认知计算、大数据及人工智能革命
来源:互联网 发布:朋友圈广告制作软件 编辑:程序博客网 时间:2024/05/15 09:25
认知计算是通过与人的自然语言交流及不断地学习,从而帮助人们做到更多的系统,是从硬件架构到算法策略、从程序设计到行业专长等多个学术领域的结合,能够使人们更好地从海量复杂的数据中获得更多洞察,从而做出更为精准的决策。
在IBM,我们把它简化归纳为,具备规模化学习、根据目标推理以及与人类自然互动能力的系统。
认知计算与人工智能的区别是什么?
虽然认知计算包括人工智能的一些要素,但前者是一个更宽泛的概念。认知计算不是制造“为人们思考”的机器,而是与“增加人类智慧”有关,能够帮助我们更好地思考和做出更为全面的决定。
“欢迎光临机器人幼儿园,”Pieter Abbeel一边说着,一边打开Robot Learning Lab的大门。位于加州大学伯克利分校北边一栋崭新建筑7楼的这座实验室实际上挺乱的:自行车就往墙边靠着,杂乱无章的小隔间里面呆着十几个研究生,白板上写着一般人看不懂的公式。38岁的Abbeel是个身形瘦长的家伙,他下身穿一条牛仔裤,上面是一件宽松的T恤。2000年,他从比利时来到美国,在斯坦福攻读计算机博士。现在,在理解教会机器人智能思考所面临的挑战方面,他是全世界最重要的专家之一。但是首先,他得教会它们“思考”。“这就是为什么我们把这儿叫做幼儿园,”他开玩笑道。他把我介绍给Brett,这个6英尺高的人形机器人是曾经著名现已破产的硅谷机器人制造商Willow Garage的产品。几年前实验室把Brett弄了过来用作实验。Brett的意思是“用来干完沉闷任务的伯克利机器人(Berkeley robot for the elimination of tedious tasks)”,这个外表友善的创造物头扁扁的,用摄像头充当的眼睛隔得远远的,身材矮矮胖胖,跟人一样它也有手有脚,握爪就是它的手,轮子就是它的脚。现在Brett已经下班,站在实验室中央,它身旁是另一个还没上电的神秘安详的机器人。
人工智能的概念已经有二十多年了,人工智能从历史和研究角度来讲主要目的是为了让机器人表现得“更像人”,我们称之为Intelligent Behavior。
IBM的认知计算从技术角度上来讲和人工智能是有很多共性的地方,比如机器学习(MachineLearning)、深度学习(DeepLearning)等方面都很类似。
但是,IBM的认知计算目的并不是为了取代人,而IntelligentBehavior也只是认知计算的一个维度。认知计算除了要能够表现人和计算机的交互更加自然流畅之外,还会更多地强调推理和学习,以及如何把这样的能力结合具体的商业应用、解决商业的问题。
附近的地板上有一箱玩具,里面有木锤、塑料玩具飞机、还有一堆乐高积木,这是Abbeel和他的学生对Brett的教学道具。不过Brett只是实验室众多机器人当中的一员而已。在另一个隔间,一张椅子背面的吊带上悬着一个18英寸高的机器人。在地下室下面还有一个工业机器人,它每天都要在一个相当于机器人沙盒的东西里面玩几个小时,为的只是想看看它能教自己什么东西。街对面的另一间实验室里,一个手术机器人正在学习如何缝合人的肉体,与此同时,一位研究生正在教无人机如何聪明地躲开物体。“我们不希望无人机撞到东西从天上掉下来,”Abbeel说:“所以我们正在教它们学会看东西。”
认知计算和大数据分析有何区别?
大数据分析属于认知计算的一个维度。与大数据相比,认知计算的范围更广、技术也更为先进。
认知计算和大数据分析有类似的技术,比如大量的数据、机器学习(MachineLearning)、行业模型等,大数据分析更多强调的是获得洞察,通过这些洞察进行预测。此外,传统的大数据分析会使用模型或者机器学习的方法,但更多的是靠专家提供。
对于认知计算而言,洞察和预测只是其中的一种。但是,认知计算更为强调人和机器之间自然的交互,这些维度都不是传统的大数据分析所强调。
此外,认知计算目前成长很快的一个领域为深度学习(DeepLearning),它的学习方法与传统方法不同,更多的是基于大量的数据通过自学的方式得到这样的模型,而不需要很多的人为干预,这个从学习方法来讲和大数据分析有很多不同的地方。
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