認(rèn)知智能發(fā)展研究報(bào)告（2021）
認(rèn)知智能是一種賦予機(jī)器模擬人類認(rèn)知思考能力的技術(shù)，作為人工智能發(fā)展的高級(jí)階段，具有交互性、情境性與適應(yīng)性等特點(diǎn)。認(rèn)知智能“能理解、會(huì)思考”的能力，可以極大地將人類從重復(fù)體力勞動(dòng)和簡(jiǎn)單腦力勞動(dòng)中解放出來。
《2021認(rèn)知智能發(fā)展研究報(bào)告》人工智能全球態(tài)勢(shì)、認(rèn)知智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)、技術(shù)融合、典型案例與未來趨勢(shì)等方面開展了產(chǎn)業(yè)技術(shù)分析。報(bào)告由五大篇章組成：全球態(tài)勢(shì)篇，產(chǎn)業(yè)生態(tài)篇，技術(shù)融合篇，典型案例篇和未來趨勢(shì)篇。
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認(rèn)知智能旨在賦予機(jī)器理解和模擬人類行為的能力，使機(jī)器在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)上，能夠模擬人腦的認(rèn)知思考行為，自主實(shí)現(xiàn)記憶、學(xué)習(xí)、分析、理解、推理、判斷，進(jìn)而制定和表達(dá)決策。認(rèn)知智能和感知智能的區(qū)別在于前者是對(duì)數(shù)據(jù)邏輯關(guān)系理解基礎(chǔ)上的分析、判斷與決策過程，而后者主要是數(shù)據(jù)采集、識(shí)別與結(jié)構(gòu)化的過程。擁有認(rèn)知智能，人工智能系統(tǒng)就能在更廣泛的領(lǐng)域自主學(xué)習(xí)人類知識(shí)、幫助人類決策，甚至可以模仿人類從事更多智力型、創(chuàng)造型勞動(dòng)，例如自動(dòng)化編輯和自動(dòng)化寫作。
認(rèn)知智能是一整套理論、技術(shù)和應(yīng)用系統(tǒng)體系。認(rèn)知智能的實(shí)現(xiàn)，需要在沿用、傳承計(jì)算智能、感知智能相關(guān)技術(shù)的基礎(chǔ)之上，圍繞認(rèn)知科學(xué)的發(fā)展，推動(dòng)腦科學(xué)、心理學(xué)、邏輯學(xué)、語言學(xué)等多學(xué)科共同進(jìn)步、跨界融通才能完成。認(rèn)知智能時(shí)代的來臨，必將全方位覆蓋并跨越“傳統(tǒng)”人工智能所涉及的各個(gè)領(lǐng)域，進(jìn)一步開拓新市場(chǎng)、新模式，構(gòu)建產(chǎn)業(yè)發(fā)展新格局，推動(dòng)人工智能的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)效益最大化。
目前，認(rèn)知智能領(lǐng)域已在金融、醫(yī)療、政務(wù)等多個(gè)領(lǐng)域落地，并誕生典型案例，初步形成以智能基礎(chǔ)資源、認(rèn)知技術(shù)引擎、典型領(lǐng)域應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)發(fā)展支撐為體系的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。
認(rèn)知智能作為以人類認(rèn)知體系為基礎(chǔ)、以模仿人類核心能力為目標(biāo)的技術(shù)科學(xué)，對(duì)應(yīng)人類情感、理解、推理、注意力和記憶等功能，主要包括情感計(jì)算、知識(shí)圖譜、圖像理解、知識(shí)推理、自然語言理解、自動(dòng)化知識(shí)工程等關(guān)鍵技術(shù)。
情感計(jì)算通過計(jì)算科學(xué)、心理科學(xué)和認(rèn)知科學(xué)的結(jié)合，賦予計(jì)算機(jī)像人類一樣識(shí)別、理解、產(chǎn)生和表達(dá)情感的能力，主要涉及人臉表情、語音、肢體語言、文字語言等多種信號(hào)。主要技術(shù)路徑是從生理學(xué)或心理學(xué)角度出發(fā)，通過各類傳感器獲取脈搏、表情、聲音等信號(hào)，對(duì)其進(jìn)行建模和識(shí)別，轉(zhuǎn)化為情感信號(hào)，并與情感機(jī)理對(duì)應(yīng)起來。
隨著情感計(jì)算技術(shù)的快速發(fā)展，基于人臉表情、聲紋識(shí)別、文字等的情感計(jì)算已經(jīng)在客戶服務(wù)、智能營銷、課堂教學(xué)與心理咨詢等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，涌現(xiàn)出研究語音情緒的 Beyond Verbal、研究文本情緒的 AIchemyAPI、研究表情的曠視科技、研究多模態(tài)情感計(jì)算的竹間智能科技等領(lǐng)軍企業(yè)。
知識(shí)圖譜是把復(fù)雜的知識(shí)領(lǐng)域用圖模型來描述和建模出來的大規(guī)模語義網(wǎng)絡(luò)，具有規(guī)模巨大、語義豐富、質(zhì)量精良與結(jié)構(gòu)友好等特點(diǎn)。知識(shí)圖譜富含實(shí)體、概念、屬性和關(guān)系等信息，為機(jī)器理解與解釋現(xiàn)實(shí)世界打開一扇窗口，特別是在數(shù)據(jù)多樣且復(fù)雜、單一數(shù)據(jù)價(jià)值不高時(shí)，能夠滿足規(guī)范業(yè)務(wù)流程、經(jīng)驗(yàn)性預(yù)測(cè)等需求。
知識(shí)圖譜是人工智能底層關(guān)鍵技術(shù)，可以推動(dòng)人工智能既有產(chǎn)品的升級(jí)或提供更有效的解決方案，在金融風(fēng)控、輔助診斷、工業(yè)生產(chǎn)等場(chǎng)景下已經(jīng)實(shí)現(xiàn)落地。
圖像理解是讓機(jī)器學(xué)會(huì)用自然語言描述圖像的內(nèi)容，是對(duì)圖像內(nèi)容的語義理解，從而研究判斷圖像中有什么目標(biāo)、目標(biāo)間的相互關(guān)系、圖像場(chǎng)景以及如何應(yīng)用場(chǎng)景。圖像理解按照技術(shù)方法的不同可以分為基于模板、基于檢索和基于深度學(xué)習(xí)方法三類，目前比較常見的方案是基于 CNN-LSTM 的深度學(xué)習(xí)框架。
知識(shí)推理是機(jī)器模擬人類的推理方式，依據(jù)推理控制策略，利用形式化的知識(shí)進(jìn)行思考的過程。通過推理技術(shù)的運(yùn)用，可以推導(dǎo)出實(shí)體間潛在的或者全新的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)新的知識(shí)，形成與原有知識(shí)的良性互動(dòng)，有助于提升知識(shí)圖譜的完整性和準(zhǔn)確性。
自然語言理解以自然語言為對(duì)象，利用計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行處理，使得計(jì)算機(jī)可以讀懂和理解自然語言。自然語言理解的基本技術(shù)思路是基于本體詞典、詞頻統(tǒng)計(jì)、上下文語義分析等方式對(duì)語料進(jìn)行分詞，形成以最小詞性為單位且富含語義的詞項(xiàng)單元。
自動(dòng)化知識(shí)工程是自動(dòng)化和認(rèn)知技術(shù)的結(jié)合。與傳統(tǒng)的機(jī)器人自動(dòng)化（RPA）相比，自動(dòng)化的知識(shí)工程不僅僅可以完成快速重復(fù)的自動(dòng)化流程，還可以針對(duì)非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)自動(dòng)生成知識(shí)圖譜，且可根據(jù)業(yè)務(wù)模型效果進(jìn)行調(diào)整，有助于簡(jiǎn)化工作流程，更高水平地提高運(yùn)營效率。
自動(dòng)化知識(shí)工程可以針對(duì)結(jié)構(gòu)化/非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在端到端場(chǎng)景中落地，典型應(yīng)用場(chǎng)景包括但不限于輿情分析、智能搜索、文本分析、異常監(jiān)控、風(fēng)險(xiǎn)控制等。
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人工智能+制造”產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究報(bào)告
ARM系列處理器應(yīng)用技術(shù)完全手冊(cè)
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