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科普|为什么需要认知智能?

2022-09-09 92 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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