认知计算：从理论到应用的全面剖析

# 认知计算：从理论到应用的全面剖析 ## 1. 认知系统概述 认知系统支持以自然语言作为数据输入方式，并以类似人类交互的自然语言生成输出。同时，这些系统还应能够以标准化和自然的格式与其他认知系统进行交互，这有助于实现无缝的知识交换和系统的改进。 ### 1.1 认知系统的核心要素 要构建类似于人类智力行为的认知系统，需要以下核心要素： | 要素 | 描述 | | --- | --- | | 数据 | 数字格式的大量数据的广泛可用性加速了认知系统的发展。过去由于缺乏大量数据，一些理论和算法无法得到有效评估，因此数据是认知系统的重要推动因素之一。 | | 计算 | 为了处理数据并应用理论和算法，需要不断提高计算能力。分布式计算能力的普及加速了认知系统的进化。 | | 连接性 | 认知系统需要来自异构源的数据进行实体交叉引用，并从中获取意义以创建知识库。所有数据源以及数据源内实体的连接性对于开发高效准确的认知系统至关重要。 | | 传感器 | 物联网的发展使得传感设备能够生成对许多应用至关重要的数据。认知系统也部署了各种模拟人类感官系统的传感器，以促进与人类和其他认知系统的自然语言对话和交互。 | | 对人类大脑功能的理解 | 为了推动研究朝着正确的方向发展，需要更详细地了解人类大脑的功能。目前我们距离完全理解人类大脑的工作原理还有很长的路要走。为了使认知系统接近人类智能水平，还需要研究人类的思维。 | | 自然启发 | 认知系统需要从自然界中获取灵感，了解各种生物如何凭借基本的生存本能相互交互。所有自然生物都具备在其环境中进行交互和有效生存的智能水平，生物的自然行为有助于构建认知系统。 | ### 1.2 认知系统构建要素关系图 ```mermaid graph LR A[数据] --> C[认知系统] B[计算] --> C D[连接性] --> C E[传感器] --> C F[对人类大脑功能的理解] --> C G[自然启发] --> C ``` ## 2. 认知计算在大数据分析中的应用 大数据和认知智能这两个术语经常一起使用。下面来了解它们之间的关系。 ### 2.1 大数据的特点 - **数据量（Volume）**：随着更多设备和系统在各个业务领域和平台上产生数据，数据量呈指数级增长。例如，全球任何城市地区的一个人每天使用智能手机、电视、各种电子设备甚至汽车都会产生至少几兆字节的数据。这些个性化数据集以及工业和企业数据资产每天都在增加数据量。 - **数据速度（Velocity）**：数据以越来越快的速度生成并存储到本地或云端的集中式服务器中。为了使数据资产具有价值，分析和可操作的见解应尽可能接近事件发生时间生成，因此数据处理速度是大数据的另一个关键方面。 - **数据多样性（Variety）**：大多数数据资产没有标准化格式，它们以多种格式生成，并且大多是非结构化的。同时，结构化和半结构化数据的数量也在不断增加。数据的多样性是大数据的第三个维度。 ### 2.2 大数据与认知智能的关系 大数据分析平台是构建认知智能的基础。支持大数据的底层技术是构建人工智能所需的核心组件，关键组件包括存储大量数据的能力和强大的计算能力。 ### 2.3 暗数据的处理 尽管数字格式的数据量不断增长，但仍有超过 80% 的数据处于原始格式，如古代经文、纸质的百年官方文件、手写书籍等。这些数据被称为暗数据，是我们知识资产的重要组成部分。利用认知智能，可以创建暗数据的语义视图，将其纳入主流数据资产，成为认知系统进化的一部分。这需要大数据技术工具和认知智能的算法方法，如先进成像、光学字符识别、自然语言处理和各种用于文本分类的机器学习算法。 ### 2.4 传统大数据系统与认知智能的结合 在传统的大数据系统（如企业数据中心或数据湖）中，数据建模是一个关键组件，它是将源系统映射到数据湖中的目标数据结构的过程，这主要是一个手动过程。而使用认知智能，可以完全消除数据建模过程。认知系统可以解析和语义理解源数据库，并生成目标结构的连接原型，从而使数据管理系统更加自主、高效和准确，减少人工干预，更快地获得数据分析和可操作的见解。 ### 2.5 认知智能与数据平台的交互 在传统的大数据分析中，使用可视化和报告工具来生成和展示数据趋势，并进行规范性分析。数据资产也用于机器学习模型进行预测分析。引入认知智能后，可以以更自然的方式与数据平台进行交互，就像人类之间的交互一样，用自然语言向平台提出特定领域和上下文的问题，并通过挖掘底层数据资产和应用各种机器学习算法，以自然的形式向用户呈现答案，这将极大地改变人机交互界面的发展。 ## 3. 认知智能即服务 认知智能领域广阔且令人兴奋，因为我们试图模仿无形的人类思维。基于认知智能的人类决策过程有四个基本组成部分： 1. **观察（Observe）**：通过感官器官同时观察环境和各种输入。 2. **解释（Interpret）**：在环境状态的背景下解释输入，参考历史数据和预期目标。 3. **评估（Evaluate）**：根据过去的经验和未来的回报评估各种选项。 4. **决策（Decide）**：选择能使整体收益最大化的最佳选项，决