認知計算，未來計算
IT技術與應用創新
作者：湯銘
以計算機為代表的現代計算技術行業在短短70年內發生著巨變。但是從最初的可編程電子管電子計算機，到當前具有幾萬個計算節點的超級計算機，都是以數學家約翰·馮·諾伊曼在20世紀40年代創建的計算機架構現身出來的。但是由於自身的局限性，“馮諾依曼瓶頸”已經成為計算技術進一步發展的阻礙。
雖然，在新型計算機結構及處理的研究上，人類已經取得了很多成果，如陣列機、流水機、向量機等，使計算速度有了很大提高，但就本質上仍無法克服馮·諾依曼機結構上的缺陷，因此探尋新型計算的步伐，一直沒有停止，其中認知計算就是新興的研究方向之一。
打造新的人機聯盟
對於計算技術而言，編程運算時代的使命之一是將人類任務自動化，而現在這個新時代則不同，是有關於將人類的能力微縮並放大，人與機器之間的界限將越來越模糊，兩者之間的協同效應將發光發熱。
眾所周知，人類的大腦的潛力是驚人的。但是當不斷增長的數據包圍人類自身時，人類的能力突然似乎很有限，然而未來的認知計算可以幫助拓寬人類認知的界限。
傳統的計算技術是定量的，並著重於精度和序列等級，而認知計算則試圖解決生物係統中不精確、不確定和部分真實的問題。認知計算不同於傳統的計算技術，它意味著更加自然的人機交互能力、不完全依賴於計算機指令的自主學習的能力、以數據為中心的新的計算模型等。認知計算是一個係統工程，是一個貫穿整個計算機軟硬件的整體創新。它的實現需要來自各個領域的科學家的共同努力和創新，包括：動態學習與推理、心理學和行為科學、決策支持、信息交互，以及芯片設計、計算機體係結構等。
通過使用視覺分析和數據可視化技術，認知計算機可以用在視覺上引人注目的方式顯示數據，啟發人類並幫助他們做決定。圖像識別和語音識別技術的使用，則可以使計算機理解非結構化數據，並且與人類流暢地互動。隨著認知計算發展走向深入，能令人類和計算機在認知係統時代強強聯合，完成更優秀的工作。
認知計算強調能夠與人類更加自然地展開互動，並不是按照程序運行，具有學習的能力並且能夠越用越“聰明”。認知計算是以數據為中心，而不是以處理器為中心。IBM中國研究院院長沈曉衛認為，認知計算代表著一個新紀元的到來，是人類自身能力的極大的擴展，認知計算的發展不是為了替代人腦，而是構建更加智慧的人機聯盟。
以IBM“沃森”計算機為代表的認知計算係統，通過對大數據進行實時運算和分析，能夠實現自主學習，並擁有類似人腦的能力，為人類應對大數據挑戰開啟了新的方向。這也就讓“沃森”能夠在“危險邊緣”這樣的智力競賽中脫穎而出。不過IBM的科學家認為，與參與智力競賽比，未來的認知計算係統應該具備自動推理並提出新的、假定的答案的能力，這才是真正的類似人類的“解決問題”的能力。
認知計算所具有的四大特性——輔助（Assistance）、理解（Understanding）、決策（Decision）、發現（Discovery），將是人類麵對大數據時代的挑戰、做出智慧決策的保障。百科全書式的信息輔助和支撐，讓人類利用廣泛而深入的信息，輕鬆成為各個領域的“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現其內在的關聯和湧現的趨勢；快速決策能力，幫助人類定量地分析影響決策的方方麵麵，降低失誤，保障決策的精準性；發現及洞察能力，將實現從“演繹”到“歸納”的突破，真正讓機器具備類似人腦的“認知”能力，幫助人類發現當今計算技術無法發現的新洞察、新機遇及新價值。