于创建个性化学习助手，为学生提供定制的学习体验。这种助手能够减轻教师的工作压力，提高学生的整体学习效果。

在医疗保健行业，认知计算可用于分类和识别疾病，如癌症等。通过分析大量医疗数据和记录，认知计算系统能够比人类专家更高效地进行诊断。

在商业领域，认知计算已被应用于仓储管理系统，用于收集、存储、组织和分析供应商数据，提高效率，实现更快的决策、库存监控和欺诈检测。

结合大数据和算法，认知计算还可用于经济决策，通过理解客户需求指导决策。

在20世纪50年代和60年代，认知计算取得了一些早期成功，比如开发出能解决代数词问题、证明几何定理和学习说英语的程序。然而，当前认知计算系统的能力仍远远低于人类水平。

认知计算已在教育、医疗等多个领域得到应用。在教育领域，它可以提供个性化学习助手；在医疗领域，它可以帮助识别致癌物等任务。

认知计算旨在增强和辅助人类智能，而人工智能则致力于开发能够独立执行人类智能任务的系统。认知计算系统被设计为与人类协作，而人工智能系统则是为了取代人类在某些特定任务上的工作。

人工智能是一个广泛的领域，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等多种技术，旨在解决各种与人类智能相关的问题。而认知计算则专注于模仿人类大脑的感知、学习、推理和交互等认知过程。

认知计算系统通常应用于需要人机协作的复杂决策场景，如医疗诊断、金融风险评估等。而人工智能系统则更多应用于可以完全自动化的任务，如图像识别、语音识别等。

认知计算借鉴了人工智能的一些技术，如自然语言处理和机器学习，但更注重模拟人脑的神经网络结构和认知机制。而人工智能则更侧重于数据驱动的算法和模型。

随着越来越多的行业开始采用认知计算，人类将越来越难以与人工智能驱动的机器人和机器的能力竞争。这可能导致就业岗位流失和不平等加剧。

将所需的各种信息源和计算资源集成到单一的认知系统是一个巨大的挑战。