人工智能技術集中感知層面 認知智能發展遠遠不夠

   近年來，人工智能技術迅速普及應用，走進人們的日常生活，比如手機上的語音識別、人臉識別、機器翻譯等。仔細觀察就會發現，這些技術主要集中在“感知”層面，即用人工智能模擬人的感知能力，如聽覺、視覺等。

        在認知智能層面，情況怎樣呢？比如，當信息進入我們大腦的時候，如何像人的大腦一樣對外部的信息進行加工、理解，對知識進行推理，進而使機器理解外部世界？日前，由中國人工智能學會主辦、北京一覽群智數據科技有限公司承辦的認知智能行業應用大會上，多位專家從不同的角度分享了關于“認知智能”的理解與思考。

        認知智能，涉及語義理解、知識表達、聯想推理、智能問答、自主學習等，目前已有較為廣泛的應用。認知智能的發展將使大量繁瑣卻重要的工作變得更加高效精準，也更人性化。中國外文局數據中心技術總監黃振介紹說，在處理大量多語種文本的過程中，人的能力是相對有限的。“機器運算速度快、存儲量大，當我們把知識交給機器以后，人工智能就能掌握人類的判斷邏輯，能夠理解我們想要得到哪些信息，這大大減少了需要人工完成的基礎性工作。”

        “認知智能是在感知智能之上的更深層次，在金融領域有非常大的需求。”天陽科技風險業務總經理張志蓮說，認知智能能夠基于風險評估和預測，給用戶投放匹配的金融產品，并可根據風險控制水平、信用等級等信息進行智能定價。“現在我們講風險控制，更多看的是關聯，而基于客戶之間互相關聯的知識圖譜，認知智能可以從龐大的關系網絡中精準地找到風險線索，指導我們及時采取相應措施。”

        與會專家認為，將人工智能真正轉變成現實的生產力，離不開認知智能的轉化應用，而將認知智能推入發展的快車道，還有一段路要走。“目前，認知智能的發展遠遠不夠，技術上來看，它只相當于5歲左右兒童的認知水平。”北京一覽群智數據科技有限責任公司CEO胡健認為，導致認知智能發展程度不高的原因主要有三：一是溝通能力較差，二是理解能力較弱，三是學習成本較高。“我們的最終目標是用人工智能去做決策，希望它轉化成知識，落實到行動。因此認知智能這一環節是繞不開的，我們也需要從這三個方面來入手，破解人工智能的應用難題。”

        中國人民大學高瓴人工智能學院執行院長文繼榮認為，將認知智能轉化為現實的生產力，企業是一個很重要的環節。“企業能將前沿技術轉化為產品，能夠迅速與行業相結合，直接在應用端推進，更有效地推動認知智能落地。