5月29日，Science刊登了一篇標(biāo)題為“人工智能某些領(lǐng)域的核心進(jìn)展一直停滯不前”的文章，在文章里，作者M(jìn)atthew Hutson提到：一些多年之前的“老算法”如果經(jīng)過(guò)微調(diào)，其性能足以匹敵當(dāng)前的SOTA（編者注：得分最高的算法）。

所有的分析結(jié)果主要有兩種：1、研究員聲稱(chēng)的核心創(chuàng)新只是對(duì)原算法的微改進(jìn)；2、新技術(shù)與多年前的舊算法在性能上相差不大。

具體到技術(shù)層面，論文對(duì)比分析的AI建模方法包括：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)剪枝、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推薦算法、深度度量學(xué)習(xí)、對(duì)抗性訓(xùn)練、語(yǔ)言模型。

他們通過(guò)對(duì)比81相關(guān)篇論文，并在對(duì)照條件下對(duì)數(shù)百個(gè)模型進(jìn)行修剪后，明顯發(fā)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)剪枝這一領(lǐng)域并沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)化的基準(zhǔn)和指標(biāo)。換句話(huà)說(shuō)，當(dāng)前最新論文發(fā)表的技術(shù)很難進(jìn)行量化，所以，很難確定該領(lǐng)域在過(guò)去的三十年中取得了多少進(jìn)展。

對(duì)當(dāng)前排名靠前的幾種推薦算法進(jìn)行了系統(tǒng)分析，發(fā)現(xiàn)近幾年頂會(huì)中提出的18種算法，只有7種能夠合理的復(fù)現(xiàn)。還有另外6種，用相對(duì)簡(jiǎn)單的啟發(fā)式方法就能夠勝過(guò)。剩下的幾種，雖然明顯優(yōu)于baselines，但是卻打不過(guò)微調(diào)過(guò)的非神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)線(xiàn)性排名方法。

研究員聲稱(chēng)近十三年深度度量學(xué)習(xí)（deep metric learning） 領(lǐng)域的目前研究進(jìn)展和十三年前的基線(xiàn)方法(Contrastive, Triplet) 比較并無(wú)實(shí)質(zhì)提高。

研究員一共指出了現(xiàn)有文獻(xiàn)中的三個(gè)缺陷：不公平的比較、通過(guò)測(cè)試集反饋進(jìn)行訓(xùn)練、不合理的評(píng)價(jià)指標(biāo)。

近期的很多研究都聲稱(chēng)他們的對(duì)抗訓(xùn)練算法比投影梯度下降算法要好的多，但是經(jīng)過(guò)研究發(fā)現(xiàn)，幾乎所有最近的算法改進(jìn)在對(duì)抗性訓(xùn)練上的性能改進(jìn)都可以通過(guò)簡(jiǎn)單地使用“提前停止”來(lái)達(dá)到。（編者注：所謂“提前停止”，即不進(jìn)行那么多的訓(xùn)練，換句話(huà)說(shuō)，人們用了各種辦法想去解決問(wèn)題，實(shí)際上少訓(xùn)練一些就解決了。）

作者通過(guò)大規(guī)模的自動(dòng)黑箱超參數(shù)調(diào)優(yōu)，重新評(píng)估了幾種流行的體系結(jié)構(gòu)和正則化方法，得出的一個(gè)結(jié)論是：標(biāo)準(zhǔn)的LSTM體系結(jié)構(gòu)在適當(dāng)?shù)恼齽t化后，其性能表現(xiàn)優(yōu)于“近期”的模型。（編者注：老辦法還是最好的。）

點(diǎn)評(píng)：這樣的事實(shí)說(shuō)明了幾個(gè)問(wèn)題：

1、業(yè)界的浮燥，只是為了達(dá)到一個(gè)好看的分?jǐn)?shù)，有一篇看起好像很厲害的論文，根本不管其算法在實(shí)際應(yīng)用中是否有效，因?yàn)槲闹兴�說(shuō)的很多問(wèn)題，離開(kāi)特定的數(shù)據(jù)，放到實(shí)際應(yīng)用中去檢驗(yàn)，立馬就能現(xiàn)出原形。

2、總是去追捧那些看上去高大上、深?yuàn)W、復(fù)雜的方法，總覺(jué)得只有這樣的方法，用了很多的數(shù)學(xué)公式、方程，才稱(chēng)得上是高水平的研究和成果。我們忘了初心，那就是用盡量簡(jiǎn)單的方法去解決復(fù)雜問(wèn)題，因此會(huì)鬧出“提前停止”這種笑話(huà)，做了一大堆復(fù)雜的事情，結(jié)果還不如“少做一點(diǎn)”。不由得讓人又想起那個(gè)段子，要花上百萬(wàn)設(shè)計(jì)出機(jī)械手去抓取生產(chǎn)線(xiàn)上的空香皂盒，結(jié)果用一臺(tái)風(fēng)扇放在生產(chǎn)線(xiàn)旁一吹就解決了。是時(shí)候仔細(xì)想想了，我們大腦真的是用那些復(fù)雜的數(shù)學(xué)方程在解決問(wèn)題嗎？

3、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)真的是頂?shù)教旎ò辶�，在原有基礎(chǔ)上小修小補(bǔ)已經(jīng)解決不了問(wèn)題，把測(cè)試分?jǐn)?shù)提高1%、2%實(shí)在是沒(méi)有什么意義了。現(xiàn)在需要的是革命性的突破，需要一種全新的、與深度學(xué)習(xí)具有本質(zhì)不同的方法。所謂本質(zhì)不同，就是深度學(xué)習(xí)不管多深?yuàn)W、測(cè)試分?jǐn)?shù)多高，都不能解決機(jī)器的認(rèn)知問(wèn)題，即機(jī)器無(wú)法知道大千世界及其各種事物的意義，不知道面包可以吃，人要生存必須吃東西，面包可以讓人活下去……沒(méi)有這樣的認(rèn)知，機(jī)器永遠(yuǎn)不可能有高水平的智能。而新的方法，必須在機(jī)器認(rèn)知上向前邁進(jìn)一步，因此新一代智能，認(rèn)知智能體系正在到來(lái)。全新的智能體系正在到來(lái)。下面是認(rèn)知智能相關(guān)體系介紹：

認(rèn)知智能介紹

認(rèn)知智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支科學(xué)，是智能科學(xué)發(fā)展的高級(jí)階段，它以人類(lèi)認(rèn)知體系為基礎(chǔ)，以模仿人類(lèi)核心能力為目標(biāo)，以信息的理解、存儲(chǔ)、應(yīng)用為研究方向，以感知信息的深度理解和自然語(yǔ)言信息的深度理解為突破口，以跨學(xué)科理論體系為指導(dǎo)，從而形成的新一代理論、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的技術(shù)科學(xué)。 認(rèn)知智能的核心原理范疇包括：1.宇宙、信息、大腦三者關(guān)系；2.人類(lèi)大腦結(jié)構(gòu)、功能、機(jī)制；3.哲學(xué)體系、文科體系、理科體系；4.認(rèn)知融通、智慧融通、雙腦(人腦和電腦)融通等核心理論體系。認(rèn)知智能實(shí)現(xiàn)落地四步走：1.認(rèn)知宇宙世界。支撐理論體系有三體（宇宙、信息、大腦）論、易道論、存在論、本體論、認(rèn)知論、融智學(xué)、HNC 等理論體系；2.清楚人腦結(jié)構(gòu)、功能、機(jī)制。支撐學(xué)科有腦科學(xué)、心理學(xué)、邏輯學(xué)、情感學(xué)、生物學(xué)、化學(xué)等學(xué)科。3.清楚信息內(nèi)涵規(guī)律規(guī)則。支撐學(xué)科有符號(hào)學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、認(rèn)知語(yǔ)言學(xué)、形式語(yǔ)言學(xué)等學(xué)科。4.系統(tǒng)落地能力。支撐學(xué)科有計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)等學(xué)科。認(rèn)知智能是計(jì)算機(jī)智能體系發(fā)展的高級(jí)階段，但不是最終階段，最終階段或是通用智能（強(qiáng)人工智能），是人工智能發(fā)展的下一階段，是智能體系發(fā)展的高級(jí)階段。智能體系，從計(jì)算智能到感知智能，再?gòu)母兄�智能到認(rèn)知智能，再?gòu)恼J(rèn)知智能到通用智能強(qiáng)智能。智能體系大概會(huì)經(jīng)歷四個(gè)階段。認(rèn)知智能，只是智能體系的第三個(gè)階段，也代表了智能體系發(fā)展的第三個(gè)時(shí)代，認(rèn)知智能時(shí)代。 計(jì)算智能 數(shù)值數(shù)據(jù)計(jì)算為基礎(chǔ)。 感知智能 以模仿人類(lèi)感知環(huán)境信息為基礎(chǔ)。 認(rèn)知智能 以模仿人類(lèi)認(rèn)知理解記憶思維等能力為基礎(chǔ)。 通用智能以全方位模仿人類(lèi)智慧等能力為基礎(chǔ) 。 認(rèn)知智能的核心理論體系包括HNC（中科院黃曾陽(yáng)教授創(chuàng)立此理論體系）、融智學(xué)（中美塞爾研究中心主任知名學(xué)者教授鄒曉輝老師創(chuàng)立此學(xué)科）、三體（宇宙、信息、大腦）論（杭州道翰天瓊智能科技有限公司創(chuàng)始人李坤創(chuàng)立此理論）、。同時(shí)還包括中西方哲學(xué)體系（易經(jīng)、道德經(jīng)、存在論、本體論、認(rèn)知論等）、腦科學(xué)、心理學(xué)、邏輯學(xué)、情感學(xué)、生物學(xué)、化學(xué)，符號(hào)學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、認(rèn)知語(yǔ)言學(xué)、形式語(yǔ)言學(xué)，計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)等學(xué)科。認(rèn)知智能理論體系涉及多學(xué)科理論體系，跨界融通多學(xué)科理論體系，是認(rèn)知智能從業(yè)者所必備的基本功。整套認(rèn)知智能理論體系融合了多個(gè)學(xué)科，多個(gè)領(lǐng)域的的理論思想體系，融合之后，才能從各個(gè)學(xué)科的角度去認(rèn)知和解密認(rèn)知智能的奧秘，解密人類(lèi)大腦的結(jié)構(gòu)，功能和機(jī)制。從而得以復(fù)制人腦的核心八大能力，得以讓計(jì)算機(jī)和機(jī)器人具備類(lèi)人腦的三智（智慧、智力、智能）能力。三體論是探索研究宇宙，信息（融智學(xué)信息八大形式信息）和人 類(lèi)大腦三者關(guān)系的理論體系。三者關(guān)系形式化類(lèi)比就如同照相機(jī)。宇宙類(lèi)似照相機(jī)的取景地，信息類(lèi)似照相機(jī)鏡頭獲取到的取景地信息，大腦類(lèi)似照相機(jī)的底片。宇宙中存在著大量的客觀(guān)信息，這些信息在表達(dá)著宇宙的客觀(guān)事物。宇宙的客觀(guān)事物信息化之后，就變成了信息體系。因此宇宙是信息的本質(zhì)來(lái)源，信息是宇宙的信息化表示。信息被人類(lèi)大腦感知和認(rèn)知之后，有部分信息則會(huì)存儲(chǔ)在人腦內(nèi)部。這些信息到達(dá)人腦之后就存儲(chǔ)在人腦內(nèi)部的各個(gè)區(qū)域的神經(jīng)元之上。因此外界信息是人類(lèi)大腦內(nèi)部的信息本質(zhì)來(lái)源之一，人類(lèi)大腦是外界信息的載體之一�？陀^(guān)宇宙和大腦的關(guān)系是，大腦內(nèi)部存儲(chǔ)著宇宙的局部世界，大腦內(nèi)的世界和宇宙的局部有著相同或者非常類(lèi)似的地方。因此宇宙的局部在大腦中存在映射。這個(gè)映射的建立，就是通過(guò)信息這個(gè)中間媒介建立起來(lái)的。因此人腦，信息，大腦三者關(guān)系非常類(lèi)似照相機(jī)的取景地，鏡頭和底片。同時(shí)大腦內(nèi)部的結(jié)構(gòu)如果無(wú)限放大，結(jié)構(gòu)就類(lèi)似宇宙結(jié)構(gòu)，而宇宙無(wú)限縮小的時(shí)候，其結(jié)構(gòu)就非常類(lèi)似人類(lèi)大腦內(nèi)部的結(jié)構(gòu)。具體可詳查宇宙和大腦結(jié)構(gòu)對(duì)比。 融智學(xué)是著名學(xué)者教授中國(guó)塞爾研究中心主任鄒曉輝老師創(chuàng)立的一門(mén)全新的學(xué)問(wèn)體系。其創(chuàng)立的背景是呼應(yīng)第一次認(rèn)知大飛躍。其創(chuàng)立的目的是引領(lǐng)第二次認(rèn)知大飛躍。融智學(xué)的細(xì)化目的包括抽象出簡(jiǎn)美的融智觀(guān)和融智法，理論上確立理義法道（本質(zhì)）（物意文現(xiàn)象）智能化系統(tǒng)工程，工程上探索言識(shí)軟硬形式化系統(tǒng)工程，應(yīng)用上踐行教管學(xué)用社會(huì)化系統(tǒng)工程。其核心三部曲包含理論融智學(xué)，工程融智學(xué)和應(yīng)用融智學(xué)。理論融智學(xué)包含三菱錐，四面體，融智方法論，智能化系統(tǒng)工程。工程融智學(xué)包括間接信息形式化體系，言識(shí)軟硬形式化工程體系。應(yīng)用融智學(xué)包括懂會(huì)熟巧用思想體系，教管學(xué)用社會(huì)化系統(tǒng)過(guò)程體系。融智學(xué)在應(yīng)用融通上又包含三部分，金融與智融，斗智與融智，單音節(jié)的言和自然數(shù)格點(diǎn)等體系。融智學(xué)的博度，廣度和深度都是目前單一學(xué)科體系難以企及的。融智學(xué)的智慧體系來(lái)源于八大學(xué)科體系，是眾多學(xué)科智慧體系的集大成者，在培養(yǎng)跨界人才，培養(yǎng)認(rèn)知智能人才上有著不可取代的作用。同時(shí)也是認(rèn)知智能理論體系的奠基理論體系之一。 HNC自然語(yǔ)言處理技術(shù)（國(guó)家“973”計(jì)劃項(xiàng)目G1998030506）是一種具有原始創(chuàng)新特點(diǎn)的自然語(yǔ)言理解處理技術(shù)。HNC自然語(yǔ)言處理技術(shù)（國(guó)家“973”計(jì)劃項(xiàng)目G1998030506）是一種具有原始創(chuàng)新特點(diǎn)的自然語(yǔ)言理解處理技術(shù)。該技術(shù)以中科院聲學(xué)所黃曾陽(yáng)研究員創(chuàng)立的概念層次網(wǎng)絡(luò)（簡(jiǎn)稱(chēng)HNC）理論為指導(dǎo)。HNC理論認(rèn)為：自然語(yǔ)言理解的本質(zhì)是概念聯(lián)想脈絡(luò)激活、擴(kuò)展、濃縮、轉(zhuǎn)換與存儲(chǔ)的全過(guò)程運(yùn)作。激活運(yùn)作的要點(diǎn)是語(yǔ)句的理解；擴(kuò)展與濃縮運(yùn)作的要點(diǎn)是段落與篇章的理解，轉(zhuǎn)換與存儲(chǔ)的要點(diǎn)是記憶與學(xué)習(xí)。語(yǔ)句的理解必須定位于概念聯(lián)想脈絡(luò)運(yùn)作全過(guò)程的激活。并且建立了自然語(yǔ)言的概念空間。語(yǔ)句及自然語(yǔ)言的理解，就是從語(yǔ)言空間向語(yǔ)言概念空間的映射過(guò)程。這一處理方案，使計(jì)算機(jī)能夠進(jìn)入自然語(yǔ)言的語(yǔ)義深層，在“懂”的基礎(chǔ)上完成對(duì)自然語(yǔ)言的各種處理。該技術(shù)在漢語(yǔ)語(yǔ)句理解處理方面居國(guó)際領(lǐng)先水平。認(rèn)知智能是智能體系發(fā)展的第三個(gè)階段。因此計(jì)算智能，感知智能的相關(guān)技術(shù)體系也會(huì)被繼續(xù)沿用，傳承，發(fā)展，創(chuàng)新。計(jì)算智能，感知智能技術(shù)體系，也是認(rèn)知智能技術(shù)體系的基礎(chǔ)之二。在之前兩個(gè)體系之上認(rèn)知智能創(chuàng)新發(fā)展了全新的技術(shù)體系。包含認(rèn)知維度識(shí)別，概念層次網(wǎng)絡(luò)（詞腦，字腦，概念維度網(wǎng)絡(luò)等都類(lèi)似此結(jié)構(gòu)），萬(wàn)維圖譜（幾十種圖譜的組合，包含屬性圖譜，行為圖譜，狀態(tài)圖譜，數(shù)量圖譜，因果圖譜等各種圖譜），雙字棋盤(pán)，句類(lèi)肯否褒貶識(shí)別，深度語(yǔ)言理解，計(jì)算機(jī)記憶，計(jì)算機(jī)類(lèi)腦學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)語(yǔ)言自組織，計(jì)算機(jī)情感，計(jì)算機(jī)邏輯系，計(jì)算機(jī)意識(shí)，以及計(jì)算機(jī)感知技術(shù)與認(rèn)知技術(shù)融合貫通的能力而形成的技術(shù)體系等核心技術(shù)體系。認(rèn)知智能和人工智能在技術(shù)底層的最大形式化區(qū)別就是，無(wú)需繁復(fù)的標(biāo)注，無(wú)需繁復(fù)的訓(xùn)練調(diào)優(yōu)。在時(shí)效上，在成本上，在智能程度上，在最終端客戶(hù)認(rèn)可度上，都有非常大的優(yōu)勢(shì)。具體可查看認(rèn)知智能和人工智能的區(qū)別對(duì)比。整個(gè)認(rèn)知智能技術(shù)體系，以后會(huì)有大量的專(zhuān)題資料介紹講解，所以這里不做過(guò)多詳述。 人工智能以模仿人類(lèi)感知能力為基礎(chǔ)，重點(diǎn)在感官能力的模仿。認(rèn)知智能以模仿人類(lèi)認(rèn)知能力，理解能力，記憶能力，邏輯思維能力，情感能力等能力為基礎(chǔ)。重點(diǎn)在認(rèn)知，理解，記憶，思維，情感等類(lèi)腦能力方面進(jìn)行研究突破。認(rèn)知智能和人工智能對(duì)應(yīng)的智能體系分別是第三階段和第二階段。從時(shí)代劃分上，分別對(duì)應(yīng)認(rèn)知智能時(shí)代和人工智能時(shí)代。隨著人工智能技術(shù)體系天花板的產(chǎn)生，亟待需要新的智能體系來(lái)創(chuàng)新，突破，引領(lǐng)新時(shí)代的發(fā)展。從人工智能過(guò)度到認(rèn)知智能也是科技和社會(huì)發(fā)展的必然趨勢(shì)。同時(shí)認(rèn)知智能，新一代智能體系也是國(guó)家2030科技方面的重要戰(zhàn)略規(guī)劃。認(rèn)知智能是以人腦認(rèn)知體系為基礎(chǔ)，以復(fù)制人腦核心能力為研究方向的計(jì)算機(jī)分支新學(xué)科之一。認(rèn)知智能不是產(chǎn)品，是一套理論，技術(shù)和應(yīng)用系統(tǒng)體系。其代表的是一個(gè)全新認(rèn)知智能時(shí)代。人工智能目前所覆蓋的市場(chǎng)，行業(yè)，以及相關(guān)產(chǎn)業(yè)，認(rèn)知智能會(huì)全方位覆蓋，升級(jí)和改造。并且還會(huì)開(kāi)拓出新的藍(lán)海市場(chǎng)，新的行業(yè)乃至全新的產(chǎn)業(yè)體系。隨著國(guó)家2030科技戰(zhàn)略的推進(jìn)和國(guó)家新基建的推進(jìn)，5G的推進(jìn)和落地，萬(wàn)物互聯(lián)時(shí)代的到來(lái)，急迫需要的就是萬(wàn)物智能體系。核心八個(gè)字，萬(wàn)物互聯(lián)，萬(wàn)物智能。現(xiàn)在的人工智能體系，存在諸多弊端，認(rèn)知智能要傳承，發(fā)展，創(chuàng)新人工智能體系，革除人工智能的弊端，開(kāi)創(chuàng)全新理論，技術(shù)，應(yīng)用系統(tǒng)，市場(chǎng)，產(chǎn)業(yè)等。隨著認(rèn)知智能的深度發(fā)展，目前互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，大數(shù)據(jù)行業(yè)，人工智能行業(yè)等相關(guān)行業(yè)都會(huì)得到全面的升級(jí)改造。認(rèn)知智能相關(guān)體系會(huì)在未來(lái)10年之內(nèi)成為科技領(lǐng)域的基礎(chǔ)設(shè)施體系之一。認(rèn)知智能 賦能百業(yè) 全新時(shí)代！

認(rèn)知智能三大技術(shù)體系簡(jiǎn)介

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認(rèn)知智能三大技術(shù)體系分別是認(rèn)知維度劃分與識(shí)別，類(lèi)腦結(jié)構(gòu)功能機(jī)制的模型和萬(wàn)維圖譜。三大技術(shù)體系是認(rèn)知認(rèn)知智能三大奠基理論（三體論，融智學(xué)，HNC）指導(dǎo)下而形成的核心技術(shù)體系。三大技術(shù)體系相輔相成，共同支撐認(rèn)知智能核心整套技術(shù)體系。是模仿人類(lèi)認(rèn)知，理解，記憶，語(yǔ)言使用，學(xué)習(xí)，情感，邏輯，意識(shí)等核心類(lèi)腦能力的最基礎(chǔ)核心的技術(shù)體系。認(rèn)知維度核心思想來(lái)源于古今中外哲學(xué)與科學(xué)體系，包括易經(jīng)，道德經(jīng)，存在論，本體論，認(rèn)知論，心理學(xué)，邏輯學(xué)，情感學(xué)等學(xué)科。認(rèn)知維度是認(rèn)知事物和概念的基礎(chǔ)方法體系。認(rèn)知事物和概念主要是兩個(gè)方面，概念的內(nèi)涵和外延，概念的內(nèi)涵和外延又劃分出很多視角或者側(cè)面，統(tǒng)一稱(chēng)為認(rèn)知維度。因此認(rèn)知維度就是我們認(rèn)知事物或者概念的視角或者側(cè)面，認(rèn)知維度是有邊界和范疇的。類(lèi)腦模型的核心思想來(lái)源于三體論（宇宙，信息，大腦三者關(guān)系論）和概念層次網(wǎng)絡(luò)(HNC)。類(lèi)腦模型從大腦結(jié)構(gòu)，功能和機(jī)制進(jìn)行研究分析。以信息體系為突破口，尋找信息的結(jié)構(gòu)體系，反推大腦結(jié)構(gòu)和宇宙結(jié)構(gòu)（具體可以看三體論簡(jiǎn)介）。在類(lèi)腦結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)之上，模仿構(gòu)建人腦8大核心能力。類(lèi)腦模型整套體系是模仿構(gòu)建人腦結(jié)構(gòu)功能和機(jī)制的核心技術(shù)體系。萬(wàn)維圖譜的核心思想來(lái)源于融智學(xué)和認(rèn)知維度。萬(wàn)維圖譜是認(rèn)知維度的具體化和融智學(xué)思想之信息形式化結(jié)構(gòu)化數(shù)碼化的具體落地。同時(shí)萬(wàn)維圖譜又是類(lèi)腦結(jié)構(gòu)模型的最有力支撐。萬(wàn)維圖譜包含數(shù)十種分支圖譜，分別是屬性圖譜，行為圖譜，狀態(tài)圖譜，數(shù)量圖譜，因果圖譜等眾多圖譜。萬(wàn)維圖譜承載數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化信息化數(shù)碼化的具體落地，是模仿類(lèi)腦記憶，學(xué)習(xí)，邏輯，意識(shí)等體系的核心落地化支撐體系。認(rèn)知維度以人類(lèi)認(rèn)知體系為基礎(chǔ)，是人類(lèi)認(rèn)知概念內(nèi)涵和外延的具體化。核心支撐思想來(lái)源于古今中外哲學(xué)和眾多科學(xué)體系，是哲學(xué)體系和科學(xué)體系的融合落地和具體化。認(rèn)知維度的劃分可以從哲學(xué)和眾多科學(xué)體系入手，也可以從語(yǔ)言學(xué)，認(rèn)知語(yǔ)言學(xué)和形式語(yǔ)言學(xué)入手。從兩個(gè)方向上都可尋找到認(rèn)知維度的范疇和邊界。 認(rèn)知維度的范疇和邊界劃分清楚之后，就可以指導(dǎo)技術(shù)體系識(shí)別認(rèn)知的范疇和邊界。識(shí)別之后，就可以拆分信息體系，符號(hào)體系，語(yǔ)言體系等的結(jié)構(gòu)。 結(jié)構(gòu)拆分之后，就可以存儲(chǔ)到萬(wàn)維圖譜之上，分散到各個(gè)分支圖譜之上，形成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)體系。讓信息形式化結(jié)構(gòu)化和數(shù)碼化。信息的結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)，也是信息的理解和記憶過(guò)程。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)之上，可以模仿構(gòu)建人腦的理解，記憶，學(xué)習(xí)，情感，思維，意識(shí)等核心類(lèi)腦能力。因此認(rèn)知維度的劃分，是認(rèn)知智能的最基礎(chǔ)核心的研究任務(wù)。是后續(xù)模仿人類(lèi)大腦核心能力的第一步。 從認(rèn)知維度到結(jié)構(gòu)化拆分，到結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的形成，到類(lèi)腦結(jié)構(gòu)，功能和機(jī)制的模仿都是先決條件。因此，認(rèn)知智能認(rèn)知為核心，具體落地認(rèn)知維度劃分為核心，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為核心。認(rèn)知維度的劃分與識(shí)別是認(rèn)知智能技術(shù)落地的關(guān)鍵步驟。認(rèn)知維度的劃分本文主要從語(yǔ)言學(xué)角度來(lái)剖析。認(rèn)知維度在語(yǔ)言體系上對(duì)應(yīng)具體的語(yǔ)義單元。而語(yǔ)言體系本身就存在著語(yǔ)法結(jié)構(gòu)。從認(rèn)知語(yǔ)言學(xué)上來(lái)說(shuō)，語(yǔ)言的語(yǔ)義和語(yǔ)法有著密不可分的關(guān)系。因此可以從語(yǔ)言體系的語(yǔ)法結(jié)構(gòu)去劃分認(rèn)知維度。比如句類(lèi)，句型，句式和詞性等體系。每一個(gè)句類(lèi)，句式句型還有詞性等都代表了具體的語(yǔ)義單元，也代表了具體的認(rèn)知維度。 從語(yǔ)言學(xué)，認(rèn)知語(yǔ)言學(xué)，形式語(yǔ)言學(xué)角度，研究清楚認(rèn)知維度和語(yǔ)義單元基本上就可以劃分和識(shí)別認(rèn)知維度的范疇和邊界。具體可以從句類(lèi)，句型，句式，詞性，字詞結(jié)構(gòu)等方面尋找突破點(diǎn)。具體這里不做太細(xì)節(jié)的介紹。 從哲學(xué)和認(rèn)知論心理學(xué)等學(xué)科也可以尋找和劃分認(rèn)知維度，但是沒(méi)有從語(yǔ)言學(xué)，形式語(yǔ)言學(xué)，認(rèn)知語(yǔ)言學(xué)方面更具操作性意義。因此可以把語(yǔ)言體系作為尋找認(rèn)知維度，劃分認(rèn)知維度，識(shí)別認(rèn)知維度的核心突破口。這方面我們已經(jīng)有了系統(tǒng)的理論，技術(shù)和落地產(chǎn)品。 從認(rèn)知維度落地的角度來(lái)說(shuō)，核心在于理論體系的成熟和完善，不在于使用某種技術(shù)或者編程語(yǔ)言。 認(rèn)知維度是人類(lèi)認(rèn)知宇宙世界的視角或者側(cè)面，是人類(lèi)認(rèn)知的歸類(lèi)。認(rèn)知維度本身也是樹(shù)形結(jié)構(gòu)，具體分上層認(rèn)知維度和子維度，綜合起來(lái)構(gòu)成認(rèn)知維度體系。清晰的認(rèn)知維度劃分，指導(dǎo)人類(lèi)認(rèn)知宇宙世界的結(jié)構(gòu)，指導(dǎo)語(yǔ)言結(jié)構(gòu)的劃分，語(yǔ)義的單元的拆分，是理解信息體系，符號(hào)體系，語(yǔ)言體系的基礎(chǔ)。是NLP,NLU,NLG等技術(shù)體系的核心基礎(chǔ)之一。認(rèn)知維度的自動(dòng)化識(shí)別與應(yīng)用，讓技術(shù)上，擺脫語(yǔ)義單元模糊狀況，形成語(yǔ)義的自動(dòng)標(biāo)注， 從而為計(jì)算機(jī)理解語(yǔ)言提供良好的參考和依據(jù)。同時(shí)，認(rèn)知維度在信息體系，符號(hào)體系等方面也有重大用途。是理解信息和符號(hào)規(guī)律，規(guī)則內(nèi)涵的最要依據(jù)之一。計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理之間共同的特性之一，也是認(rèn)知維度。因此認(rèn)知維度是連接計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理之間的橋梁，比如看圖說(shuō)話(huà)，看描述繪圖等技術(shù)體系，都需要以認(rèn)知維度識(shí)別和應(yīng)用為基礎(chǔ)。認(rèn)知維度是認(rèn)知的結(jié)構(gòu)化，信息化，數(shù)碼化，理解化的基礎(chǔ)之一，也是信息體系，符號(hào)體系，語(yǔ)言體系等體系的結(jié)構(gòu)化，信息化，數(shù)碼化，理解化的重要參考依據(jù)。類(lèi)腦模型是思想體系和一系列技術(shù)體系的總稱(chēng)。類(lèi)腦模型以復(fù)制模仿人類(lèi)大腦結(jié)構(gòu)，功能，機(jī)制為目標(biāo)，以認(rèn)知，理解，記憶，邏輯，情感，思維，意識(shí)等類(lèi)腦能力為具體研究范圍。類(lèi)腦模型，首先就是人類(lèi)大腦結(jié)構(gòu)的復(fù)制和模仿。模仿人類(lèi)大腦網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)主要是概念層次網(wǎng)絡(luò)（圖腦，萬(wàn)維腦，符號(hào)腦），此網(wǎng)絡(luò)以概念為基本單元，以認(rèn)知維度為分支。概念對(duì)應(yīng)神經(jīng)元本身，認(rèn)知維度對(duì)應(yīng)神經(jīng)元的突觸。當(dāng)無(wú)數(shù)的概念和認(rèn)知維度按照特定的結(jié)構(gòu)連接之后，就產(chǎn)生了龐大而復(fù)雜的立體的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)體系。這個(gè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)體系，就是人類(lèi)大腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的復(fù)制品。同時(shí)也和國(guó)外研究的詞腦結(jié)構(gòu)非常類(lèi)似。概念層次網(wǎng)絡(luò)，更先進(jìn)，更具有落地的操作性。 在概念層次網(wǎng)絡(luò)之上，可以構(gòu)成一個(gè)以概念和維度為基礎(chǔ)單元的龐大網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，這個(gè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)本身是可以自我更新，維護(hù)和學(xué)習(xí)的。是復(fù)制人類(lèi)大腦核心能力的基礎(chǔ)和依據(jù)。首先這個(gè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是結(jié)構(gòu)化的信息存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，信息的存儲(chǔ)是復(fù)制記憶體系的基礎(chǔ)，記憶體系是理解體系，邏輯體系，情感體系，意識(shí)體系的基礎(chǔ)。因此有了這個(gè)概念層次網(wǎng)絡(luò)，就有了復(fù)制人腦核心功能，機(jī)制的技術(shù)支撐。 類(lèi)腦的落地主要在兩個(gè)方面：第一，腦網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的模仿。第二，腦功能機(jī)制的模仿。腦結(jié)構(gòu)的模仿，就是構(gòu)建HNC概念層次網(wǎng)絡(luò)。腦功能機(jī)制的模仿，就是在這個(gè)結(jié)構(gòu)之上，復(fù)制類(lèi)腦相關(guān)能力。因此復(fù)制類(lèi)腦結(jié)構(gòu)是第一步。類(lèi)腦結(jié)構(gòu)的模仿，需要在認(rèn)知維度和萬(wàn)維圖譜的支撐下，才能得以實(shí)現(xiàn)。認(rèn)知維度劃分概念的視角，側(cè)面和維度。萬(wàn)維圖譜具體落地認(rèn)知的維度，不同認(rèn)知維度對(duì)應(yīng)不同的分支圖譜。各個(gè)分支圖譜聯(lián)合組成的龐大網(wǎng)絡(luò)體系就是概念層次網(wǎng)絡(luò)，就是萬(wàn)維腦，圖腦。人腦核心能力的落地，是以概念層次網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)依據(jù)。概念網(wǎng)絡(luò)和萬(wàn)維圖譜形成的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，本身就是人腦理解，記憶兩大核心能力的體現(xiàn)。人腦情感，是建立在記憶結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上的，人類(lèi)的邏輯思維體系也是記憶結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的綜合應(yīng)用，如邏輯的判斷，選擇，類(lèi)比，歸納，總結(jié)，演繹，抽象，泛化等能力都是記憶數(shù)據(jù)的綜合應(yīng)用。因此有了類(lèi)腦的結(jié)構(gòu)和萬(wàn)維圖譜形成的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)之后，人腦的各大能力，就有了復(fù)制的基礎(chǔ)和依據(jù)了。類(lèi)腦模型技術(shù)體系的應(yīng)用主要在三個(gè)方面：第一復(fù)制類(lèi)腦結(jié)構(gòu)。第二，復(fù)制人腦核心能力。第三，讓計(jì)算機(jī)，機(jī)器人，萬(wàn)物互聯(lián)的機(jī)械體，智能體等具備類(lèi)似人腦的能力。5G推動(dòng)萬(wàn)物互聯(lián)，類(lèi)腦能力推動(dòng)萬(wàn)物智能。萬(wàn)物互聯(lián)和萬(wàn)物智能綜合支撐國(guó)家新基建，配合國(guó)家2030科技計(jì)劃。類(lèi)腦能力的應(yīng)用和前景是非常廣闊的，且適用各個(gè)需要智能設(shè)備的企業(yè)和行業(yè)。類(lèi)腦模型的理論，技術(shù)的成熟是認(rèn)知智能體系成熟的標(biāo)志之一。是社會(huì)發(fā)展和科技發(fā)展的更高級(jí)階段，也是國(guó)家核心科技戰(zhàn)略之一。新一代，下一代智能體系的核心和關(guān)鍵就是破解人腦的奧秘。復(fù)制人腦的結(jié)構(gòu)，功能和機(jī)制。而類(lèi)腦能力整套技術(shù)體系，可以為這個(gè)提供最有力的支撐。萬(wàn)維圖譜是數(shù)十種圖譜的組合，是認(rèn)知維度的具體化落地應(yīng)用之一，是類(lèi)腦模型的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)支撐。萬(wàn)維圖譜包含屬性圖譜，狀態(tài)圖譜，行為圖譜，數(shù)量圖譜，因果圖譜等數(shù)十種圖譜。目前業(yè)內(nèi)所使用的知識(shí)圖譜和萬(wàn)維圖普的分支圖譜屬性圖譜對(duì)應(yīng)。知識(shí)圖譜只是萬(wàn)維圖譜的分支圖譜之一。 萬(wàn)維圖譜以落地認(rèn)知維度，歸類(lèi)認(rèn)知維度為基礎(chǔ)，以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為核心，以支撐類(lèi)腦記憶，類(lèi)腦理解為目標(biāo)。以支撐復(fù)制類(lèi)腦學(xué)習(xí)，情感，邏輯，意識(shí)等大腦能力為導(dǎo)向。萬(wàn)維圖譜是所有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化的核心存儲(chǔ)媒介，是類(lèi)腦結(jié)構(gòu)，和類(lèi)腦能力機(jī)制的最核心的底層技術(shù)體系支撐。 萬(wàn)維圖譜是信息體系，符號(hào)體系，語(yǔ)言體系具體結(jié)構(gòu)化落地的核心技術(shù)體系之一。萬(wàn)維圖譜配合認(rèn)知維度，可以徹底解決類(lèi)腦的理解，記憶，情感，思維，意識(shí)等類(lèi)腦模式，是認(rèn)知智能的三大奠基技術(shù)體系之一。 萬(wàn)維圖譜也是認(rèn)知智能三大理論（HNC,融智學(xué)，三體論）體系的落地的技術(shù)體系之一。萬(wàn)維圖譜的核心就是數(shù)據(jù)的理解化，結(jié)構(gòu)化，形式化和數(shù)碼化的體現(xiàn)。因此萬(wàn)維圖普在認(rèn)知智能整套技術(shù)體系中有著重要的作用。用好萬(wàn)維圖譜，認(rèn)知智能整套理論體系，技術(shù)體系，都可以得到最有力的技支撐，是復(fù)制大腦結(jié)構(gòu)和類(lèi)腦能力的核心之一。萬(wàn)維圖譜的落地以認(rèn)知維度為指導(dǎo)。具體操作如下: 1.先找到認(rèn)知維度的范疇和邊界。3.結(jié)合認(rèn)知維度定義和結(jié)構(gòu)各個(gè)分支圖譜。3.分類(lèi)認(rèn)知維度到各個(gè)分支圖譜之上。4.找到語(yǔ)言學(xué)語(yǔ)法結(jié)構(gòu)和認(rèn)知維度的對(duì)應(yīng)關(guān)系。5.拆分語(yǔ)言結(jié)構(gòu)，拆分語(yǔ)言表達(dá)的語(yǔ)義單元。6.把這些語(yǔ)義單元存儲(chǔ)到各個(gè)對(duì)應(yīng)的分支圖譜之上，形成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。萬(wàn)維圖譜的落地有幾個(gè)核心關(guān)鍵點(diǎn)：1.認(rèn)知維度的范疇和邊界，要?jiǎng)澐智宄��?.認(rèn)知維度和語(yǔ)義和語(yǔ)法對(duì)應(yīng)關(guān)系要?jiǎng)澐智宄��?.圖譜命名和圖譜所涵蓋的認(rèn)知維度要對(duì)應(yīng)清楚。4.語(yǔ)義如何拆分，拆分之后如何存儲(chǔ)到萬(wàn)維圖譜的分支圖譜之上，要需要?jiǎng)澐智宄�。萬(wàn)維圖譜的落地以認(rèn)知維度為指導(dǎo)。具體操作如下: 1.先找到認(rèn)知維度的范疇和邊界。3.結(jié)合認(rèn)知維度定義和結(jié)構(gòu)各個(gè)分支圖譜。3.分類(lèi)認(rèn)知維度到各個(gè)分支圖譜之上。4.找到語(yǔ)言學(xué)語(yǔ)法結(jié)構(gòu)和認(rèn)知維度的對(duì)應(yīng)關(guān)系。5.拆分語(yǔ)言結(jié)構(gòu)，拆分語(yǔ)言表達(dá)的語(yǔ)義單元。6.把這些語(yǔ)義單元存儲(chǔ)到各個(gè)對(duì)應(yīng)的分支圖譜之上，形成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。萬(wàn)維圖譜的落地有幾個(gè)核心關(guān)鍵點(diǎn)：1.認(rèn)知維度的范疇和邊界，要?jiǎng)澐智宄��?.認(rèn)知維度和語(yǔ)義和語(yǔ)法對(duì)應(yīng)關(guān)系要?jiǎng)澐智宄��?.圖譜命名和圖譜所涵蓋的認(rèn)知維度要對(duì)應(yīng)清楚。4.語(yǔ)義如何拆分，拆分之后如何存儲(chǔ)到萬(wàn)維圖譜的分支圖譜之上，要需要?jiǎng)澐智宄�。萬(wàn)維圖譜的應(yīng)用主要有以下幾個(gè)方面： 1.落地支撐認(rèn)知維度理論和技術(shù)體系。3.支撐類(lèi)腦結(jié)構(gòu)概念層次網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建。3.支撐信息，符號(hào)，語(yǔ)言體系的形式化，結(jié)構(gòu)化，數(shù)碼化，理解化的思想。4.支撐類(lèi)腦能力和機(jī)制的實(shí)現(xiàn)。5.支撐構(gòu)建常識(shí)庫(kù)，知識(shí)庫(kù)和專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)。6.支撐計(jì)算機(jī)，機(jī)器人以及智能軟硬件綜合類(lèi)腦智能。7.在萬(wàn)物互聯(lián)的基礎(chǔ)之上，支撐萬(wàn)物智能。認(rèn)知智能三大技術(shù)體系是認(rèn)知智能整套體系的核心落地支撐。是認(rèn)知智能三大理論體系的具體落地實(shí)施方法和技術(shù)體系。三大技術(shù)體系往下還需要細(xì)分很多分支技術(shù)體系。從而形成系統(tǒng)化的，可操作性的認(rèn)知智能整套技術(shù)體系。三大技術(shù)體系最終的目的就是模仿復(fù)制人類(lèi)大腦的結(jié)構(gòu)功能和機(jī)制，是下一代智能體系，全新的智能體系。三大認(rèn)知智能體系落地的認(rèn)知智能機(jī)器人和認(rèn)知智能體系下NLP,NLU,NLG等相關(guān)體系優(yōu)勢(shì)已經(jīng)非常明顯。認(rèn)知智能三大技術(shù)體系，落地上整體還在初級(jí)階段，未來(lái)會(huì)逐步成熟落地，從而推動(dòng)科技，技術(shù)的整體發(fā)展，引領(lǐng)下一個(gè)智能新時(shí)代。

認(rèn)知智能CI和人工智能AI的區(qū)別

人工智能和認(rèn)知智能都是計(jì)算機(jī)科學(xué)的分支學(xué)科之一。人工智能是智能時(shí)代的第二個(gè)階段，認(rèn)知智能是智能時(shí)代的第三個(gè)階段。認(rèn)知智能也并不是智能時(shí)代發(fā)展的最終階段，最終階段應(yīng)該是通用智能強(qiáng)智能時(shí)代。 本文主要就人工智能和認(rèn)知智能的理論體系，技術(shù)體系，智能程度等三大方面進(jìn)行分析比較。 無(wú)論是人工智能還是認(rèn)知智能，都有其重要的時(shí)代特征。一項(xiàng)新體系的產(chǎn)生往往和新的時(shí)代相伴而生。社會(huì)和科技的發(fā)展演進(jìn)，整個(gè)過(guò)程也是不可阻擋的，同時(shí)也是不可逆的。新的科技和技術(shù)的產(chǎn)生是舊的科技和技術(shù)發(fā)展的需求，也是社會(huì)發(fā)展的需求。人類(lèi)社會(huì)就是在一次次的創(chuàng)新和突破中越來(lái)越先進(jìn)，越來(lái)越文明，走向的階段也越來(lái)越高級(jí)。 清楚人工智能和認(rèn)知智能的區(qū)別，將有助于我們認(rèn)清時(shí)代發(fā)展，認(rèn)清時(shí)代特征，從而跟上全新的時(shí)代，跟上全新的科技。用全新的科技體系武裝自己的頭腦和企業(yè)，助力人生騰飛。 人工智能和認(rèn)知智能都是計(jì)算機(jī)科學(xué)的分支學(xué)科之一。人工智能是智能時(shí)代的第二個(gè)階段，認(rèn)知智能是智能時(shí)代的第三個(gè)階段。認(rèn)知智能也并不是智能時(shí)代發(fā)展的最終階段，最終階段應(yīng)該是通用智能強(qiáng)智能時(shí)代。 認(rèn)知智能核心理論： 1.中西方哲學(xué)體系：易經(jīng)、道德經(jīng)、存在論、本體論、認(rèn)知論等。2.中西方科學(xué)體系：心理學(xué)、邏輯學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、信息論、符號(hào)學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、認(rèn)知語(yǔ)言學(xué)、形式語(yǔ)言學(xué)、腦科學(xué)、情感學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)等學(xué)科。3.三體論（宇宙、信息、大腦三者關(guān)系論）。4.融智學(xué)。5.概念層次網(wǎng)絡(luò)理論。6.腦結(jié)構(gòu)、功能、機(jī)制理論。7.哲科，文科，理科跨界融通理論。人工智能核心理論： 1.西方哲學(xué)體系：西方哲學(xué)，存在論、本體論、認(rèn)知論等。2.中西方科學(xué)體系：心理學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、信息論、控制論、不定性論、神經(jīng)生理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、形式語(yǔ)言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)，統(tǒng)計(jì)學(xué)、等學(xué)科。認(rèn)知智能和人工智能理論總結(jié)： 認(rèn)知智能的核心理論支撐體系主要分三個(gè)部分，中西方哲學(xué)（特別是中國(guó)哲學(xué)思想體系的引入），中西方科學(xué)體系，國(guó)內(nèi)創(chuàng)新的理論思想體系（三體論，融智學(xué)，概念層次網(wǎng)絡(luò)思想等）。特別是中國(guó)哲學(xué)思想的引入和創(chuàng)新思想體系的引入，這個(gè)在認(rèn)知智能理論體系中有重大作用。同時(shí)在學(xué)科體系，在類(lèi)腦結(jié)構(gòu)功能機(jī)制等方面的理論體系也具有獨(dú)創(chuàng)性。 人工智能的核心理論支撐主要包含西方哲學(xué)體系，西方科學(xué)體系兩大部分。在西方哲學(xué)體系上認(rèn)知智能和人工智能有重疊部分，在學(xué)科體系上也有重疊部分，具體區(qū)別也比較明顯。 認(rèn)知智能以認(rèn)知體系為基礎(chǔ)，以研究復(fù)制人腦結(jié)構(gòu)功能機(jī)制為目標(biāo)，其中也包含目前人工智能的感知理論技術(shù)體系，以語(yǔ)言學(xué)為突破口。 人工智能目前主要以感知理論體系為基礎(chǔ)，以數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)為突破口。 以上也就是人工智能和認(rèn)知智能從理論體系上的最核心區(qū)別。 認(rèn)知智能的技術(shù)體系來(lái)源于中西方哲學(xué)，中西方科學(xué)以及中國(guó)自主原創(chuàng)的理論思想體系。主要包含以下四大技術(shù)體系： 1.認(rèn)知維度劃分與識(shí)別 2.類(lèi)腦（結(jié)構(gòu)，功能，機(jī)制）模型的構(gòu)建與落地應(yīng)用。3.萬(wàn)維圖譜的構(gòu)建與落地應(yīng)用 4.人工智能現(xiàn)有的三大技術(shù)（機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，知識(shí)圖譜）體系。人工智能的技術(shù)體系來(lái)源于西方哲學(xué)和中西方科學(xué)體系。主要包含三大技術(shù)體系：1.機(jī)器學(xué)習(xí) 2.深度學(xué)習(xí) 3.知識(shí)圖譜 認(rèn)知智能的技術(shù)體系和人工智能的技術(shù)體系有重疊的地方。人工智能的技術(shù)體系是作為認(rèn)知智能技術(shù)體系的一部分。認(rèn)知智能發(fā)展創(chuàng)新了全新的技術(shù)體系。包括認(rèn)知維度，類(lèi)腦模型，類(lèi)腦結(jié)構(gòu)功能機(jī)制以及萬(wàn)維圖普等技術(shù)體系。在技術(shù)體系上，認(rèn)知智能離不開(kāi)人工智能現(xiàn)有技術(shù)體系的支撐。但是認(rèn)知智能更要突破創(chuàng)新和發(fā)展。認(rèn)知智能的三大技術(shù)體系認(rèn)知維度，類(lèi)腦模型，萬(wàn)維圖譜。人工智能的三大技術(shù)體系機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，知識(shí)圖譜。 從技術(shù)體系上來(lái)說(shuō)，知識(shí)圖譜包含在萬(wàn)維圖譜之內(nèi)，和萬(wàn)維圖譜的分支圖譜屬性圖譜是對(duì)應(yīng)的。包括哈工大提出的事理圖譜和萬(wàn)維圖譜的分支圖譜行為圖譜是基本類(lèi)似的。人工智能技術(shù)體系兩大圖譜知識(shí)圖譜和事理圖譜基本上都包含在認(rèn)知智能技術(shù)體系萬(wàn)維圖譜之內(nèi)。 人工智能技術(shù)體系主要是感知智能技術(shù)體系，認(rèn)知智能技術(shù)體系主要是認(rèn)知方面的技術(shù)體系。其和人工智能最大的技術(shù)體系區(qū)別就是認(rèn)知維度，類(lèi)腦模型和萬(wàn)維圖譜。 認(rèn)知智能和人工智能智能程度的區(qū)別，要從兩者的理論體系和技術(shù)體系綜合比較分析。認(rèn)知智能以認(rèn)知體系為基礎(chǔ)，以類(lèi)腦結(jié)構(gòu)功能和機(jī)制為基礎(chǔ)。 人工智能以感知體系為基礎(chǔ)，以統(tǒng)計(jì)計(jì)算理論為基礎(chǔ)。因此這就決定了目前的人工智能技術(shù)體系不可能產(chǎn)生綜合系統(tǒng)化的認(rèn)知能力和類(lèi)腦能力。其綜智能程度還在感知層面。 因此認(rèn)知智能的核心智能程度理論上是在認(rèn)知能力和類(lèi)腦能力，類(lèi)腦能力包括理解，記憶，學(xué)習(xí)，情感，邏輯，溝通，意識(shí)等方面。 而人工智能的核心智能程度主要在感知層面，包括視覺(jué)，聽(tīng)覺(jué)，觸覺(jué)等能力，還包括非常淺層的認(rèn)知能力和類(lèi)腦能力，只是非常淺層。 隨著人工智能技術(shù)體系天花板的到來(lái)，迫切需要全新的理論體系，全新的技術(shù)體系，來(lái)繼承，發(fā)展，創(chuàng)新，突破現(xiàn)有的人工智能體系。而認(rèn)知智能整套體系，也是在此環(huán)境下應(yīng)運(yùn)而生。認(rèn)知智能是人工智能的繼承和發(fā)展，和人工智能是智能時(shí)代的兩個(gè)階段。相互有關(guān)聯(lián)，相互又有明顯的區(qū)別。要分開(kāi)來(lái)看。 認(rèn)知智能和人工智能本文從三大角度進(jìn)行了粗略的分析對(duì)比，具體包括理論體系，技術(shù)體系，智能程度等方面。在理論上有重合的方面，也有明顯區(qū)別的方面。在技術(shù)體系上，有重合的方面，同時(shí)也有創(chuàng)新突破的新技術(shù)體系。在智能程度方面，認(rèn)知智能更注重認(rèn)知和類(lèi)腦能力方面的智能，人工智能更側(cè)重于感知層面的能力。無(wú)論是感知能力還是認(rèn)知能力還是類(lèi)腦能力，其都是人類(lèi)自身不可或缺的能力。且計(jì)算機(jī)以及機(jī)器人，也必不可少。感知智能，認(rèn)知智能，類(lèi)腦智能都是計(jì)算機(jī)體系，機(jī)器人體系所必須的必備的基礎(chǔ)能力。認(rèn)知智能整套技術(shù)體系，理論體系，智能程度等還在初級(jí)階段，未來(lái)會(huì)逐步走向成熟。全新的智能時(shí)代，正在來(lái)臨。