什么是认知计算？

认知计算系统通常基于人工神经网络，后者是受到人脑启发而开发的数学模型。这些网络能够从数据中学习，并不断改进其性能。认知计算系统还会使用各种其他技术（例如自然语言处理和机器学习）来理解周围的世界并与之交互。 

认知计算广泛用于各种应用，包括：

• 医疗保健：由认知计算提供支持的系统有助于诊断疾病、开发新疗法以及管理患者护理。
• 金融业：认知计算系统可以检测欺诈、管理风险和帮助做出投资决策。例如，银行可以使用认知计算系统来分析财务数据并发现潜在投资机会。
• 制造：认知计算系统可用于优化生产流程、预测维护需求和管理库存。例如，航空公司可以使用认知计算系统监测喷气发动机的运行状况并预测何时需要对其进行维修。

国际象棋就是认知计算的一个示例。在国际象棋中，玩家必须利用自己的认知能力分析棋盘位置、评估自己的选择，并采取可以提高获胜几率的走法。可以将认知计算系统编程为使用各种技术（例如人工神经网络和机器学习）下国际象棋。这些方法可让系统从错误中学习，并不断改进其性能。

认知计算系统也正在用于开发自动驾驶型汽车。自动驾驶型汽车必须能够安全高效地在道路上行驶，还必须能够实时做出决策。认知计算系统可用于帮助自动驾驶型汽车识别道路上的物体、跟踪其他车辆的移动情况，以及决定何时加速、制动或转弯。

认知计算可提供许多好处，包括：

• 准确的数据分析：认知计算系统可以处理大量数据，并识别人类难以或无法检测到的模式和关系。这有助于企业做出更明智的运营决策，提高利润。
• 更高效的业务流程：认知计算系统可用于自动执行目前需要人工执行的任务。这可以让员工腾出时间专注于更具战略意义的任务，并提高企业的整体效率。
• 改善客户互动：通过使用认知计算系统，以更具个性化和互动性的方式与客户互动。这可以提高客户满意度和忠诚度，从而增加销售额。

认知计算是一种人工智能 (AI)。但是，认知计算与其他类型的 AI 之间存在一些重要区别。认知计算系统旨在模拟人类思维过程，而其他类型的 AI 则旨在执行特定任务。认知计算系统也能够随着时间的推移不断学习和调整，而其他类型的 AI 通常通过程序来执行特定任务，无法进行学习或调整。