張紅

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

1955年，當(dāng)“人工智能”這個詞首次被提出來時，不出所料地點燃了公眾的想象力。在接下來的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，正如所有孕育得過早、超越了當(dāng)前時代的先進(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”）的未來與大眾冠以AI的名頭大不一樣，將涉及各種各樣的，來自技術(shù)、科學(xué)和社會的挑戰(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)境之間的互動中學(xué)習(xí)和推理。過去半個世紀(jì)中，多個學(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題，還能對更加復(fù)雜（且有意義）的數(shù)據(jù)提出假說、推理論述和建議。

此外，認(rèn)知系統(tǒng)還能理解計算機(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)測的信息。

這些與機(jī)器的感覺能力和自主性都沒有任何關(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)作社會中復(fù)雜的系統(tǒng)。這種增強(qiáng)智能對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、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)和社會新紀(jì)元——認(rèn)知時代的黎明。

認(rèn)知計算的成功并不以圖靈測試或模擬人類的能力作為判斷標(biāo)準(zhǔn)。它的標(biāo)準(zhǔn)更加實際，例如，投資回報率、新的市場機(jī)會、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，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，去處理地球面臨的一些最持久的系統(tǒng)性問題，例如，癌癥、氣候變化和復(fù)雜多變的全球經(jīng)濟(jì)形勢。

計算的歷史與認(rèn)知的崛起

為了理解認(rèn)知計算的未來，必須把它放到歷史的語境中。

到今天為止，我們經(jīng)歷過兩個不同的計算時代——制表時代和編程時代。我們相信，在計算演化史中，認(rèn)知計算是第三個計算時代，也是最具有轉(zhuǎn)折意義的時代。喵爪機(jī)器人就是要把認(rèn)知計算帶進(jìn)教育領(lǐng)域。

制表時代 （1900-1940年代）

計算機(jī)起源于一種單一計數(shù)用途的機(jī)械系統(tǒng)，這種系統(tǒng)用打孔卡來輸入和存儲數(shù)據(jù)，最終決定這個機(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)上是一種計算器，支持了商業(yè)和社會規(guī)模的擴(kuò)大，幫助我們組織、理解以及管理從人口增長到全球經(jīng)濟(jì)進(jìn)步等的各種事情。

編程時代 （1950年代-現(xiàn)在）

在二戰(zhàn)的時候，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)爭之后，數(shù)碼“計算機(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，計算機(jī)的性能得到了迅速提升，這一發(fā)展過程驗證了“摩爾定律”。在60年間，每18個月處理器的容量和速度就提升一倍。所有我們知道的計算設(shè)備，從大型主機(jī)到個人電腦，再到智能手機(jī)和平板，都是可編程的計算機(jī)。

認(rèn)知時代 （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)代計算的很大部分都是基于LickLider的研究以及他的深刻見解：

“人-機(jī)共生”是在人類與電子計算機(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，與人類單獨進(jìn)行智能操作相比，共生關(guān)系將會更有效。

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

Licklider知道，認(rèn)知計算將是程序化計算的必要的自然演化，雖然他并不知道這個目標(biāo)如何實現(xiàn)。50年后，大規(guī)模并行計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)知計算奠定了基礎(chǔ)。

我們看一下整個互聯(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，解決的是一個連接的問題，是人和世界怎么連接的問題。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)之間的問題。如果你能解決人和連接世界某些方面的問題，就會催生大的產(chǎn)業(yè)機(jī)會。

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，我們需要一個方式，這個方式就是機(jī)器。所以我們說，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，支撐連接的其實是交互和索引，有了這兩個步驟，人和世界才能更加無障礙、流暢地連接。

首先是交互，交互其實牽引了過去30年信息產(chǎn)業(yè)的變化，這里面誕生的一個最偉大的公司就是蘋果。蘋果在PC時代引領(lǐng)了圖形用戶界面、鼠標(biāo)。在移動時代，它的多點觸控、語音驗證、指紋驗證等人機(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)會就是先讓人和機(jī)器沒有距離，把人機(jī)距離縮短，這件事情非常關(guān)鍵。如果可以抓住這個問題，實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點，就是因為這一點點的差別導(dǎo)致用戶選擇蘋果，因為人需要離機(jī)器很近。

我們再看索引。索引誕生了世界上另外一個偉大的公司——谷歌。蘋果和谷歌是目前市場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，就是把真實世界里面的車索引到線上。

索引的趨勢是什么？交互的趨勢是人和機(jī)器越來越近了，索引的趨勢就是從無序到有序，從數(shù)據(jù)到語義，從線下到線上。無序到有序，搜索引擎實際上是讓互聯(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)到語義，一個簡單數(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Airbnb。

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

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

智能手機(jī)之后會有一個分化。我們認(rèn)為，在每個垂直的領(lǐng)域，都會出現(xiàn)很多智能硬件的分化，比如，無處不在的智能設(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，沒有距離。這個機(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。而索引到極致的時候是什么？就是完全的實時鏡像。任何一個角落發(fā)生任何的事情，任何一棟房子，任何一件商品，它沒有距離地立刻在網(wǎng)上有一個鏡像的存在。那么，這里面需要無處不在的傳感器和強(qiáng)大的計算能力。

未來萬物互聯(lián)到萬物智能的三大趨勢，即所有的設(shè)備一定會有各種各樣的智能傳感器，所有的設(shè)備都會有云端結(jié)合的數(shù)據(jù)處理能力，所有的設(shè)備都會連接人和服務(wù)。

面向未來，這些智能設(shè)備都會變成廣義上的機(jī)器人。

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

通常對做技術(shù)的人來說，他們會不斷地完善技術(shù)，讓它更好更強(qiáng)大，這是技術(shù)人的目標(biāo)。但是有的時候這些技術(shù)不會真正地帶來對社會的改變。一個例子就是IBM的“深藍(lán)”，“深藍(lán)”下國際象棋可以比人類下得更好，但是這本身并沒有真正地為社會帶來什么樣的改變，而只是驗證了機(jī)器多么的強(qiáng)大。另外一個例子就是搜索引擎，它也是一個很強(qiáng)大的技術(shù)，但是它讓人無論身處什么地方、什么社會階層，讓人跟信息和知識的距離是一樣的。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)器具有超級的能力，它的意義一定是讓每一個平凡的人變得偉大。如果可以做到這點，這就是一種偉大的技術(shù)，是一個偉大的想法。

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)。我們會創(chuàng)造一個讓學(xué)生在Watson的平臺上教喵爪機(jī)器人，形成喵爪知識引擎。如果機(jī)器人能夠獨立解決更多的問題，并互相分享這些內(nèi)容，那會怎么樣？喵爪機(jī)器人計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，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信息庫，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)生如果想獲取知識來做項目，問機(jī)器人就好。

世界首個認(rèn)知系統(tǒng)

在2011年2月，沃森項目首次公開，沃森是IBM開發(fā)的認(rèn)知計算系統(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認(rèn)知計算，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、語義雙關(guān)的問題，顯然，計算新紀(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——具體來說，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)知時代的真正潛力將會是機(jī)器的數(shù)據(jù)分析、統(tǒng)計推斷能力，以及人類特殊能力。比如，自我引導(dǎo)的目標(biāo)、常識和價值觀。

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算機(jī)程序，但那些將計算機(jī)與他們自身的直覺和比賽天賦相結(jié)合的選手是最成功的。

機(jī)器與人相配合的團(tuán)隊甚至比最強(qiáng)大的計算機(jī)更具優(yōu)勢。人類策略上的指導(dǎo)與計算機(jī)戰(zhàn)術(shù)上的敏銳結(jié)合起來是所向披靡的。我們可以集中精力于策略規(guī)劃，而不是把那么多時間花費(fèi)在計算上。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)知計算幫忙想出一種哲學(xué)方法時，他幾乎無法表達(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，我們敏銳地意識到數(shù)據(jù)正怎樣塑造著我們的未來。Gartner預(yù)計世界的信息在未來5年將增長800%，而且80%的數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化的。包括人類語言記載的每一件事（從教科書到詩歌），圖片捕捉的每一個瞬間（CAT掃描每個家庭照片）以及聲音記錄的每條信息。它是隱藏在氣味、味道、文本和振動中的數(shù)據(jù)。它來自我們的活動，來自這個布滿儀器的星球。

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

可編程系統(tǒng)基于這樣的規(guī)則：通過一系列預(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，但是無法處理定性或不可預(yù)見的輸入。面對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)計成去適應(yīng)和理解非結(jié)構(gòu)化語言的復(fù)雜性和不可預(yù)測性。他們可以“讀”文本、“看”圖像、“聽”自然語音。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。事實上，它們并不“知道”答案。相反，它們被設(shè)計成從多個來源中去衡量信息和想法，去推理，然后提供假說以供參考。一個認(rèn)知系統(tǒng)給每個有潛力的洞見或答案分配一個“自信”。

結(jié)果，沃森自信水平出奇的低——14%。然而，認(rèn)知系統(tǒng)能夠從錯誤中學(xué)習(xí)。通過大規(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。

消化語料庫知識，根據(jù)任何給定主題接受專家訓(xùn)練，認(rèn)知系統(tǒng)可以通過一系列Q&A的方式得以訓(xùn)練。人與系統(tǒng)互動，就系統(tǒng)反饋的正確性做出反應(yīng)將會提升機(jī)器的“知識”。

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

這個功能的重要意義是：如果不需要分別對所有類型的機(jī)器進(jìn)行單獨編程，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)知計算并不是計算機(jī)科學(xué)的孤立領(lǐng)域，而是需要許多學(xué)科知識，從硬件架構(gòu)，算法策略，工業(yè)流程設(shè)計到行業(yè)專長。

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)站面部識別，到“智能”汽車，電話和電網(wǎng)——正在見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)有五個核心功能。

1.與人的接觸更加深入

人們與系統(tǒng)的互動更加充分，這種互動是以每個人偏好的模式、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)個體的精細(xì)畫面——比如，地理位置數(shù)據(jù)、網(wǎng)頁互動、交易歷史、鐘愛節(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。通過不斷學(xué)習(xí)，這些接觸交流將傳遞出越來越大的價值，也會變得更加自然，有預(yù)見性，情感也會拿捏適中。

2.規(guī)?；吞岣邔I(yè)技能

各種工業(yè)知識和專業(yè)知識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、新實踐和嶄新的領(lǐng)域。在1950年，人們預(yù)測全世界醫(yī)學(xué)知識翻一番需要50年時間；到了1980年，時間縮短為7年；2015年，不超過3年。與此同時，個人一生能產(chǎn)生一百萬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)和個人跟上步伐，IBM設(shè)計了認(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——語文，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。

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Scratch編程來控制感應(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)營成為可能

認(rèn)知也能轉(zhuǎn)變學(xué)校的運(yùn)營方式。融合認(rèn)知功能的學(xué)校運(yùn)營，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)測和提高學(xué)校運(yùn)營效率——以當(dāng)今的數(shù)據(jù)流動速度做出決策。

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，校長和教師能找到規(guī)律、機(jī)會和可執(zhí)行的假設(shè)，僅僅通過傳統(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)想的那樣實現(xiàn)認(rèn)知計算，那么，底層平臺必須足夠?qū)拸V、足夠柔性，以便在各種學(xué)校、各個年級得到運(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，旨在打造一個強(qiáng)健的平臺。它有許多功能可以支持來自開發(fā)者生態(tài)圈的各種各樣的應(yīng)用。

這個平臺必須涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)、推理、自然語言處理、語音和圖像識別、人機(jī)交互對話和敘述生成等。許多功能要求運(yùn)用高性能計算，專門的硬件結(jié)構(gòu)，甚至是新的計算范例這樣的專業(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、云平臺和應(yīng)用協(xié)同發(fā)展。

隨著沃森的迅速演化，未來可能已初見端倪。舉個例子，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言。它利用機(jī)器學(xué)習(xí)來矯正和增強(qiáng)理解力。它還可以開發(fā)深度知識表征和推理，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支持大規(guī)模數(shù)據(jù)和人類專業(yè)知識，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。通過分析測試成績、出勤率和數(shù)字學(xué)習(xí)平臺上的學(xué)生行為信息，學(xué)校能建立縱向的學(xué)生檔案和個性化教育計劃。

前沿認(rèn)知科學(xué)的含義和義務(wù)

認(rèn)知時代（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，它是一個老故事開啟新篇章。圍繞人工智能的爭論只是其中一個最新的例子，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論的延續(xù)。與媒體和娛樂界的爭論相反，在科學(xué)領(lǐng)域，裁決已定。追求認(rèn)知性未來已成為廣泛共識，人們也普遍認(rèn)識有必要承擔(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，我們會繼續(xù)形塑認(rèn)知計算對工作和就業(yè)的影響。與所有技術(shù)一樣，認(rèn)知計算將改變?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)。許多處理過程會更便宜，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一直發(fā)生的情況：新技術(shù)被發(fā)現(xiàn)具有更高的價值，它讓我們的社會和生活得以適應(yīng)和進(jìn)化。所以，我們有理由相信，此時此刻的情況與以往是一致的。事實上，認(rèn)知時代會為人類開啟一個知識、發(fā)現(xiàn)、機(jī)會都以指數(shù)級速度增長的世界。我們也有充分的理由相信，人類的工作將變得越來越有趣，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，而且是由社會需求推動的。我們追求這些新的可能性并不只是因為我們有能力，而是因為我們有所求。

每一項革命性的技術(shù)，由于世界的復(fù)雜性和我們自己根深蒂固的偏見和方法，我們最初對它們的理解都是有限的。然而，所有的限制必然會被進(jìn)展所突破。事實上，我們一直在為不知道付出昂貴的代價：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；不知道怎樣點燃學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性；不知道如何培養(yǎng)未來的諾貝爾獎獲得者。

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

——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)知計算，我們會實現(xiàn)這一宏偉目標(biāo)。

炒作“人機(jī)大戰(zhàn)”的戲碼會讓我們偏離主題，這些戲碼只存在于那些激動人心卻很具誤導(dǎo)性的小說里?，F(xiàn)在的認(rèn)知系統(tǒng)不是我們的競爭對手，將來也不會是。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，提出更好的問題才算真正的天才。

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