这一次，IBM终于愿意出面将认知计算与人工智能说清楚。
来自IBM的观点是，“火了”二十多年的人工智能概念从历史和研究角度来讲主要目的是为了让机器表现得更像人，我们称之为Intelligent Behavior。
对此，IBM也承认其认知计算从技术角度上来讲和AI有很多共性的地方，比如机器学习（Machine Learning）、深度学习(Deep Learning)等方面都很类似。
但是IBM的认知计算目的并不是为了取代人，或者说Intelligent Behavior只是认知计算的一个维度，在讲认知计算的时候除了要能够表现人和计算机的交互更加自然之外，还会更多强调推理的部分，自学习的部分以及怎样把这样的能力结合具体的商业应用，解决商业的问题。后两个维度不是传统做人工智能的人关心的维度，他们更关心的只是怎样表现得更像人。
换句话说，认知计算不是制造为人们思考的机器，而是与增加人类智慧有关——认知计算系统通过与人的自然语言交流及不断学习帮助人们做到更多，使专家可以更好地从海量复杂的数据中获得更多洞察，从而做出更为精准的决策。
认知计算广义上讲是通过获取海量的不同类型的数据，根据信息进行推论，从自身与数据、与人们的交互中学习，并以对人类而言更加自然的方式与人类交互。它最重要的目的是如何整合这些能力，并结合具体的商业应用场景，来解决商业上的问题，帮助企业实现商业变革。现在,企业正面临着大数据带来巨大的挑战。传统计算方式会错过世界上80%的信息(非结构化数据)，而认知技术能够支持组织去发现数据中隐藏的模式，挖掘出令人惊喜的新的商机，也能够加速发现新药、发现新的登月方式，甚至发现未知领域。
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