写这篇文章的初志，是想写写人工智能。但提到人工智能又不能够不提到认知计算。其实最近有许多专家都在议论认知计算与人工智能的差别是什么？
我本来认为认知计算与人工智能没有差别，但后来找到认知计算与人工智能的差别后，关于IBM公司战略的转型名顿开，也许IBM依据认知计算的转型会是一次根本的变革。
此文开始部分外容是人工智能（开始构想的人工智能的内容，已经写好了的），尔后边内容则是在发现认知计算与人工智能的差别后，对认知计算的论述。也许内容会有些腾跃。
本文主要论述了认知计算与人工智能的差别。
什么是人工智能
3月中旬，阿尔法狗与李世石的世界围棋人机大战中，着实让人工智能大大的火了一把。当时特别想写一篇文章，可是当时出差特别劳碌，一直没有机遇写，今天补上。
阿尔法狗克服人类的人工智能的主要工作原理是深度学习，也就是通过模拟人类脑袋神经网络，让机器模拟人脑的机制进行记忆、学习、分析、思想、制造…
最近几年在机器与人的智力竞赛中，这不是第一次机器克服人类，在2011年的2月17日的全美最受欢迎的智力竞赛节目《危险边缘》中，IBM的超级电脑Watson击败了该节目历史上两位最成功的选手。
Watson与阿尔法狗克服人类的方法都特别相似：基于数据的人工智能，通过机器学习，借助大批的数据，对机器进行从不确定到确定，从低准确率到高准确率的培训。这有别于传统的人工智能的，传统人工智能被称之为IntelligentBehavior，主如果为了让机器体现地更像人；好比深蓝在1997年克服国际象棋巨匠卡斯帕罗夫的算法是通过程序模拟人下棋的思考方法，它能够克服人类的主要缘由是能够搜索估量随后的12步棋，而人类最好的棋手只能预算随后的10步棋。
而深度学习智能办法是：通过大批数据输入，依据输入数据的关联关系，慢慢树立起知识系统架构，通过树立起来的知识系统去分析，模拟人脑去思考，创新；后续依据模拟人脑的思考，实践结果，陆续完善树立起来的知识架构系统，让推断愈来愈准确。
什么是认知计算？与人工智能的差别是什么？
认知计算是IBM提出来的，主要通过Watson与人的自然语言交流陆续学习，在从硬件架构到算法战略，从程序设计到行业特长等多个学术领域联合，能够令人们更好的从海量复杂的数据中取得更多的洞察，从而做出更精准的决策。是能够规模化学习，依据目的推理和人类自然互动的能力的系统。
认知计算的关键的在于：通过人的自然语言交流学习；复杂的大数据的洞察；增能人类智慧。
从这个意义上讲，人工智能更多的是技术系统研究，而认知计算更倾向于最后的应用形状：好比Watson与阿尔法狗的技术系统，能够具有学习、分析、思想的能力，这是人工智能；但Watson学习了人类的知识，树立了知识系统，并利用的知识系统和大批的数据，最后在危险边缘的游戏中取获成功，Watson的技术系统加上通过学习树立起来的知识系统和大批的数据一起能够称为认知计算。
相似的学习了大批围棋棋谱的阿尔法狗是认知计算，而没有学习棋谱的阿尔法狗只能是人工智能。
未来人工智能的普遍应用必定是借助通过大批学习树立起知识系统的认知计算来完成的。
认知计算在商业智能上还很超前
IBM将商业智能分为三个阶段：Deive，Predictive和Cognitive。
早期的商业智能(BI)主如果Deive，也就是借助BI工具，对已经产生的大批数据处置，，通过数据分析找到数据之间的关联性，并对已经产闹事实作出结论或找到缘由（好比提供报表，好比通过BI工具找到成绩忽然增长的缘由）。IBM在商业智能上的主要工具是Cognos。
第二个阶段的商业智能是Predictive，主要借助一些数理分析工具，通过对历史数据的分析，猜测未来也许产生的事情（好比通过统计学办法，能够猜测某款产品的销量），并依据对未来的猜测，做出一些商业决定（好比依据猜测的销售量，散布库存）。IBM在这个阶段的主要工具包含SPSS，iLog等等产品。
第三个阶段的商业智能是Cognitive（认知计算），也就是能够从历史产生的事件中学习知识，树立知识系统，并利用这个知识系统来对未来的事情做出决策。（好比当企业推出一款新产品的时候，企业对新产品的库存的全局优化，每次都用SPSS不一样的统计办法做猜测并制订战略，后来发现新产品库存老是参照一款老产品的库存战略，总能达到库存最低，客户满意度最高，于是每次都是建议产品库存优化用这类办法）。IBM这个阶段的主要工具是Watson Analytics。
中国大部分企业利用大数据做商业智能还处于起步阶段，Deive阶段的企业最多。一部分先进企业处于Predictive阶段。而大部分企业对Cognitive阶段还不能够懂得。所以Congitive（认知计算）对中国企业还是有些超前。
固然未来的商业环境下，Deive，Predictive, Cognitive三种商业智能的形式都存在，而Cognitive（认知计算）是集大成者，通过陆续学习，把最合适的Deive，Predictive的最好实践融合，树立完善的知识系统，将早期具有应用Deive, Predictive有丰富经历的人的经历融入Watson Analytics知识系统，未来当一个不懂商业智能的人应用Cognitive时，能够依据Watson Analytics已经树立起来的知识系统，借助现有的成功经历，很简单的完成商业智能。
认知计算必须安排在云端
前面讲述了认知计算是倾向于应用的最后形状，也就是说认知计算要具有：人工智能的技术，和利用人工智能通过大批的培训而树立起来的知识架构。而人类通过几千年的发展，在不一样学术领域、不一样应用领域有丰富的知识框架系统，这么纷纷复杂的知识框架，不是一个系统能够短时间树立起来的；需求不一样领域的专业人士陆续的将专业知识输入到Watson中，让Watson陆续学习，逐步成为各个领域的专家。
不管是从学习本钱角度，还是从知识共享角度，认知计算都应当安排在云端，通过服务的形式为企业、个人服务。
在早期知识系统未完善的时代，Watson更多的是为专业人士提供商业认知服务，并在各个领域树立知识系统框架。当完成了知识系统框架以后，Watson未来会为更多的非专业人士提供专业知识服务（认知服务相当于专业询问），和具有专业知识的商业认知服务。
认知计算需求借鉴互联网商业形式
既然认知计算必须安排在云端，以云计算的形式提供服务。而云计算通过互联网提供服务，因此云计算必须借鉴互联网的商业形式。
需求借鉴互联网的免费形式
首先互联网的边沿本钱特别低，便能够使互联网企业的用户群规模无穷扩展，而这么大批的用户群就是特别有价值的，所以互联网行业能够携用户以令诸侯，从而完成羊毛出在狗身上，猪来买单的商业形式。
而提招认知服务的IBM无疑必须向互联网转型，也会针对终端用户提供免费的认知服务。
互联网企业组织界限隐约化
守身内六个字，相同是一个特别繁华的城市。绝非人生中之光荣事迹。
而未来关于认知计算的用户界限也会愈来愈隐约，好比一个企业的筹划员需求借助于认知计算来做筹划，这个用户是企业用户？还是个人用户？未来愈来愈难界定！
所以传统上一直做企业服务的IBM在推出了Watson Analytics认知平台以后，开始向终端用户提供服务。这是IBM战略上的重大改变，而IBM的这类变革，预示着未来企业被互联网冲击，将构成组织架构的根本变革，甚至会推翻传统的企业管理理论。
在关注IBM认知计算的同时，IBM顺应未来企业组织架构变革的战略改变也值得关注。
我对认知计算在商业领域的未来充满期盼，也许是互联网冲击传统企业经营形式的前奏。工业革命的历史主如果机器解放膂力，而未来工业革命将是机器解放脑力；好比我在工业4.0的课程中常常讲到的工业4.0实际上是设计、决策的工业化；而设计、决策主如果人脑的制造性劳动，也就是工业4.0是机器解放人脑的革命；所以我推断认知计算将开启机器解放脑力的历史。
在今天大众帐号，还选择了一些人工智能的文章。
20世纪现代主义以后的艺术，从古代就已经开始。负责重大招待。
关于我们：
孙春景春色 学历：天津大学电子信息工程本科、保送通信与信息系统硕士 。
现担任全国工商联民办教育出资者商会EMBA教育联盟秘书长；北京左右逢源创业投资有限公司合伙人；中关村众筹联盟提议单位之一、监事长候选单位；磁云科技合伙人；EMBA联盟创业孵化器合伙人；金刚偶巴创意韩餐合伙人；常州火红基金合伙人；南京利市伟业基金合伙人；博雅金科基金合伙人；飞常酷无人机合伙人；爱投（ITOU）高管会创始提议人；IT高管会创始提议人；陈香梅公益基金会天使光荣基金理事
