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认知物联网时代的到来

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东南西北人 发表于 2016-3-10 19:24:40 | 显示全部楼层 |阅读模式
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当大家惊叹于春节晚会中,机器人方阵的精彩表演时,你是否能够想到有一天你起床时,冰箱突然用人类语言告诉你,你需要购买牛奶了。这不是科技小说或者电影中的片段,这是未来极有可能发生的事情。


在日前举行的全球最大规模的国际消费电子产品展览会上(CES2016),IBM首席执行官罗睿兰指出“IBM不再只是一家硬件公司或软件公司,而已经转型为一家认知解决方案和云平台公司。未来是认知的,而我们正朝着一个认知的物联网前进。”


认知计算,认知方案进入了大众用户的视线,作为百年企业,IBM的这一转变,让许多人惊讶,又觉得理所当然。物联网的时代到来了,IBM开始了自己的布局,但是面对,既熟悉又陌生的理念时,需要我们详细的去探究下。


说他熟悉是因为认知计算和人工智能有着普遍的联系,说陌生毕竟两者还多有不同,而且认知计算技术的应用还在起步阶段,我们也是学习探讨者中的一员。但是,并不妨碍我们去深究到底什么是认知计算?IBM能够把这个技术用到哪里,创造什么样的价值?


在和IBM大中华区全球企业咨询服务部合伙人、电子行业总经理徐闻天的交流中,我对认知计算和IBM认知系统的现实作用有了一定了解。


认知计算是什么?

认知计算(Cognitive Computation)有一个现实的物质基础,这个基础就是大数据的研究发展,对于未来“非结构化”数据的大量增长,如何客观的、简便的、智能的去分析数据,是当下各个行业中面临的主要问题。


每个人都知道数据的重要性,但如何分析庞大的非结构化数据,是一件令人头疼的事情。这里就要提出认知系统的重要作用,那就是能够接收各种形式的非结构化数据,进行理解、推理、学习。


理解、推理、学习成为认知系统的三个重要特性。理解就是通过感知和互动快速的去分析结构和非结构化的数据,再依据资料和感知和用户产生互动,解答疑问。


推理可以理解为通过对数据的有效分析,经过严格的数据推断,得出一种合理的假设,帮助用户决策。学习比较好理解,认知系统本身能够透过对数据的分析,去自我学习,提高对问题的分析解读能力。


三个重要的特性,让我们想起了人工智能,但实际上,认知计算并不像人工智能似的去让机器表现的更像人一样,认知计算是为了通过与人的自然语言交流和不断学习帮助人们做到更多,让专家可以更好的从海量的数据里获得洞察,从而做出精准的决策。


作为全球首个认知系统,IBM Watson是认知系统的重要代表。现在Watson已经具备了28项能力,这些能力都转变为数字服务和API。包括关系抽取、性格分析、情绪分析、概念扩展及权衡分析等在内,IBM Watson API的数量将在2016年达到50项。


现在,IBM将认知计算打造为一个基于云计算和开发标准的平台,透过平台,更多的人可以将每项应用融入对自身数据的分析中,从各个方面提高对工作的效率。同时,也能够产生出令人惊奇的新产品。


Waston有何商业意义?


任何系统、任何技术在应用过程中,如果不能产生出有效的价值,未必能够被更广泛的接受。认知系统作为一个新兴的事物,是否能够有效的落地,是否能够给用户带来价值的提升,也是我们要探究的事情。


作为认知系统的代表,Waston的商业化应用就是我们最为关心的,到底他能够给企业带来什么,让企业产生什么样的价值。


我了解到,在IBM Watson的帮助下,企业能将大数据分析、人工智能、认知体验、认知知识和计算机基础架构等认知技术融入数字应用、产品与运营。我们认为,这些重大变化汇聚在一起,将从根本上改变企业、行业、职业乃至整个社会。


认知计算能够让企业自己学会“思考”,让企业变得更智能,这种智能让公司能够快速的发现新的商机,同时可以透过这种智慧降低某些方面的研发成本,具体而言,相较于以往传统的商业,认知商业模式优势很多,具体如下。


第一,深入的互动能够产生更多的附加值。认知商业根据每个客户的具体需求,展开更深入的互动交流,认知系统通过对互动中结构和非结构化数据的分析,找出客户关键需求,能够通过客户的需求互动带给企业更高的价值方向。


第二,科技的发展,每个行业随着时间的推移,专业知识库在不断的增长,并且增长速度也越来越快,认知系统能够帮助专业的人士快速掌握新的知识,同时,也能为顶级专家提供有效的建议加快研究工作。


第三,认知技术可以透过感知、推理并且学习用户和周围的世界,能够努力的改进和调整自身的能力,让产品和服务更个性化。


第四,认知计算能够对公司内部的运营方式进行改善,透过认知计算的感知能力,不断学习新知识,能够推测判断企业经营效果,为决策提供判断。


第五,认知工具透过大量的数据,可以帮助企业在新产品的研发、分析过程中具有提前预判的能力,降低研发成本和时间。


其中,徐闻天特别用医疗行业落地客户为例,为大家分享了Waston的真实能力。他提到,IBM Waston和某医疗机构合作对糖尿病等慢性病新药进行研发,通过大量数据的分析,在认知计算平台的帮助下,研发时间成倍降低,有效的节省了成本。


同时,他也强调这样的例子有很多,他希望有更多伙伴能够和IBM Waston合作,帮助他们在未来的认知物联网转型中占有一席之地。


相关文献:

The Computational Theory of Mind
[Editor's Note: The following new entry by Michael Rescorla replaces the former entry on this topic by the previous author.]

Could a machine think? Could the mind itself be a thinking machine? The computer revolution transformed discussion of these questions, offering our best prospects yet for machines that emulate reasoning, decision-making, problem solving, perception, linguistic comprehension, and other characteristic mental processes. Advances in computing raise the prospect that the mind itself is a computational system—a position known as the computational theory of mind (CTM).Computationalists are researchers who endorse CTM, at least as applied to certain important mental processes. CTM played a central role within cognitive science during the 1960s and 1970s. For many years, it enjoyed orthodox status. More recently, it has come under pressure from various rival paradigms. A key task facing computationalists is to explain what one means when one says that the mind “computes”. A second task is to argue that the mind “computes” in the relevant sense. A third task is to elucidate how computational description relates to other common types of description, especially neurophysiological description (which cites neurophysiological properties of the organism’s brain or body) and intentional description (which cites representational properties of mental states).

1. Turing machines
2. Artificial intelligence
3. The classical computational theory of mind
3.1 Machine functionalism
3.2 The representational theory of mind
4. Neural networks
4.1 Relation between neural networks and classical computation
4.2 Arguments for connectionism
4.3 Systematicity and productivity
4.4 Computational neuroscience
5. Computation and representation
5.1 Computation as formal
5.2 Externalism about mental content
5.3 Content-involving computation
6. Alternative conceptions of computation
6.1 Information-processing
6.2 Function evaluation
6.3 Structuralism
6.4 Mechanistic theories
6.5 Pluralism
7. Arguments against computationalism
7.1 Triviality arguments
7.2 Gödel’s incompleteness theorem
7.3 Limits of computational modeling
7.4 Temporal arguments
7.5 Embodied cognition
                    

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mikelu 发表于 2016-3-11 00:07:54 | 显示全部楼层
本帖最后由 三T上人 于 2016-7-22 13:00 编辑 <br /><br />

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龙兴关外 发表于 2016-3-11 09:57:49 | 显示全部楼层
本帖最后由 三T上人 于 2016-7-22 13:00 编辑 <br /><br />这世界变化快,来不及等待!!!

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鲜花(7) 鸡蛋(0)
chapman79 发表于 2016-3-15 08:46:26 | 显示全部楼层
本帖最后由 三T上人 于 2016-7-22 13:00 编辑 <br /><br />

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