以計(jì)算機(jī)為代表的現(xiàn)代計(jì)算技術(shù)行業(yè)在短短70年內(nèi)發(fā)生著巨變。但是從最初的可編程電子管電子計(jì)算機(jī)，到當(dāng)前具有幾萬(wàn)個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)的超級(jí)計(jì)算機(jī)，都是以數(shù)學(xué)家約翰·馮·諾伊曼在20世紀(jì)40年代創(chuàng)建的計(jì)算機(jī)架構(gòu)現(xiàn)身出來(lái)的。但是由于自身的局限性，“馮諾依曼瓶頸”已經(jīng)成為計(jì)算技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展的阻礙。

雖然，在新型計(jì)算機(jī)結(jié)構(gòu)及處理的研究上，人類(lèi)已經(jīng)取得了很多成果，如陣列機(jī)、流水機(jī)、向量機(jī)等，使計(jì)算速度有了很大提高，但就本質(zhì)上仍無(wú)法克服馮·諾依曼機(jī)結(jié)構(gòu)上的缺陷，因此探尋新型計(jì)算的步伐，一直沒(méi)有停止，其中認(rèn)知計(jì)算就是新興的研究方向之一。

打造新的人機(jī)聯(lián)盟

對(duì)于計(jì)算技術(shù)而言，編程運(yùn)算時(shí)代的使命之一是將人類(lèi)任務(wù)自動(dòng)化，而現(xiàn)在這個(gè)新時(shí)代則不同，是有關(guān)于將人類(lèi)的能力微縮并放大，人與機(jī)器之間的界限將越來(lái)越模糊，兩者之間的協(xié)同效應(yīng)將發(fā)光發(fā)熱。

眾所周知，人類(lèi)的大腦的潛力是驚人的。但是當(dāng)不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)包圍人類(lèi)自身時(shí)，人類(lèi)的能力突然似乎很有限，然而未來(lái)的認(rèn)知計(jì)算可以幫助拓寬人類(lèi)認(rèn)知的界限。

傳統(tǒng)的計(jì)算技術(shù)是定量的，并著重于精度和序列等級(jí)，而認(rèn)知計(jì)算則試圖解決生物系統(tǒng)中不精確、不確定和部分真實(shí)的問(wèn)題。認(rèn)知計(jì)算不同于傳統(tǒng)的計(jì)算技術(shù)，它意味著更加自然的人機(jī)交互能力、不完全依賴(lài)于計(jì)算機(jī)指令的自主學(xué)習(xí)的能力、以數(shù)據(jù)為中心的新的計(jì)算模型等。認(rèn)知計(jì)算是一個(gè)系統(tǒng)工程，是一個(gè)貫穿整個(gè)計(jì)算機(jī)軟硬件的整體創(chuàng)新。它的實(shí)現(xiàn)需要來(lái)自各個(gè)領(lǐng)域的科學(xué)家的共同努力和創(chuàng)新，包括：動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)與推理、心理學(xué)和行為科學(xué)、決策支持、信息交互，以及芯片設(shè)計(jì)、計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)等。

通過(guò)使用視覺(jué)分析和數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，認(rèn)知計(jì)算機(jī)可以用在視覺(jué)上引人注目的方式顯示數(shù)據(jù)，啟發(fā)人類(lèi)并幫助他們做決定。圖像識(shí)別和語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的使用，則可以使計(jì)算機(jī)理解非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并且與人類(lèi)流暢地互動(dòng)。隨著認(rèn)知計(jì)算發(fā)展走向深入，能令人類(lèi)和計(jì)算機(jī)在認(rèn)知系統(tǒng)時(shí)代強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合，完成更優(yōu)秀的工作。

認(rèn)知計(jì)算強(qiáng)調(diào)能夠與人類(lèi)更加自然地展開(kāi)互動(dòng)，并不是按照程序運(yùn)行，具有學(xué)習(xí)的能力并且能夠越用越“聰明”。認(rèn)知計(jì)算是以數(shù)據(jù)為中心，而不是以處理器為中心。IBM中國(guó)研究院院長(zhǎng)沈曉衛(wèi)認(rèn)為，認(rèn)知計(jì)算代表著一個(gè)新紀(jì)元的到來(lái)，是人類(lèi)自身能力的極大的擴(kuò)展，認(rèn)知計(jì)算的發(fā)展不是為了替代人腦，而是構(gòu)建更加智慧的人機(jī)聯(lián)盟。

以IBM“沃森”計(jì)算機(jī)為代表的認(rèn)知計(jì)算系統(tǒng)，通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)運(yùn)算和分析，能夠?qū)崿F(xiàn)自主學(xué)習(xí)，并擁有類(lèi)似人腦的能力，為人類(lèi)應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)開(kāi)啟了新的方向。這也就讓“沃森”能夠在“危險(xiǎn)邊緣”這樣的智力競(jìng)賽中脫穎而出。不過(guò)IBM的科學(xué)家認(rèn)為，與參與智力競(jìng)賽比，未來(lái)的認(rèn)知計(jì)算系統(tǒng)應(yīng)該具備自動(dòng)推理并提出新的、假定的答案的能力，這才是真正的類(lèi)似人類(lèi)的“解決問(wèn)題”的能力。

認(rèn)知計(jì)算所具有的四大特性——輔助（Assistance）、理解（Understanding）、決策（Decision）、發(fā)現(xiàn)（Discovery），將是人類(lèi)面對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的挑戰(zhàn)、做出智慧決策的保障。百科全書(shū)式的信息輔助和支撐，讓人類(lèi)利用廣泛而深入的信息，輕松成為各個(gè)領(lǐng)域的“資深專(zhuān)家”；非凡的觀察和理解能力，幫助人類(lèi)在紛繁信息中發(fā)現(xiàn)其內(nèi)在的關(guān)聯(lián)和涌現(xiàn)的趨勢(shì)；快速?zèng)Q策能力，幫助人類(lèi)定量地分析影響決策的方方面面，降低失誤，保障決策的精準(zhǔn)性；發(fā)現(xiàn)及洞察能力，將實(shí)現(xiàn)從“演繹”到“歸納”的突破，真正讓機(jī)器具備類(lèi)似人腦的“認(rèn)知”能力，幫助人類(lèi)發(fā)現(xiàn)當(dāng)今計(jì)算技術(shù)無(wú)法發(fā)現(xiàn)的新洞察、新機(jī)遇及新價(jià)值。

激發(fā)更多前沿研究

認(rèn)知計(jì)算是一個(gè)跨學(xué)科研究領(lǐng)域，涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、心理學(xué)、行為科學(xué)等眾多科學(xué)，也催生眾多新技術(shù)的發(fā)展。一些突破性、具有歷史貫穿性的基礎(chǔ)研發(fā)正在伴隨認(rèn)知計(jì)算的發(fā)展。例如包括能夠打破馮·諾依曼架構(gòu)的全新編程模式，它與傳統(tǒng)軟件存在顯著區(qū)別，打破了當(dāng)今馮·諾依曼架構(gòu)和計(jì)算機(jī)所依賴(lài)的順序運(yùn)算模式，專(zhuān)門(mén)定制用于新型的分布式、高級(jí)互聯(lián)、異步、并行、大規(guī)模認(rèn)知計(jì)算架構(gòu)。

現(xiàn)代計(jì)算系統(tǒng)是在幾十年前依據(jù)預(yù)定義的程序設(shè)計(jì)完成的。它們雖然是快速精準(zhǔn)的“會(huì)計(jì)師”，但傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)在功率和規(guī)模方面都存在局限性，在實(shí)時(shí)處理這個(gè)世界所生成的嘈雜的、模擬的、海量的大數(shù)據(jù)時(shí)會(huì)降低效力。相比之下，人腦雖然在運(yùn)算速度和精準(zhǔn)度上都相對(duì)較低，卻擅長(zhǎng)執(zhí)行識(shí)別、解釋和基于模式采取行動(dòng)等任務(wù)，并且具有功耗僅、體積小的特點(diǎn)。

通過(guò)上述這種全新的編程模式，研究人員正在研究設(shè)計(jì)具有大腦功能及低功率、小體積、結(jié)構(gòu)緊湊等架構(gòu)特征的硅片。這項(xiàng)技術(shù)將允許用戶(hù)構(gòu)建出能夠模擬人腦的感知、行動(dòng)和認(rèn)知能力的新一代智能傳感器網(wǎng)絡(luò)。這種基于可擴(kuò)展的、互聯(lián)互通的、可配置的“神經(jīng)突觸核心”網(wǎng)絡(luò)而構(gòu)建的新穎的人腦級(jí)芯片架構(gòu)，每核均提供緊緊靠在一起的內(nèi)存（“神經(jīng)節(jié)”）、處理器（“神經(jīng)元”）和通信組件（“軸突”），采用由事件驅(qū)動(dòng)的方式開(kāi)展活動(dòng)。這些芯片可作為平臺(tái)來(lái)模擬并且擴(kuò)展人腦響應(yīng)生物傳感器的能力，以及同時(shí)分析多個(gè)來(lái)源大量數(shù)據(jù)的能力。

據(jù)悉，為了構(gòu)建并且推行這個(gè)全新生態(tài)系統(tǒng)，IBM的研究人員在模擬器、神經(jīng)元模型、編程模型等方面進(jìn)行了大量的研究，來(lái)支持從設(shè)計(jì)到開(kāi)發(fā)、調(diào)試和部署的整個(gè)編程周期：

模擬器：多線程、大規(guī)模并行化、高可擴(kuò)展的功能性軟件模擬器，能夠模擬由神經(jīng)突觸核心網(wǎng)絡(luò)組成的認(rèn)知計(jì)算架構(gòu)；

神經(jīng)元模型：簡(jiǎn)單的、數(shù)字化的、高級(jí)參數(shù)化的尖峰神經(jīng)元模型，構(gòu)成了類(lèi)似人腦計(jì)算系統(tǒng)的基本信息處理單元，支持廣泛的確定性和隨機(jī)性神經(jīng)計(jì)算、編碼和行為。此類(lèi)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)可以感知并且記住種類(lèi)繁多的時(shí)空多模態(tài)環(huán)境刺激，并且據(jù)此采取行動(dòng)；

編程模型：基于可以編排、可以復(fù)用、名為“corelets”的構(gòu)建塊，對(duì)“程序”進(jìn)行簡(jiǎn)要說(shuō)明。每個(gè)corelet都是代表某類(lèi)基本功能的神經(jīng)突觸核心網(wǎng)絡(luò)的完整藍(lán)圖。corelet將內(nèi)部工作原理隱藏起來(lái)，只將外部輸入和輸出暴露給其他編程人員，以便他們能夠集中精力研究corelet能夠做什么而不是如何去做。多個(gè)Corelets結(jié)合在一起可以構(gòu)建一個(gè)規(guī)模更大、結(jié)構(gòu)更復(fù)雜、或者功能更豐富的全新corelets；

庫(kù)：認(rèn)知系統(tǒng)存儲(chǔ)器，內(nèi)含一致的、參數(shù)化的、大規(guī)模的算法和應(yīng)用的設(shè)計(jì)與實(shí)施信息，可將大規(guī)模并行化多模態(tài)時(shí)空傳感器和制動(dòng)器實(shí)時(shí)鏈接在一起；

Laboratory：新穎的教學(xué)課程表，覆蓋架構(gòu)、神經(jīng)元規(guī)范、芯片模擬器、編程語(yǔ)言、應(yīng)用程序庫(kù)及原型設(shè)計(jì)模型等廣泛內(nèi)容。還包括端到端的軟件環(huán)境，可用于創(chuàng)建corelets、接入程序庫(kù)、使用模擬器體驗(yàn)各類(lèi)程序、將模擬器的輸入/輸出與傳感器/制動(dòng)器相連接、構(gòu)建系統(tǒng)、顯示/調(diào)試結(jié)果。

認(rèn)知計(jì)算的發(fā)展不是為了替代人腦，而是構(gòu)建更加智慧的人機(jī)聯(lián)盟。