文末留言赠书知识图谱与认知智能

人工智能综合心理学、统计学、计算机科学等多领域的技术，对人类认知、决策的智能过程进行模拟、延伸和扩展，进而帮助人类创造更大的价值。
人工智能可分为计算智能、感知智能和认知智能，如下图所示。计算智能指对数据的基础逻辑计算和统计分析；感知智能指基于视觉、声学的信号，对目标进行模式识别与分类；认知智能指实现对信息的认知、理解、推理和决策，并实现人、物、企业等智慧实体的认知与协同。那么，三者的差异有哪些呢？接下来会进行讲解。
（1）计算智能，通常指基于清晰规则的数值运算，比如数值加减、微积分、矩阵分解等。计算智能得益于计算机存储与硬件的快速发展，已给互联网、金融和工业等多个领域带来产业价值。然而计算智能也面临显著困境。以金融场景为例，计算智能受限于指定的数据逻辑规则，虽然可以高性能地计算股票的统计特征，但无法运用专家知识，也难以进行深度、动态和启发式的推理，对投资、博弈等业务贡献的价值有限。计算智能所需的高性能硬件和网络支持等，也给企业带来了巨大的成本压力。
（2）感知智能，其核心在于模拟人的视觉、听觉和触觉等感知能力。感知智能目前用于完成人可以简单完成的重复度较高的工作，比如人脸识别、语音识别等。感知智能的核心业务目标是提高效率且降低成本。但是，感知智能在产业落地方面面临诸如成本高昂、智能能力有限、业务突破性价值局限等众多挑战：在成本方面，图像识别的机器成本、样本标注成本都非常高；在智能能力方面，感知智能主要集中在模式识别层面，重在提升视觉、语音等单一场景中的效率，不具备理解和推理能力；在业务突破性价值方面，人工智能在产业中落地时只有集合领域的专业知识，提升对业务场景的认知与决策能力，才能创造核心价值。比如，在发票自动识别、审批和审计，以及工业品质量检测等诸多场景中，需要对基于感知智能获取的图像信息进行审计和检测等知识推理；在与人类行为相关的用户营销、生产安全管理等场景中，企业不仅需要对用户的行为进行感知与识别，更需要对其动机和后果结合专业知识进行认知、理解、预测和判断，例如在生产安全管理场景中，企业可以通过监控设备感知来识别用户的行为，结合安全专业知识、企业业务安全规则，判断其是否违规。
（3）认知智能，则具有人类思维理解、知识共享、行动协同或博弈等核心特征。首先，认知智能需要具有对采集的信息进行处理、存储和转化的能力，在这一阶段需要运用计算智能、感知智能的数据清洗、图像识别能力。其次，认知智能需要拥有对业务需求的理解及对分散数据、知识的治理能力。最后，认知智能需要能够针对业务场景进行策略构建和决策，提升人与机器、人与人、人与业务的协同、共享和博弈等能力。
为什么需要建设认知智能能力呢？答案如下。
（1）当产业落地时，企业对人工智能有更高的预期。综合计算智能、感知智能的缺陷，人工智能在产业中落地时需要基于专业的领域知识和数据，开发具有意图理解、分析、推理和决策能力的认知智能应用，实现业务价值的突破。
（2）认知智能已有基础。产业互联网的发展带来了人与人、机器与机器、人与机器、人与组织、消费者与企业、企业与企业的深度连接。通过物联网、大数据及企业信息系统的基础建设，在产业互联网中存在丰富、分散的数据与知识。
（3）认知智能已在多场景中初步应用。在企业营销推荐、公安侦查、信贷风控等领域，不少企业已基于知识图谱、搜索、问答等技术，提升其在业务场景中引导用户认知及决策的能力。

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