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IT技術(shù)認知計算崛起 與安防有何聯(lián)系？
時(shí)間:2016-03-09 18:40:50 來(lái)源:深圳市智慧安防行業(yè)協(xié)會(huì ) 作者:搜狐科技
如今，大數據的發(fā)展催生了很多優(yōu)秀的大數據處理平臺，但人才短缺的嚴重阻礙了其發(fā)展。從某種意義上說(shuō)，認知計算提供了一種解決思路——那就是讓機器像數據科學(xué)家解決大數據難題。在2016年3月1日舉行的2016IBM論壇上，IBM大中華區董事長(cháng)陳黎明宣布：IBM認知商業(yè)戰略在中國正式落地。數十位科技專(zhuān)家、企業(yè)家和財經(jīng)作家吳曉波等輿論領(lǐng)袖在論壇上發(fā)表了各種關(guān)于認知科技如何引發(fā)商業(yè)變革的見(jiàn)解，這些美妙的思想與言辭很快在各路媒體上放大、發(fā)酵。為何IBM放下智慧城市不談，談起了認知計算？認知計算對密切關(guān)注吸納IT技術(shù)的安防行業(yè)將有何影響？
IT技術(shù)認知計算崛起 與安防有何聯(lián)系？
什么是認知計算
認知計算是IBM提出的概念，認為“認知計算”是通過(guò)與人的自然語(yǔ)言交流及不斷地學(xué)習，從而幫助人們做到更多的系統，是從硬件架構到算法策略、從程序設計到行業(yè)專(zhuān)長(cháng)等多個(gè)學(xué)術(shù)領(lǐng)域的結合，能夠使人們更好地從海量復雜的數據中獲得更多洞察，從而做出更為精準的決策。在IBM，我們把它簡(jiǎn)化歸納為，具備規?；瘜W(xué)習、根據目標推理以及與人類(lèi)自然互動(dòng)能力的系統。
早在1979年，認知就在美國成為一門(mén)獨立的學(xué)科，并擁有自己的協(xié)會(huì )。中國科學(xué)技術(shù)信息研究所張寅生最近總結了多達11類(lèi)的認知科技，其中包括人體識別技術(shù)、腦機接口技術(shù)、有意識機器人、智能硬件及嵌入式認知系統、機器學(xué)習技術(shù)、智能制造等來(lái)自不同領(lǐng)域的創(chuàng )新。2014年麻省理工科技評論雜志評選的全球50大智慧公司中，基因測序、數控發(fā)動(dòng)機、智能手機、自動(dòng)駕駛汽車(chē)、虛擬可穿戴設備、數字貨幣等似乎完全不搭界的公司創(chuàng )新，都涉及認知技術(shù)。
事實(shí)上，認知科技是一種融合類(lèi)泛智能技術(shù)，其共性是在不同領(lǐng)域模仿人類(lèi)的認知能力，并發(fā)展出超越人的新功能。2000年，美國一個(gè)國家級研究項目《NBIC報告》就明確了新世紀科研的四大核心方向：納米、生物、信息、認知。該報告將認知科學(xué)大融合與人類(lèi)進(jìn)化史上的言語(yǔ)產(chǎn)生、制造工具、計算機發(fā)明等里程碑事件相提并論，認為其將會(huì )成為人類(lèi)偉大變革的推進(jìn)器。
認知計算與安防有何聯(lián)系？
人工智能與大數據是目前與安防行業(yè)密切相關(guān)的兩種計算，它們與認知計算有何聯(lián)系與區別呢？
認知計算與人工智能
雖然認知計算包括人工智能的一些要素，但前者是一個(gè)更寬泛的概念。認知計算不是制造“為人們思考”的機器，而是與“增加人類(lèi)智慧”有關(guān)，能夠幫助我們更好地思考和做出更為全面的決定。
人工智能的概念已經(jīng)有二十多年了，人工智能從歷史和研究角度來(lái)講主要目的是為了讓機器人表現得“更像人”，我們稱(chēng)之為Intelligent Behavior。IBM的認知計算從技術(shù)角度上來(lái)講和人工智能是有很多共性的地方，比如機器學(xué)習(Machine Learning)、深度學(xué)習(Deep Learning)等方面都很類(lèi)似。但是，IBM的認知計算目的并不是為了取代人，而Intelligent Behavior也只是認知計算的一個(gè)維度。認知計算除了要能夠表現人和計算機的交互更加自然流暢之外，還會(huì )更多地強調推理和學(xué)習，以及如何把這樣的能力結合具體的商業(yè)應用、解決商業(yè)的問(wèn)題。
認知計算和大數據分析
大數據分析屬于認知計算的一個(gè)維度。與大數據相比，認知計算的范圍更廣、技術(shù)也更為先進(jìn)。
認知計算和大數據分析有類(lèi)似的技術(shù)，比如大量的數據、機器學(xué)習(Machine Learning)、行業(yè)模型等，大數據分析更多強調的是獲得洞察，通過(guò)這些洞察進(jìn)行預測。此外，傳統的大數據分析會(huì )使用模型或者機器學(xué)習的方法，但更多的是靠專(zhuān)家提供。
對于認知計算而言，洞察和預測只是其中的一種。但是，認知計算更為強調人和機器之間自然的交互，這些維度都不是傳統的大數據分析所強調。
此外，認知計算目前成長(cháng)很快的一個(gè)領(lǐng)域為深度學(xué)習(DeepLearning)，它的學(xué)習方法與傳統方法不同，更多的是基于大量的數據通過(guò)自學(xué)的方式得到這樣的模型，而不需要很多的人為干預，這個(gè)從學(xué)習方法來(lái)講和大數據分析有很多不同的地方。
對于安防技術(shù)而言，在融入IT技術(shù)之后，技術(shù)的更迭速度正在加快，新技術(shù)的推動(dòng)也會(huì )讓產(chǎn)業(yè)發(fā)生更加不可預知的風(fēng)險，行業(yè)顛覆是非?？赡艿氖?。所以關(guān)鍵是誰(shuí)可以掌握核心技術(shù)，誰(shuí)能把握未來(lái)的技術(shù)。
IT技術(shù)認知計算崛起 與安防有何聯(lián)系？
什么是認知計算
認知計算是IBM提出的概念，認為“認知計算”是通過(guò)與人的自然語(yǔ)言交流及不斷地學(xué)習，從而幫助人們做到更多的系統，是從硬件架構到算法策略、從程序設計到行業(yè)專(zhuān)長(cháng)等多個(gè)學(xué)術(shù)領(lǐng)域的結合，能夠使人們更好地從海量復雜的數據中獲得更多洞察，從而做出更為精準的決策。在IBM，我們把它簡(jiǎn)化歸納為，具備規?；瘜W(xué)習、根據目標推理以及與人類(lèi)自然互動(dòng)能力的系統。
早在1979年，認知就在美國成為一門(mén)獨立的學(xué)科，并擁有自己的協(xié)會(huì )。中國科學(xué)技術(shù)信息研究所張寅生最近總結了多達11類(lèi)的認知科技，其中包括人體識別技術(shù)、腦機接口技術(shù)、有意識機器人、智能硬件及嵌入式認知系統、機器學(xué)習技術(shù)、智能制造等來(lái)自不同領(lǐng)域的創(chuàng )新。2014年麻省理工科技評論雜志評選的全球50大智慧公司中，基因測序、數控發(fā)動(dòng)機、智能手機、自動(dòng)駕駛汽車(chē)、虛擬可穿戴設備、數字貨幣等似乎完全不搭界的公司創(chuàng )新，都涉及認知技術(shù)。
事實(shí)上，認知科技是一種融合類(lèi)泛智能技術(shù)，其共性是在不同領(lǐng)域模仿人類(lèi)的認知能力，并發(fā)展出超越人的新功能。2000年，美國一個(gè)國家級研究項目《NBIC報告》就明確了新世紀科研的四大核心方向：納米、生物、信息、認知。該報告將認知科學(xué)大融合與人類(lèi)進(jìn)化史上的言語(yǔ)產(chǎn)生、制造工具、計算機發(fā)明等里程碑事件相提并論，認為其將會(huì )成為人類(lèi)偉大變革的推進(jìn)器。
認知計算與安防有何聯(lián)系？
人工智能與大數據是目前與安防行業(yè)密切相關(guān)的兩種計算，它們與認知計算有何聯(lián)系與區別呢？
認知計算與人工智能
雖然認知計算包括人工智能的一些要素，但前者是一個(gè)更寬泛的概念。認知計算不是制造“為人們思考”的機器，而是與“增加人類(lèi)智慧”有關(guān)，能夠幫助我們更好地思考和做出更為全面的決定。
人工智能的概念已經(jīng)有二十多年了，人工智能從歷史和研究角度來(lái)講主要目的是為了讓機器人表現得“更像人”，我們稱(chēng)之為Intelligent Behavior。IBM的認知計算從技術(shù)角度上來(lái)講和人工智能是有很多共性的地方，比如機器學(xué)習(Machine Learning)、深度學(xué)習(Deep Learning)等方面都很類(lèi)似。但是，IBM的認知計算目的并不是為了取代人，而Intelligent Behavior也只是認知計算的一個(gè)維度。認知計算除了要能夠表現人和計算機的交互更加自然流暢之外，還會(huì )更多地強調推理和學(xué)習，以及如何把這樣的能力結合具體的商業(yè)應用、解決商業(yè)的問(wèn)題。
認知計算和大數據分析
大數據分析屬于認知計算的一個(gè)維度。與大數據相比，認知計算的范圍更廣、技術(shù)也更為先進(jìn)。
認知計算和大數據分析有類(lèi)似的技術(shù)，比如大量的數據、機器學(xué)習(Machine Learning)、行業(yè)模型等，大數據分析更多強調的是獲得洞察，通過(guò)這些洞察進(jìn)行預測。此外，傳統的大數據分析會(huì )使用模型或者機器學(xué)習的方法，但更多的是靠專(zhuān)家提供。
對于認知計算而言，洞察和預測只是其中的一種。但是，認知計算更為強調人和機器之間自然的交互，這些維度都不是傳統的大數據分析所強調。
此外，認知計算目前成長(cháng)很快的一個(gè)領(lǐng)域為深度學(xué)習(DeepLearning)，它的學(xué)習方法與傳統方法不同，更多的是基于大量的數據通過(guò)自學(xué)的方式得到這樣的模型，而不需要很多的人為干預，這個(gè)從學(xué)習方法來(lái)講和大數據分析有很多不同的地方。
對于安防技術(shù)而言，在融入IT技術(shù)之后，技術(shù)的更迭速度正在加快，新技術(shù)的推動(dòng)也會(huì )讓產(chǎn)業(yè)發(fā)生更加不可預知的風(fēng)險，行業(yè)顛覆是非?？赡艿氖?。所以關(guān)鍵是誰(shuí)可以掌握核心技術(shù)，誰(shuí)能把握未來(lái)的技術(shù)。
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