認(rèn)知機(jī)器人：通往智慧之路

張紅

一直以來(lái)，為建立認(rèn)知計(jì)算的基礎(chǔ)，科學(xué)家已經(jīng)花了數(shù)十年，將前沿計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的十幾個(gè)學(xué)科與人工智能結(jié)合起來(lái)?，F(xiàn)在，我們正在親眼目睹它在改變商業(yè)、政府和社會(huì)方面的巨大潛力。

1955年，當(dāng)“人工智能”這個(gè)詞首次被提出來(lái)時(shí)，不出所料地點(diǎn)燃了公眾的想象力。在接下來(lái)的60年里，我們有好幾次都被它的前景所吸引，擔(dān)心它的潛力被濫用，但又為它的發(fā)展緩慢而沮喪。

然而，正如所有孕育得過(guò)早、超越了當(dāng)前時(shí)代的先進(jìn)科技一樣，人工智能遭到了廣泛的誤解——被好萊塢電影錯(cuò)誤地詮釋、被媒體曲解為各種各樣的角色，從人類的拯救者到毀滅者，應(yīng)有盡有。那些真正參與業(yè)界的嚴(yán)肅信息科學(xué)研究和應(yīng)用的人很理解智能系統(tǒng)的巨大潛能。這種技術(shù)（我們相信那將是“認(rèn)知智能”而非“人工智能”）的未來(lái)與大眾冠以AI的名頭大不一樣，將涉及各種各樣的，來(lái)自技術(shù)、科學(xué)和社會(huì)的挑戰(zhàn)與機(jī)遇，面臨不同的監(jiān)管、政策和管理需要。

認(rèn)知計(jì)算是指一種能夠規(guī)?；瘜W(xué)習(xí)、有目的推理、并與人類自然交互的系統(tǒng)。它們不需要事先精確地編程，而是從它們與我們之間的交互和與環(huán)境之間的互動(dòng)中學(xué)習(xí)和推理。過(guò)去半個(gè)世紀(jì)中，多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域的發(fā)展使這些事情變得可能，它們與那些運(yùn)行著的信息系統(tǒng)有著重要的區(qū)別。

那些信息系統(tǒng)是決定論的，而認(rèn)知系統(tǒng)是概率性的。認(rèn)知系統(tǒng)不僅能回答大量的問(wèn)題，還能對(duì)更加復(fù)雜（且有意義）的數(shù)據(jù)提出假說(shuō)、推理論述和建議。

此外，認(rèn)知系統(tǒng)還能理解計(jì)算機(jī)科學(xué)家稱之為“非結(jié)構(gòu)化”的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)占到了全世界數(shù)據(jù)的80%。這使得它們能夠跟上現(xiàn)代世界巨量、復(fù)雜和不可預(yù)測(cè)的信息。

這些與機(jī)器的感覺(jué)能力和自主性都沒(méi)有任何關(guān)系。相反，它能夠增強(qiáng)人類的能力，讓我們可以理解和運(yùn)作社會(huì)中復(fù)雜的系統(tǒng)。這種增強(qiáng)智能對(duì)提升我們駕馭科技的能力是十分必要的一步，讓我們能追尋更多知識(shí)、提升我們的能力和改善人類的境況。這就是為什么它不僅是一種新科技，還是科技、商業(yè)和社會(huì)新紀(jì)元——認(rèn)知時(shí)代的黎明。

認(rèn)知計(jì)算的成功并不以圖靈測(cè)試或模擬人類的能力作為判斷標(biāo)準(zhǔn)。它的標(biāo)準(zhǔn)更加實(shí)際，例如，投資回報(bào)率、新的市場(chǎng)機(jī)會(huì)、治療疾病和拯救生命。

我們已經(jīng)看到，它將大數(shù)據(jù)從障礙變成機(jī)會(huì)，幫助兒科醫(yī)生做出早期診斷，為建設(shè)智慧城市提供創(chuàng)新解決方案。我們相信，這些技術(shù)展現(xiàn)了最好的（或許也是唯一的）機(jī)會(huì)，去處理地球面臨的一些最持久的系統(tǒng)性問(wèn)題，例如，癌癥、氣候變化和復(fù)雜多變的全球經(jīng)濟(jì)形勢(shì)。

計(jì)算的歷史與認(rèn)知的崛起

為了理解認(rèn)知計(jì)算的未來(lái)，必須把它放到歷史的語(yǔ)境中。

到今天為止，我們經(jīng)歷過(guò)兩個(gè)不同的計(jì)算時(shí)代——制表時(shí)代和編程時(shí)代。我們相信，在計(jì)算演化史中，認(rèn)知計(jì)算是第三個(gè)計(jì)算時(shí)代，也是最具有轉(zhuǎn)折意義的時(shí)代。喵爪機(jī)器人就是要把認(rèn)知計(jì)算帶進(jìn)教育領(lǐng)域。

制表時(shí)代 （1900-1940年代）

計(jì)算機(jī)起源于一種單一計(jì)數(shù)用途的機(jī)械系統(tǒng)，這種系統(tǒng)用打孔卡來(lái)輸入和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，最終決定這個(gè)機(jī)器要做的事情 （雖然是以一種非常原始的方式）。這些制表機(jī)本質(zhì)上是一種計(jì)算器，支持了商業(yè)和社會(huì)規(guī)模的擴(kuò)大，幫助我們組織、理解以及管理從人口增長(zhǎng)到全球經(jīng)濟(jì)進(jìn)步等的各種事情。

編程時(shí)代 （1950年代-現(xiàn)在）

在二戰(zhàn)的時(shí)候，隨著軍事和科學(xué)的需要，從機(jī)械制表機(jī)到電子系統(tǒng)的演變開始了。在戰(zhàn)爭(zhēng)之后，數(shù)碼“計(jì)算機(jī)”經(jīng)歷了快速演化，逐漸進(jìn)入商業(yè)和政府。它們可以根據(jù)軟件中的程序來(lái)進(jìn)行“如果/就”的操作以及循環(huán)。從最開始的電子管到晶體管，再到微處理器，計(jì)算機(jī)的性能得到了迅速提升，這一發(fā)展過(guò)程驗(yàn)證了“摩爾定律”。在60年間，每18個(gè)月處理器的容量和速度就提升一倍。所有我們知道的計(jì)算設(shè)備，從大型主機(jī)到個(gè)人電腦，再到智能手機(jī)和平板，都是可編程的計(jì)算機(jī)。

認(rèn)知時(shí)代 （2011- ）

早在1960年，J.C.R. Licklider就在他的論文《人-機(jī)共生》中提出了超越可編程系統(tǒng)的潛在可能性?，F(xiàn)代計(jì)算的很大部分都是基于LickLider的研究以及他的深刻見(jiàn)解：

“人-機(jī)共生”是在人類與電子計(jì)算機(jī)之間發(fā)生的共生關(guān)系，是人機(jī)關(guān)系可以預(yù)見(jiàn)的發(fā)展。這種關(guān)系包含人類與電子伙伴的強(qiáng)耦合關(guān)系。主要目的是：像為解決規(guī)劃難題提供便利一樣，也讓計(jì)算機(jī)為規(guī)劃思維提供便利。

在不依賴于不靈活的預(yù)定義程序的情況下，讓人與計(jì)算機(jī)能夠協(xié)作決策，控制復(fù)雜情況。

初步分析表明，與人類單獨(dú)進(jìn)行智能操作相比，共生關(guān)系將會(huì)更有效。

——J.C.R. Licklider，《人-機(jī)共生》，1960年3月

Licklider知道，認(rèn)知計(jì)算將是程序化計(jì)算的必要的自然演化，雖然他并不知道這個(gè)目標(biāo)如何實(shí)現(xiàn)。50年后，大規(guī)模并行計(jì)算以及浩如煙海的結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的積累，為認(rèn)知計(jì)算奠定了基礎(chǔ)。

我們看一下整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)到底改變了什么，互聯(lián)網(wǎng)做了什么事情？互聯(lián)網(wǎng)的本質(zhì)就像微信的開啟圖片一樣，解決的是一個(gè)連接的問(wèn)題，是人和世界怎么連接的問(wèn)題。比如，Uber、Airbnb、滴滴打車等，它連接的就是服務(wù)，是人和所有我們需要的服務(wù)之間的問(wèn)題。如果你能解決人和連接世界某些方面的問(wèn)題，就會(huì)催生大的產(chǎn)業(yè)機(jī)會(huì)。

連接背后是交互和索引，蘋果做好了交互，谷歌做好了索引，誕生了世界上最偉大的兩家公司

連接，我們需要一個(gè)方式，這個(gè)方式就是機(jī)器。所以我們說(shuō)，人連接世界分兩步，第一步，連接人和機(jī)器，人機(jī)交互；第二步，機(jī)器到世界，智能索引。因此，支撐連接的其實(shí)是交互和索引，有了這兩個(gè)步驟，人和世界才能更加無(wú)障礙、流暢地連接。

首先是交互，交互其實(shí)牽引了過(guò)去30年信息產(chǎn)業(yè)的變化，這里面誕生的一個(gè)最偉大的公司就是蘋果。蘋果在PC時(shí)代引領(lǐng)了圖形用戶界面、鼠標(biāo)。在移動(dòng)時(shí)代，它的多點(diǎn)觸控、語(yǔ)音驗(yàn)證、指紋驗(yàn)證等人機(jī)交互的技術(shù)也是最為先進(jìn)的。蘋果的偉大之處在于，它使得人在連接世界的關(guān)鍵鏈條上，首先讓機(jī)器和人更近了。所以，人工智能巨大的產(chǎn)業(yè)機(jī)會(huì)就是先讓人和機(jī)器沒(méi)有距離，把人機(jī)距離縮短，這件事情非常關(guān)鍵。如果可以抓住這個(gè)問(wèn)題，實(shí)際上可以誕生偉大的公司。

今天比較蘋果系統(tǒng)和安卓系統(tǒng)會(huì)發(fā)現(xiàn)不一樣的地方。安卓在人機(jī)交互方面總是差一點(diǎn)點(diǎn)，就是因?yàn)檫@一點(diǎn)點(diǎn)的差別導(dǎo)致用戶選擇蘋果，因?yàn)槿诵枰x機(jī)器很近。

我們?cè)倏此饕?。索引誕生了世界上另外一個(gè)偉大的公司——谷歌。蘋果和谷歌是目前市場(chǎng)上市值最高的兩家公司。谷歌一千億美金，蘋果六七千億美金。谷歌把索引這個(gè)詞做得非常好，我們現(xiàn)在講的O2O，就是把線下的東西索引到線上。比如，Uber和滴滴打車，就是把真實(shí)世界里面的車索引到線上。

索引的趨勢(shì)是什么？交互的趨勢(shì)是人和機(jī)器越來(lái)越近了，索引的趨勢(shì)就是從無(wú)序到有序，從數(shù)據(jù)到語(yǔ)義，從線下到線上。無(wú)序到有序，搜索引擎實(shí)際上是讓互聯(lián)網(wǎng)上非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)變得有一定的規(guī)律，然后我們可以更快捷地獲取這些東西。

數(shù)據(jù)到語(yǔ)義，一個(gè)簡(jiǎn)單數(shù)字背后的內(nèi)容是什么？線下到線上，現(xiàn)在共享經(jīng)濟(jì)的服務(wù)模式就是把很多線下的東西索引到線上，比如說(shuō)Airbnb。

從個(gè)人電腦到智能手機(jī)，機(jī)器的進(jìn)化是連接升級(jí)的核心，未來(lái)所有智能設(shè)備都會(huì)變成機(jī)器人

未來(lái)是什么樣子的？連接人和世界，交互和索引。但是這里面有一個(gè)核心的問(wèn)題，就是機(jī)器的進(jìn)化。過(guò)去30年，我們經(jīng)歷了個(gè)人電腦到智能手機(jī)的變化和遷移。

智能手機(jī)之后會(huì)有一個(gè)分化。我們認(rèn)為，在每個(gè)垂直的領(lǐng)域，都會(huì)出現(xiàn)很多智能硬件的分化，比如，無(wú)處不在的智能設(shè)備等等。

交互到極致的狀態(tài)是什么？是人跟機(jī)器完全地融為一體，沒(méi)有距離。這個(gè)機(jī)器變成了Robot，它完全懂你此刻在想什么，你想要什么，然后可以自主地完成你要做的事情。而索引到極致的時(shí)候是什么？就是完全的實(shí)時(shí)鏡像。任何一個(gè)角落發(fā)生任何的事情，任何一棟房子，任何一件商品，它沒(méi)有距離地立刻在網(wǎng)上有一個(gè)鏡像的存在。那么，這里面需要無(wú)處不在的傳感器和強(qiáng)大的計(jì)算能力。

未來(lái)萬(wàn)物互聯(lián)到萬(wàn)物智能的三大趨勢(shì)，即所有的設(shè)備一定會(huì)有各種各樣的智能傳感器，所有的設(shè)備都會(huì)有云端結(jié)合的數(shù)據(jù)處理能力，所有的設(shè)備都會(huì)連接人和服務(wù)。

面向未來(lái)，這些智能設(shè)備都會(huì)變成廣義上的機(jī)器人。

真正偉大的技術(shù)，不在于讓機(jī)器具有超級(jí)能力，而是讓每一個(gè)平凡的人變得偉大

通常對(duì)做技術(shù)的人來(lái)說(shuō)，他們會(huì)不斷地完善技術(shù)，讓它更好更強(qiáng)大，這是技術(shù)人的目標(biāo)。但是有的時(shí)候這些技術(shù)不會(huì)真正地帶來(lái)對(duì)社會(huì)的改變。一個(gè)例子就是IBM的“深藍(lán)”，“深藍(lán)”下國(guó)際象棋可以比人類下得更好，但是這本身并沒(méi)有真正地為社會(huì)帶來(lái)什么樣的改變，而只是驗(yàn)證了機(jī)器多么的強(qiáng)大。另外一個(gè)例子就是搜索引擎，它也是一個(gè)很強(qiáng)大的技術(shù)，但是它讓人無(wú)論身處什么地方、什么社會(huì)階層，讓人跟信息和知識(shí)的距離是一樣的。所以它催生了巨大的產(chǎn)業(yè)，我認(rèn)為到目前為止，搜索引擎也是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)最棒的商業(yè)模式。

回到我自己的一個(gè)思考，偉大的技術(shù)目的不在于讓機(jī)器更加偉大，不在于讓機(jī)器具有超級(jí)的能力，它的意義一定是讓每一個(gè)平凡的人變得偉大。如果可以做到這點(diǎn)，這就是一種偉大的技術(shù)，是一個(gè)偉大的想法。

喵爪機(jī)器人就是要幫這種技術(shù)用在教育上，讓所有的學(xué)習(xí)都用在幫助機(jī)器人認(rèn)知我們?nèi)祟惖氖澜?，然后再為我們?nèi)祟惙?wù)。我們會(huì)創(chuàng)造一個(gè)讓學(xué)生在Watson的平臺(tái)上教喵爪機(jī)器人，形成喵爪知識(shí)引擎。如果機(jī)器人能夠獨(dú)立解決更多的問(wèn)題，并互相分享這些內(nèi)容，那會(huì)怎么樣？喵爪機(jī)器人計(jì)劃的目的是使世界各地的喵爪機(jī)器人學(xué)習(xí)如何發(fā)現(xiàn)和處理知識(shí)，并將數(shù)據(jù)上傳至云端，并允許其他機(jī)器人分析和使用這些信息。我們希望能建立一個(gè)信息庫(kù)，讓機(jī)器人能夠很容易地獲取它們所需要的全部信息。學(xué)生如果想獲取知識(shí)來(lái)做項(xiàng)目，問(wèn)機(jī)器人就好。

世界首個(gè)認(rèn)知系統(tǒng)

在2011年2月，沃森項(xiàng)目首次公開，沃森是IBM開發(fā)的認(rèn)知計(jì)算系統(tǒng)，它在Jeopardy！節(jié)目中戰(zhàn)勝了肯·詹寧斯和布拉德·魯特爾。這是首次面向公眾證實(shí)認(rèn)知計(jì)算，標(biāo)志著所謂“AI寒冬的終結(jié)”?？删幊滔到y(tǒng)在之前60年的演化中并未能夠理解混亂的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，因此也參加不了Jeopardy！節(jié)目。沃森能夠回答微妙、復(fù)雜、語(yǔ)義雙關(guān)的問(wèn)題，顯然，計(jì)算新紀(jì)元即將開啟。

節(jié)目之后，沃森繼續(xù)處理了更多的復(fù)雜數(shù)據(jù)集。在解謎之外，它發(fā)展出了理解、推理以及學(xué)習(xí)的能力。認(rèn)知計(jì)算的目標(biāo)就是照亮以往在我們世界中不為人知的部分——具體來(lái)說(shuō)，就是潛藏在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的模式和洞察——使得我們能夠?qū)Ω匾氖虑樽龀龈髦堑臎Q策。認(rèn)知時(shí)代的真正潛力將會(huì)是機(jī)器的數(shù)據(jù)分析、統(tǒng)計(jì)推斷能力，以及人類特殊能力。比如，自我引導(dǎo)的目標(biāo)、常識(shí)和價(jià)值觀。

沃森的象棋博弈前輩“深藍(lán)”在1997年擊敗世界象棋冠軍Garry Kasparov之后，我們首次看到這種共生的跡象。在那次演示之后，Kasparov繼續(xù)參加這種新“自由式”的象棋聯(lián)賽。在其中，選手們可以自由地使用任何他們喜歡的計(jì)算機(jī)程序。在這些聯(lián)賽中，一些選手孤身奮戰(zhàn)，一些選手完全依賴于計(jì)算機(jī)程序，但那些將計(jì)算機(jī)與他們自身的直覺(jué)和比賽天賦相結(jié)合的選手是最成功的。

機(jī)器與人相配合的團(tuán)隊(duì)甚至比最強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)更具優(yōu)勢(shì)。人類策略上的指導(dǎo)與計(jì)算機(jī)戰(zhàn)術(shù)上的敏銳結(jié)合起來(lái)是所向披靡的。我們可以集中精力于策略規(guī)劃，而不是把那么多時(shí)間花費(fèi)在計(jì)算上。在這些情況下，人類的創(chuàng)造力是最重要的。

——加里·卡斯帕羅夫

前行的技術(shù)之路與何以可能的科學(xué)

當(dāng)Licklider為認(rèn)知計(jì)算幫忙想出一種哲學(xué)方法時(shí)，他幾乎無(wú)法表達(dá)前行的技術(shù)進(jìn)路。那條道路仍在被定義，不斷調(diào)整。尤其是，我們敏銳地意識(shí)到數(shù)據(jù)正怎樣塑造著我們的未來(lái)。Gartner預(yù)計(jì)世界的信息在未來(lái)5年將增長(zhǎng)800%，而且80%的數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化的。包括人類語(yǔ)言記載的每一件事（從教科書到詩(shī)歌），圖片捕捉的每一個(gè)瞬間（CAT掃描每個(gè)家庭照片）以及聲音記錄的每條信息。它是隱藏在氣味、味道、文本和振動(dòng)中的數(shù)據(jù)。它來(lái)自我們的活動(dòng)，來(lái)自這個(gè)布滿儀器的星球。

在價(jià)值日益源于信息、知識(shí)和服務(wù)的社會(huì)和全球經(jīng)濟(jì)中，數(shù)據(jù)代表著這個(gè)世界上最富有、最具價(jià)值、最復(fù)雜的原材料。直到現(xiàn)在，我們還沒(méi)有方法對(duì)它進(jìn)行有效開采。

可編程系統(tǒng)基于這樣的規(guī)則：通過(guò)一系列預(yù)先設(shè)定的進(jìn)程，從數(shù)據(jù)中得出結(jié)論。盡管它們強(qiáng)大而復(fù)雜，也是決定論的——其繁榮建立在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)之上，但是無(wú)法處理定性或不可預(yù)見(jiàn)的輸入。面對(duì)正在興起的充滿模糊和不確定性的復(fù)雜新世界中的眾多方面，這種死板束縛住了它們的拳腳。

認(rèn)知系統(tǒng)是基于概率的，意味著它們被設(shè)計(jì)成去適應(yīng)和理解非結(jié)構(gòu)化語(yǔ)言的復(fù)雜性和不可預(yù)測(cè)性。他們可以“讀”文本、“看”圖像、“聽(tīng)”自然語(yǔ)音。它們闡釋那些信息，整理它以及提供它們意思的解釋，還伴有它們結(jié)論的基本原理。它們不提供最終的答案。事實(shí)上，它們并不“知道”答案。相反，它們被設(shè)計(jì)成從多個(gè)來(lái)源中去衡量信息和想法，去推理，然后提供假說(shuō)以供參考。一個(gè)認(rèn)知系統(tǒng)給每個(gè)有潛力的洞見(jiàn)或答案分配一個(gè)“自信”。

結(jié)果，沃森自信水平出奇的低——14%。然而，認(rèn)知系統(tǒng)能夠從錯(cuò)誤中學(xué)習(xí)。通過(guò)大規(guī)模的機(jī)器學(xué)習(xí)，認(rèn)知系統(tǒng)能從訓(xùn)練和運(yùn)用中不斷得以改善。

消化語(yǔ)料庫(kù)知識(shí)，根據(jù)任何給定主題接受專家訓(xùn)練，認(rèn)知系統(tǒng)可以通過(guò)一系列Q&A的方式得以訓(xùn)練。人與系統(tǒng)互動(dòng)，就系統(tǒng)反饋的正確性做出反應(yīng)將會(huì)提升機(jī)器的“知識(shí)”。

我們喵爪星球會(huì)發(fā)動(dòng)所有學(xué)生在自己學(xué)習(xí)的同時(shí)，訓(xùn)練喵爪機(jī)器人。喵爪機(jī)器人可以學(xué)習(xí)任務(wù)，同時(shí)將知識(shí)傳送到云端，以供其他機(jī)器人和學(xué)生學(xué)習(xí)。

這個(gè)功能的重要意義是：如果不需要分別對(duì)所有類型的機(jī)器進(jìn)行單獨(dú)編程，那么可以極大地加快機(jī)器人的發(fā)展進(jìn)程。

當(dāng)喵爪機(jī)器人，它完成了一件事——以五種技術(shù)為基礎(chǔ)的自然語(yǔ)言Q&A。今天，Q&A僅為沃森眾多的以API方式提供的功能之一。打那以后，IBM已經(jīng)研發(fā)出20多個(gè)新的API，采用了50多種不同的認(rèn)知技術(shù)。這也是認(rèn)知計(jì)算的技術(shù)進(jìn)路和當(dāng)前人工智能進(jìn)路的關(guān)鍵區(qū)別。認(rèn)知計(jì)算并不是計(jì)算機(jī)科學(xué)的孤立領(lǐng)域，而是需要許多學(xué)科知識(shí)，從硬件架構(gòu)，算法策略，工業(yè)流程設(shè)計(jì)到行業(yè)專長(zhǎng)。

我們每天使用的許多產(chǎn)品和服務(wù)——從搜索引擎廣告應(yīng)用，社交媒體網(wǎng)站面部識(shí)別，到“智能”汽車，電話和電網(wǎng)——正在見(jiàn)證人工智能的方方面面。

絕大多數(shù)人工智能產(chǎn)品和服務(wù)都是為了實(shí)現(xiàn)某種功能目的，側(cè)重應(yīng)用，專為某種特定服務(wù)而設(shè)。它們使用了一些認(rèn)知計(jì)算的核心功能，一些使用了文本挖掘技術(shù)，其他的采用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行圖像識(shí)別。所有的產(chǎn)品和服務(wù)都局限于最初打造它們的構(gòu)想。

認(rèn)知系統(tǒng)有五個(gè)核心功能。

1.與人的接觸更加深入

人們與系統(tǒng)的互動(dòng)更加充分，這種互動(dòng)是以每個(gè)人偏好的模式、形式以及質(zhì)量為基礎(chǔ)的。它們充分利用搜集到的數(shù)據(jù)創(chuàng)造出有關(guān)個(gè)體的精細(xì)畫面——比如，地理位置數(shù)據(jù)、網(wǎng)頁(yè)互動(dòng)、交易歷史、鐘愛(ài)節(jié)目的模式、可穿戴設(shè)備數(shù)據(jù)和電子醫(yī)療記錄——并為這幅圖景添加一些很難察覺(jué)的細(xì)節(jié)：品味、情緒、情感狀態(tài)、環(huán)境條件以及人際關(guān)系本質(zhì)和強(qiáng)弱。從所有結(jié)構(gòu)和非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)中進(jìn)行推理，找出什么才是人際交流中重要的東西。通過(guò)不斷學(xué)習(xí)，這些接觸交流將傳遞出越來(lái)越大的價(jià)值，也會(huì)變得更加自然，有預(yù)見(jiàn)性，情感也會(huì)拿捏適中。

2.規(guī)?；吞岣邔I(yè)技能

各種工業(yè)知識(shí)和專業(yè)知識(shí)正在以任何專家都不能趕上的速度迅速膨脹——雜志、新協(xié)議、新立法、新實(shí)踐和嶄新的領(lǐng)域。在1950年，人們預(yù)測(cè)全世界醫(yī)學(xué)知識(shí)翻一番需要50年時(shí)間；到了1980年，時(shí)間縮短為7年；2015年，不超過(guò)3年。與此同時(shí)，個(gè)人一生能產(chǎn)生一百萬(wàn)GB的健康數(shù)據(jù)，相當(dāng)于3億本書。

為了幫助組織機(jī)構(gòu)和個(gè)人跟上步伐，IBM設(shè)計(jì)了認(rèn)知系統(tǒng)，它能幫助教師教學(xué)生。由于這些系統(tǒng)掌握了專業(yè)知識(shí)——語(yǔ)文，數(shù)學(xué)，科學(xué)——他們能夠理解和傳授復(fù)雜的專業(yè)技能，縮短了由內(nèi)行變?yōu)閷＜宜璧臅r(shí)間。另外，由于如果這些系統(tǒng)是由全體學(xué)生訓(xùn)練的——學(xué)生可以選擇自己喜歡的方向去教——系統(tǒng)就能讓所有學(xué)生獲取所有知識(shí)。

這樣學(xué)習(xí)就變成了訓(xùn)練人工智能的任務(wù)了。在人工智能達(dá)到一定的水平，學(xué)生還可以基于人工智能做創(chuàng)新項(xiàng)目。

3.用認(rèn)知融合產(chǎn)品和服務(wù)

認(rèn)知技術(shù)讓感受、推斷、了解用戶和周圍世界的新一類產(chǎn)品和服務(wù)成為可能。持續(xù)改善和適應(yīng)，增強(qiáng)功能以推出未曾想到的新用法也因此成為可能。在教育應(yīng)用上，喵爪正在開放有關(guān)應(yīng)用，比如，教學(xué)生通過(guò)Scratch編程來(lái)控制感應(yīng)器，學(xué)習(xí)物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用。物聯(lián)網(wǎng)正在急劇拓展全球的數(shù)字產(chǎn)品和服務(wù)——哪里有代碼和數(shù)據(jù)，哪里就有認(rèn)知技術(shù)的用武之地。

4.認(rèn)知運(yùn)營(yíng)成為可能

認(rèn)知也能轉(zhuǎn)變學(xué)校的運(yùn)營(yíng)方式。融合認(rèn)知功能的學(xué)校運(yùn)營(yíng)，能將內(nèi)外資源中的數(shù)據(jù)表象化為共享資源。它讓學(xué)校重視工作流程、文本和環(huán)境，這有利于持續(xù)性學(xué)習(xí)、改善預(yù)測(cè)和提高學(xué)校運(yùn)營(yíng)效率——以當(dāng)今的數(shù)據(jù)流動(dòng)速度做出決策。

5.提升探索發(fā)現(xiàn)

把認(rèn)知技術(shù)運(yùn)用到大數(shù)據(jù)上，校長(zhǎng)和教師能找到規(guī)律、機(jī)會(huì)和可執(zhí)行的假設(shè)，僅僅通過(guò)傳統(tǒng)研究或可編程系統(tǒng)，幾乎不可能發(fā)現(xiàn)這些。

假如能像設(shè)想的那樣實(shí)現(xiàn)認(rèn)知計(jì)算，那么，底層平臺(tái)必須足夠?qū)拸V、足夠柔性，以便在各種學(xué)校、各個(gè)年級(jí)得到運(yùn)用。它還必須支持跨學(xué)科運(yùn)用。這需要一種全盤的研發(fā)進(jìn)路，旨在打造一個(gè)強(qiáng)健的平臺(tái)。它有許多功能可以支持來(lái)自開發(fā)者生態(tài)圈的各種各樣的應(yīng)用。

這個(gè)平臺(tái)必須涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)、推理、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音和圖像識(shí)別、人機(jī)交互對(duì)話和敘述生成等。許多功能要求運(yùn)用高性能計(jì)算，專門的硬件結(jié)構(gòu)，甚至是新的計(jì)算范例這樣的專業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施。每種技術(shù)都源自自身科技或?qū)W術(shù)領(lǐng)域。但是，這些技術(shù)必須和支持認(rèn)知結(jié)果的硬件、軟件、云平臺(tái)和應(yīng)用協(xié)同發(fā)展。

隨著沃森的迅速演化，未來(lái)可能已初見(jiàn)端倪。舉個(gè)例子，一種分析X光，MRIs和超聲波圖像的認(rèn)知醫(yī)學(xué)圖像應(yīng)用，它能處理醫(yī)學(xué)期刊、書本和文章的自然語(yǔ)言。它利用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)矯正和增強(qiáng)理解力。它還可以開發(fā)深度知識(shí)表征和推理，有助于形成可能的診斷結(jié)果。為此，需要專門圖像處理器來(lái)支持大規(guī)模數(shù)據(jù)和人類專業(yè)知識(shí)，指導(dǎo)系統(tǒng)學(xué)習(xí)， 解讀系統(tǒng)生成的結(jié)果。

這種新模型的威力能用到任何領(lǐng)域。通過(guò)分析測(cè)試成績(jī)、出勤率和數(shù)字學(xué)習(xí)平臺(tái)上的學(xué)生行為信息，學(xué)校能建立縱向的學(xué)生檔案和個(gè)性化教育計(jì)劃。

前沿認(rèn)知科學(xué)的含義和義務(wù)

認(rèn)知時(shí)代（The Cognitive Era）是應(yīng)用型科學(xué)發(fā)展的下一步，它幫助人類理解自然并改善人類的生存狀況。在此意義下，它是一個(gè)老故事開啟新篇章。圍繞人工智能的爭(zhēng)論只是其中一個(gè)最新的例子，是相信科學(xué)進(jìn)步的人和那些害怕它的人之間的古老爭(zhēng)論的延續(xù)。與媒體和娛樂(lè)界的爭(zhēng)論相反，在科學(xué)領(lǐng)域，裁決已定。追求認(rèn)知性未來(lái)已成為廣泛共識(shí)，人們也普遍認(rèn)識(shí)有必要承擔(dān)技術(shù)責(zé)任。

技術(shù)創(chuàng)造可能性和潛力，但最終，我們的未來(lái)將取決于我們做出的選擇。我命在我，不在技術(shù)。

——Erik Brynjolfsson，MIT

具體而言，我們會(huì)繼續(xù)形塑認(rèn)知計(jì)算對(duì)工作和就業(yè)的影響。與所有技術(shù)一樣，認(rèn)知計(jì)算將改變?nèi)藗兊墓ぷ餍再|(zhì)。這將有助于我們更快速、更準(zhǔn)確地執(zhí)行一些任務(wù)。許多處理過(guò)程會(huì)更便宜，更有效。某些事，它甚至?xí)热祟愖龅酶?。這也是自文明誕生以來(lái)一直發(fā)生的情況：新技術(shù)被發(fā)現(xiàn)具有更高的價(jià)值，它讓我們的社會(huì)和生活得以適應(yīng)和進(jìn)化。所以，我們有理由相信，此時(shí)此刻的情況與以往是一致的。事實(shí)上，認(rèn)知時(shí)代會(huì)為人類開啟一個(gè)知識(shí)、發(fā)現(xiàn)、機(jī)會(huì)都以指數(shù)級(jí)速度增長(zhǎng)的世界。我們也有充分的理由相信，人類的工作將變得越來(lái)越有趣，也更具有挑戰(zhàn)性。

為下一代人類認(rèn)知鋪平道路

所有的技術(shù)革命不僅是被發(fā)現(xiàn)的，而且是由社會(huì)需求推動(dòng)的。我們追求這些新的可能性并不只是因?yàn)槲覀冇心芰Γ且驗(yàn)槲覀冇兴蟆?/p>

每一項(xiàng)革命性的技術(shù)，由于世界的復(fù)雜性和我們自己根深蒂固的偏見(jiàn)和方法，我們最初對(duì)它們的理解都是有限的。然而，所有的限制必然會(huì)被進(jìn)展所突破。事實(shí)上，我們一直在為不知道付出昂貴的代價(jià)：我們不知道每位學(xué)生的學(xué)習(xí)困難在哪里，不知道如何教學(xué)生創(chuàng)新；不知道怎樣點(diǎn)燃學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性；不知道如何培養(yǎng)未來(lái)的諾貝爾獎(jiǎng)獲得者。

行為明智的最大障礙是無(wú)知，它也是恐懼的最大來(lái)源。小小的蠟燭會(huì)發(fā)出誤導(dǎo)性的微弱光線，投射出巨大而不祥的陰影。正午陽(yáng)光光線明亮，不會(huì)投下一絲陰影。是時(shí)候?qū)⑦@整個(gè)人與機(jī)器的難題置于耀眼的正午陽(yáng)光之下了。計(jì)算機(jī)永遠(yuǎn)不會(huì)剝奪人的主動(dòng)權(quán)，也不會(huì)取代人類的創(chuàng)造性思維。計(jì)算機(jī)會(huì)把人類從低級(jí)的重復(fù)性思考中解放出來(lái)，讓人類更加充分地利用理性，創(chuàng)造更多機(jī)會(huì)。

——Thomas Watson Jr. （小托馬斯.沃森，IBM第二代總裁）

我們相信，世界上的許多難題終將得到解決。借助認(rèn)知計(jì)算，我們會(huì)實(shí)現(xiàn)這一宏偉目標(biāo)。

炒作“人機(jī)大戰(zhàn)”的戲碼會(huì)讓我們偏離主題，這些戲碼只存在于那些激動(dòng)人心卻很具誤導(dǎo)性的小說(shuō)里?，F(xiàn)在的認(rèn)知系統(tǒng)不是我們的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，將來(lái)也不會(huì)是。科學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)的證據(jù)都不支持這種恐懼。真正的認(rèn)知系統(tǒng)實(shí)際上是一種深化重要關(guān)系的工具——人與世界的關(guān)系。

通過(guò)它們，我們將為下一代人的認(rèn)知鋪平道路。我們能用嶄新而有力的方式思考和推理。認(rèn)知系統(tǒng)是真正靈感源于人類大腦的機(jī)器。同樣的，這些機(jī)器也會(huì)真正激發(fā)人的大腦，提高我們的理性能力，改變我們的學(xué)習(xí)方式。在21世紀(jì)，知道所有的答案不能稱得上智慧，提出更好的問(wèn)題才算真正的天才。

喵爪會(huì)在全世界招募學(xué)校參與喵爪機(jī)器人的計(jì)劃，大家一起來(lái)用一種全新的方法來(lái)共享每個(gè)人創(chuàng)造的認(rèn)知。