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認知計算與大數據及人工智能區別

來源:數字音視工程網        編輯:merry2013    2016-03-09 06:50:55     加入收藏    咨詢

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安防作為IT技術的延伸領域,對IT技術的吸收及融合發展成為當前安防界的主流趨勢。大數據、云計算、云存儲、智能分析技術、人臉識別、語音識別等IT技術都在快...

  安防作為IT技術的延伸領域,對IT技術的吸收及融合發展成為當前安防界的主流趨勢。大數據、云計算、云存儲、智能分析技術、人臉識別、語音識別等IT技術都在快速融入安防技術,為安防設備在功能提升、業務拓展方面帶來幫助。

  認知計算是IBM提出的概念,認為“認知計算”是通過與人的自然語言交流及不斷地學習,從而幫助人們做到更多的系統,是從硬件架構到算法策略、從程序設計到行業專長等多個學術領域的結合,能夠使人們更好地從海量復雜的數據中獲得更多洞察,從而做出更為精準的決策。在IBM,我們把它簡化歸納為,具備規模化學習、根據目標推理以及與人類自然互動能力的系統。

  認知計算與人工智能的區別是什么?

  雖然認知計算包括人工智能的一些要素,但前者是一個更寬泛的概念。認知計算不是制造“為人們思考”的機器,而是與“增加人類智慧”有關,能夠幫助我們更好地思考和做出更為全面的決定。

  人工智能的概念已經有二十多年了,人工智能從歷史和研究角度來講主要目的是為了讓機器人表現得“更像人”,我們稱之為IntelligentBehavior。

  IBM的認知計算從技術角度上來講和人工智能是有很多共性的地方,比如機器學習(MachineLearning)、深度學習(DeepLearning)等方面都很類似。

  但是,IBM的認知計算目的并不是為了取代人,而IntelligentBehavior也只是認知計算的一個維度。認知計算除了要能夠表現人和計算機的交互更加自然流暢之外,還會更多地強調推理和學習,以及如何把這樣的能力結合具體的商業應用、解決商業的問題。

  認知計算和大數據分析有何區別?

  大數據分析屬于認知計算的一個維度。與大數據相比,認知計算的范圍更廣、技術也更為先進。

  認知計算和大數據分析有類似的技術,比如大量的數據、機器學習(MachineLearning)、行業模型等,大數據分析更多強調的是獲得洞察,通過這些洞察進行預測。此外,傳統的大數據分析會使用模型或者機器學習的方法,但更多的是靠專家提供。

  對于認知計算而言,洞察和預測只是其中的一種。但是,認知計算更為強調人和機器之間自然的交互,這些維度都不是傳統的大數據分析所強調。

  此外,認知計算目前成長很快的一個領域為深度學習(DeepLearning),它的學習方法與傳統方法不同,更多的是基于大量的數據通過自學的方式得到這樣的模型,而不需要很多的人為干預,這個從學習方法來講和大數據分析有很多不同的地方。

  對于安防技術而言,在融入IT技術之后,技術的更迭速度正在加快,新技術的推動也會讓產業發生更加不可預知的風險,行業顛覆是非常可能的事。所以關鍵是誰可以掌握核心技術,誰能把握未來的技術。

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