認知計算是IBM提出的概念，認為“認知計算”是通過與人的自然語言交流及不斷地學習，從而幫助人們做到更多的系統(tǒng)，是從硬件架構(gòu)到算法策略、從程序設計到行業(yè)專長等多個學術(shù)領域的結(jié)合，能夠使人們更好地從海量復雜的數(shù)據(jù)中獲得更多洞察，從而做出更為精準的決策。在IBM，我們把它簡化歸納為，具備規(guī)?；瘜W習、根據(jù)目標推理以及與人類自然互動能力的系統(tǒng)。
認知計算與人工智能的區(qū)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“增加人類智慧”有關，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講主要目的是為了讓機器人表現(xiàn)得“更像人”，我們稱之為Intelligent Behavior。
IBM的認知計算從技術(shù)角度上來講和人工智能是有很多共性的地方，比如機器學習(MachineLearning)、深度學習(DeepLearning)等方面都很類似。
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維度。認知計算除了要能夠表現(xiàn)人和計算機的交互更加自然流暢之外，還會更多地強調(diào)推理和學習，以及如何把這樣的能力結(jié)合具體的商業(yè)應用、解決商業(yè)的問題。
認知計算和大數(shù)據(jù)分析有何區(qū)別？
大數(shù)據(jù)分析屬于認知計算的一個維度。與大數(shù)據(jù)相比，認知計算的范圍更廣、技術(shù)也更為先進。
認知計算和大數(shù)據(jù)分析有類似的技術(shù)，比如大量的數(shù)據(jù)、機器學習(MachineLearning)、行業(yè)模型等，大數(shù)據(jù)分析更多強調(diào)的是獲得洞察，通過這些洞察進行預測。此外，傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)分析會使用模型或者機器學習的方法，但更多的是靠專家提供。
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(diào)人和機器之間自然的交互，這些維度都不是傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)分析所強調(diào)。
此外，認知計算目前成長很快的一個領域為深度學習(DeepLearning)，它的學習方法與傳統(tǒng)方法不同，更多的是基于大量的數(shù)據(jù)通過自學的方式得到這樣的模型，而不需要很多的人為干預，這個從學習方法來講和大數(shù)據(jù)分析有很多不同的地方。
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