认知计算

认知计算（CC）指的是技术平台，从广义上讲，它是基于人工智能和信号处理的科学学科。这些平台包括机器学习、推理、自然语言处理、语音识别和视觉（物体识别）、人机交互、对话和叙述生成等技术。

目前，无论是学术界还是产业界，对认知计算都没有广泛认同的定义。一般来说，认知计算一词被用来指模仿人脑功能的新硬件和/或软件（2004年），并帮助改善人类决策。在这个意义上，CC是一种新型的计算，其目标是对人脑/心智如何感知、推理和对刺激作出反应建立更准确的模型。CC应用将数据分析和自适应页面显示（AUI）联系起来，为特定类型的受众调整内容。因此，CC硬件和应用通过设计努力使其更具情感性和更有影响力。认知系统这一术语也适用于任何能够执行认知过程的人工构造，其中认知过程是将数据、信息、知识或智慧转化为DIKW金字塔中的一个新层次。虽然许多认知系统采用了源自人工智能研究的技术，但认知系统本身可能不是人工智能。例如，一个经过训练能在核磁共振扫描中识别癌症的神经网络可能比人类医生的成功率更高。这个系统当然是一个认知系统，但不是人工智能。认知系统可以被设计成实时或接近实时地输入动态数据，并可以利用多种信息来源，包括结构化和非结构化的数字信息，以及感官输入（视觉、手势、听觉或传感器提供的）。

认知计算品牌的技术平台通常专门处理和分析大型、非结构化的数据集。

即使认知计算不能取代教师的位置，它仍然可以成为学生教育的一个重要推动力。认知计算在课堂上的应用本质上是为每个学生提供一个个性化的助手。这种认知助理可以缓解教师在教学生时面临的压力，同时也能全面提升学生的学习体验。教师可能无法对每一个学生都给予单独的关注，这就是认知型计算机所填补的空白之处。有些学生可能需要在某一科目上得到更多的帮助。对于许多学生来说，学生和老师之间的人际互动可能会引起焦虑，而且会让人感到不舒服。在认知型计算机导师的帮助下，学生将不必面对他们的不安，可以获得学习的信心，并在课堂上表现良好。当学生与他们的个性化助手一起上课时，这个助手可以开发各种技术，如创建课程计划，以定制和帮助学生及其需求。医疗保健众多科技公司正在开发涉及认知计算机的技术，可用于医疗领域。分类和识别的能力是这些认知设备的主要目标之一。这种特质对识别致癌物的研究非常有帮助。

这种能够检测的认知系统将能够协助检查者在较少的时间内解释无数的文件，而不是在不使用认知计算机技术的情况下。这项技术还可以评估有关病人的信息，深入查看每一份医疗记录，寻找可能是其问题根源的迹象。商业与人工智能一起，它已被用于仓库管理系统，收集、存储、组织和分析所有相关的供应商数据。所有这些都是为了提高效率，实现更快的决策，监测库存和欺诈检测。人类认知增强在人类使用认知系统或与认知系统合作的情况下，称为人类/逻辑组合，组合取得的结果优于人类单独工作取得的结果。因此，人类在认知上得到了增强。如果人类/机器人组合取得的结果达到或超过了人类专家的水平，那么该组合就取得了合成的专业知识。在人类/齿轮组合中，齿轮是一个采用几乎任何一种认知计算技术的认知系统。其他用例

情感分析面部检测风险评估欺诈检测行为建议行业工作认知计算与生物技术相结合。