認知計算與大數據及人工智能區別

　　安防作為IT技術(shù)的延伸領(lǐng)域，對IT技術(shù)的吸收及融合發(fā)展成為當前安防界的主流趨勢。大數據、云計算、云存儲、智能分析技術(shù)、人臉識別、語(yǔ)音識別等IT技術(shù)都在快速融入安防技術(shù)，為安防設備在功能提升、業(yè)務(wù)拓展方面帶來(lái)幫助。

　　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。

　　認知計算與人工智能的區別是什么？

　　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IntelligentBehavior。

　　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(MachineLearning)、深度學(xué)習(DeepLearning)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IntelligentBehavior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有何區別？

　　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(MachineLearning)、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)。