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　　計算機文獻綜述

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　　【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注.文中介紹了認知計算的相關概念,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 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、學習、語言、思維和問題解決等過程[3].目前隨著科學技術的發(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,這給認知計算技術的發(fā)展帶來了新的機遇和挑戰(zhàn).目前國外關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域,發(fā)表的相關文獻較少,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)驗及對有關線索進行分析的基礎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.

　　認知科學源于20世紀50年代,該名稱于1956年的一次信息論的科學討論會上提出.60年代,認知科學開始發(fā)展起來.1976年,《認知科學》期刊創(chuàng)刊,1979年由Roger Schank, Allan Col lins, Donald Norman及其他一些心理學、語言學、計算機科學和哲學界的學者共同成立了認知科學協(xié)會,使認知科學得到了迅速的發(fā)展,成為了一個備受關注的學術研究領域.90年代,有人將認知科學定義為研究智能和智能系統(tǒng)的科學[4].如今世界上已有60多所大學擁有認知科學的相關課程.對于認知科學的含義有著多種不同的解釋,總體上,認知科學是一門以現(xiàn)代科學的觀點,用科學的方法研究人的精神世界的學科.認知科學是包含了心理學、語言學、神經(jīng)科學和腦科學、計算機科學,以及哲學、教育學、人類學等許多不同領域?qū)W科的一門廣泛的綜合性科學.其中認知計算是認知科學的子領域之一,也是認知科學的核心技術領域,認知計算對于未來信息技術、人工智能等領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)生物學事實(腦),可以進行計算,也可以用數(shù)學原理解釋.它尋求一種符合已知的有著腦神經(jīng)生物學基礎的計算機科學類的軟、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習、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)為中心的體系設計,以及類似人腦的自主學習能力,這為人類應對大數(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,輕松成為各個領域的“資深專家”.

　　第二,理解(Understanding)能力.認知計算系統(tǒng)應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、研究機構以及研究人員的高度重視.2002年,美國國家科學基金會(NSF)和美國商務部(DOC)共同資助了一個雄心勃勃的計劃“聚合四大技術,提高人類性能”,將納米技術、生物技術、信息技術和認知科學看作21世紀四大前沿技術,并將認知科學視為最優(yōu)先發(fā)展領域,主張這四大技術融合發(fā)展,并描繪了這樣的科學前景：“聚合技術以認知科學為先導.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,用生物技術和生物醫(yī)學來實現(xiàn)它,最后用信息技術來操縱和控制它,使它工作”.在歐洲,由歐盟資助的聚合技術及其對社會科學與人文科學的影響項目也同樣強調(diào)了認知科學的重要性.在學術研究界,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,具有學習能力,能與使用者互動并解釋其推理,以及應對突發(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)布了其關于認知計算的最新研究成果――《Compass：一個認知計算架構的可擴展的模擬器》,這種芯片技術是模擬一個人腦,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)了自主學習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)容里搜尋關鍵知識.并且已經(jīng)成功應用于醫(yī)療、金融和客戶服務等領域,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、麻省理工學院、紐約大學和倫斯勒理工學院四所大學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)構化數(shù)據(jù),像人類一樣通過經(jīng)驗進行學習. 我國對認知科學及認知計算的研究尚處于起步階段,多數(shù)研究是對國外相關研究的介紹和總結(jié).國內(nèi)涉及該領域的研究人員多數(shù)是哲學、心理學領域和信息技術領域.許多研究雖然涉及認知計算技術,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域,該重大計劃的實施將有力地推動我國認知計算領域相關研究的發(fā)展,截止到目前已在視聽覺信息處理的基礎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的腦-機接口等關鍵技術方面取得重大突破.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)了當前我國學者對認知計算技術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.

　　就目前生物學家和神經(jīng)學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個樹突及相應的突觸,形成極為錯綜復雜而靈活多變的神經(jīng)網(wǎng)絡,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)絡結(jié)構具有極極度并行互連功能,使人的大腦能夠高速處理復雜信息.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,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,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)代計算機為基礎的認知計算無法模擬人腦的功能和實時反應,不能像人類大腦一樣實現(xiàn)靈活而高深的認知過程,完成這個任務需要一個新穎的架構,這正是認知計算目前面臨的難點和重點.

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

　　第一,在認知計算最頂層的是機器學習、自然語言理解和人機交互等技術.

　　第二,大數(shù)據(jù)技術,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.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)設計也是當前面臨的挑戰(zhàn).

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

　　在上述認知計算的四個關鍵技術中,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習、自然語言理解、視聽覺信息的識別以及智能人機交互技術的研究等,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.

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　　作為認知計算的遠期目標應該是研究一個具有與大腦存儲結(jié)構相似的電子大腦,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)學模型,并通過軟硬件設計實現(xiàn)在存儲和處理方面具有新機制的全新電子大腦結(jié)構,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.他們設計了神經(jīng)形態(tài)自適應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),大約相當于一個較低等哺乳動物的大腦,系統(tǒng)結(jié)構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,它們沒有預定的次序或時間表,像人類一樣依賴的是學習而非編程.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6.5萬個學習突觸,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.基于其原生態(tài)能力,這個“小型人腦”可以進行空間導航、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.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)將具備學習、適應和感知的能力,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)為中心的體系設計,以及類似人腦的自主學習能力,這為人類應對大數(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)當今計算技術無法發(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)應用于醫(yī)療、金融和客戶服務等領域,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.

　　2013年9月18日國家自然基金委公布2013年度