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科普|为什么需要认知智能？

2022-09-09 3272 0
       近年来，随着人工智能技术的发展，语音识别、人脸识别等感知智能技术已取得了长足的发展，但当人工智能深入企业的IT运维、生产制造等垂直场景中应用时，遇到了巨大的挑战。人工智能迫切需要使机器具备能理解、会思考的认知能力，实现对业务知识的理解、业务场景的思考、业务逻辑的判断，辅助业务人员进行推理与决策，提升工作效率。
       人工智能自1970年至今经历了三个重要的发展阶段：计算智能、感知智能、认知智能。
                     
       计算智能，也称作符号主义，是基于知识和经验的推理模型，用模型来模拟人类的理性智能行为，并对人类的推理和思考行为进行模拟。
       计算智能需要将稀缺的专家知识进行人工编程，非常费时费力，于是诞生了感知智能。
       感知智能，就是大家非常熟悉的深度学习。所谓深度学习，就是通过深度神经网络的模型模拟人类的感知，如：视觉、听觉、触觉等行为。
       认知智能在这种背景下应运而生，认知智能，是赋予机器模拟人类认知思考能力的技术，是人工智能发展的高级阶段。认知智能是人类才拥有的高阶的认知能力，有了认知智能就可以让机器拥有人的认知能力，甚至具备各个行业领域专家的知识积累和运用的能力，从而帮助企业进行推理、判断、决策，真正让数据驱动企业业务创新。
                        
       现阶段的认知智能技术，还无法让机器获取这样的能力，这属于强人工智能的范畴，但是现有的技术让机器获取某一个具体领域的知识，并辅助人类解决这个领域的部分问题是可行的，这是一种弱人工智能。这类认知智能技术的核心是将数据知识化，也就是把数据结构化，再将数据的关系创建出来。
       领域认知智能是利用人工智能的手段获取领域知识，并利用领域知识完成领域内任务的技术体系。比如说，某个家电生产厂商，可以通过领域认知智能技术，自动化地从内部的各种产品资料中抽取产品的参数、各种问题处理方案，这相当于非结构数据的结构化，再与客服系统中的用户信息进行对接，就能实现一个智能的客服辅助系统，帮助客服人员精确地查找到用户咨询问题的答案，提升工作效率。
                       

 

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