思必驰俞凯图解认知计算是什么？

文章来源：ATYUN AI平台

如果在网上查阅资料，你会发现认知计算算不上高频词，至少相比深度学习，认知计算在业界的热度还没那么高，俞凯坦言，关于认知计算业界目前还没有一个统一的定义。

那么它和深度学习相比有什么特点？

俞凯解释道，认知计算解决的是理解、反馈和学习问题，它对应于人脑当中比较抽象的推理部分，认知的输入和输出都不明确。”而“深度学习是一种方法，我们可以把它用在人工智能和控制上，它解决的是输入和输出之间的映射（算法），例如输入语音，输出的是文字；

图示坐标：语音交互在认知计算上的分类

它用坐标描述了语音交互在认知计算上的分类。按照对话的应用场景来看，以轮回的次数作为横坐标，结构的引进程度作为纵轴，我们就可以在坐标的象限里分成四个部分（如上图）：命令式、问答式、闲聊式和任务式四种场景。可以看出，命令式的交互和闲聊式的交互本质上都没有引进绝对的结构化信息，命令相对简单，闲聊会更复杂，而问答和任务这两种交互场景是目前应用得比较多的类型.

图：认知计算涉及到的技术及详解

再来看看认知计算涉及到的技术，它包括深度（序列）学习、知识与数据双轮驱动以及强化学习。

1.深度学习带动了包括语音识别、对话交互在内的技术进步，而在认知系统里，最大的进步还是深度序列学习，即把整个文字序列看成学习目标。

2.知识与数据双轮驱动的应用越来越多，这其中出现了很多基于规则和统计混合的新的技术。

3.强化学习在AlphaGo之后被广泛关注，其在对话交互当中已经成为最前沿的一种方式，现在深度Q网络也已经被广泛应用起来了。

认知计算需要解决大数据和深度学习之外的问题

本文转自ATYUN人工智能媒体平台，原文链接：思必驰俞凯图解认知计算是什么？

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