7月7日，在華院計(jì)算技術(shù)（上海）股份有限公司（以下簡稱“華院計(jì)算”）主辦的2023世界人工智能大會(huì)“認(rèn)知世界 智創(chuàng)未來”主題論壇上，華院計(jì)算聯(lián)合中國信息通信研究院發(fā)布了國內(nèi)首份《認(rèn)知智能技術(shù)與應(yīng)用研究報(bào)告》（以下簡稱“《報(bào)告》”）。

就當(dāng)前AI發(fā)展趨勢(shì)，華院計(jì)算認(rèn)為：人工智能已邁入“認(rèn)知智能”新階段。

基于這一特殊時(shí)間節(jié)點(diǎn)，華院計(jì)算發(fā)布《報(bào)告》，用四大章節(jié)對(duì)“認(rèn)知智能”發(fā)展現(xiàn)狀、關(guān)鍵技術(shù)、典型應(yīng)用場景和未來發(fā)展方向進(jìn)行了闡述。

從存算為主的“計(jì)算智能”，到讓機(jī)器學(xué)會(huì)“聽”“說”“看”“觸”的“感知智能”，再到如今賦予機(jī)器數(shù)據(jù)理解、知識(shí)表達(dá)、邏輯推理、自主學(xué)習(xí)的能力，讓機(jī)器能夠擁有類似人類智慧的“認(rèn)知智能”，AI正在經(jīng)歷第三次技術(shù)升級(jí)。

而ChatGPT引發(fā)的大模型和生成式AI熱潮，進(jìn)一步推動(dòng)了認(rèn)知智能的發(fā)展，從而開啟人工智能新紀(jì)元。

來源：華院計(jì)算&中國信通院《認(rèn)知智能技術(shù)與應(yīng)用研究報(bào)告》

人工智能邁入認(rèn)知智能時(shí)代，讓機(jī)器實(shí)現(xiàn)認(rèn)知覺醒

近年來，“認(rèn)知”一詞徹底火了，“人與人最大的差距是認(rèn)知差異”、“認(rèn)知決定格局，格局決定高度”等說法層出不窮。認(rèn)知對(duì)人如此重要，該如何理解“認(rèn)知”一詞呢？

百度百科對(duì)此的解釋是，認(rèn)知包括感覺、知覺、記憶、思維、想像和語言等。人腦接受外界輸入的信息，經(jīng)過頭腦的加工處理，轉(zhuǎn)換成內(nèi)在的心理活動(dòng)，進(jìn)而支配人的行為，這個(gè)過程就是信息加工的過程，也就是認(rèn)知過程。

對(duì)人類自身來說，認(rèn)知覺醒無異于脫胎重生，而對(duì)人工智能來說，認(rèn)知覺醒則意味著讓機(jī)器不再拘泥于“聽、說、看、觸”的感知智能，而是讓機(jī)器能夠“活過來”，像人類一般理解、分析、決策，一場由AI主導(dǎo)的科技革命正在上演。

機(jī)器認(rèn)知智能包含理解、分析、決策三個(gè)步驟。理解階段是依據(jù)的感知智能階段提取的知識(shí)構(gòu)建知識(shí)表示；分析階段是依據(jù)知識(shí)表示發(fā)現(xiàn)知識(shí)間的內(nèi)在隱性關(guān)系；而決策階段則是給出可執(zhí)行的建議。

ChatGPT的出現(xiàn)，無異于成為引爆這場認(rèn)知智能的“蝴蝶”。以ChatGPT為代表的生成式AI模型，基于自然語言處理技術(shù)，可以理解人類的語言并產(chǎn)生有意義的回答，同時(shí)還能根據(jù)上下文推斷用戶的意圖和情感，用華院創(chuàng)始人宣曉華的話來說；“大模型已然具備了一定的認(rèn)知能力，接觸到了認(rèn)知智能。”

國內(nèi)AI大模型賽道的熱度也隨之快速升溫，一面在通用大模型上技術(shù)攻關(guān)，打造中國版的ChatGPT；一面是開發(fā)垂類行業(yè)模型，將AI認(rèn)知智能與行業(yè)場景深度融合。在這一過程中眾多企業(yè)涌入，推動(dòng)人工智能的快速發(fā)展和應(yīng)用場景的商業(yè)化落地。

“數(shù)據(jù)、算法和算力”是人工智能三大核心要素，《報(bào)告》顯示，三大核心要素的快速發(fā)展，為認(rèn)知智能技術(shù)創(chuàng)新和場景化應(yīng)用提供有力支撐。

數(shù)據(jù)方面，數(shù)據(jù)量飛速增長，數(shù)據(jù)質(zhì)量持續(xù)優(yōu)化，為認(rèn)知智能思考和決策提供依據(jù)；

算法方面，機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等算法更新迭代，各類算法與大模型結(jié)合運(yùn)用，將在提升認(rèn)知理解與推理能力中發(fā)揮重要作用；

算力方面，算力規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大可以更好支持認(rèn)知智能在復(fù)雜場景的計(jì)算速度要求，并在“動(dòng)態(tài)”、“異構(gòu)”以及分布式智能計(jì)算（云、邊、端融合）等計(jì)算環(huán)境實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新，可在一定程度上響應(yīng)動(dòng)態(tài)感知、場景應(yīng)用中數(shù)據(jù)變化，實(shí)現(xiàn)模型快速調(diào)整，從而提高認(rèn)知精度和優(yōu)化容錯(cuò)能力。

認(rèn)知智能+賦能百業(yè)千行，應(yīng)用前景無限

在感知智能階段，機(jī)器借助語音識(shí)別、圖像識(shí)別等技術(shù)映射到數(shù)字世界，再將這些數(shù)據(jù)進(jìn)一步提升至可認(rèn)知的層次，形成知識(shí)。感知智能為認(rèn)知智能的實(shí)現(xiàn)提供了知識(shí)基礎(chǔ)，提取的凝聚大量信息的知識(shí)為機(jī)器理解提供原動(dòng)力。

在此基礎(chǔ)上，自然語言處理、知識(shí)計(jì)算、情感計(jì)算、類腦智能等多領(lǐng)域技術(shù)的日漸成熟，為實(shí)現(xiàn)認(rèn)知智能提供了技術(shù)保障。

《報(bào)告》介紹，多模態(tài)學(xué)習(xí)通過從多種數(shù)據(jù)中提取信息，從而提高機(jī)器的理解能力。知識(shí)數(shù)據(jù)融合、知識(shí)表示與推理、認(rèn)知規(guī)劃和決策是認(rèn)知推理的核心技術(shù)鏈，通過分析、推理、決策尋得問題最優(yōu)解，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜認(rèn)知任務(wù)處理。情感計(jì)算、生成式人工智能等核心技術(shù)可提升機(jī)器對(duì)多維度信息的理解與生成能力，進(jìn)一步優(yōu)化人機(jī)交互體驗(yàn)，提升機(jī)器想象力與創(chuàng)造力。

人工智能發(fā)展的一個(gè)重要目標(biāo)是賦予機(jī)器人類的智慧，在滿足技術(shù)“硬實(shí)力”之后，具備一定人類智慧的認(rèn)知智能帶來了顛覆性創(chuàng)新的產(chǎn)業(yè)價(jià)值。

目前，智能預(yù)測(cè)、輔助決策、智能推薦等認(rèn)知智能應(yīng)用在醫(yī)療、金融、制造、教育等行業(yè)得到進(jìn)一步落地。

1、認(rèn)知智能+醫(yī)療：輔助診斷，提供個(gè)性化治療方案

認(rèn)知智能與醫(yī)療場景深度融合，不僅可以通過醫(yī)療數(shù)據(jù)推理診斷邏輯，輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷，同時(shí)能夠?yàn)榛颊咧贫▊€(gè)性化的治療方案，從而提高治療效果和患者的生存率，可應(yīng)用于各種疾病的診斷和治療，如心血管 疾病、癌癥、糖尿病等。

2、認(rèn)知智能+金融：深入場景，貫穿金融業(yè)務(wù)始終

金融行業(yè)本身就對(duì)數(shù)據(jù)有著較強(qiáng)的依賴性，所以利用金融數(shù)據(jù)分析也是重點(diǎn)。在認(rèn)知智能與金融行業(yè)融合發(fā)展中，認(rèn)知智能不斷拓寬金融業(yè)務(wù)領(lǐng)域邊界，為客戶服務(wù)、信貸管理、風(fēng)險(xiǎn)管理、內(nèi)容營銷等金融業(yè)務(wù)全場景賦能。

認(rèn)知智能通過對(duì)金融數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化提取和智能化分析，構(gòu)建金融行業(yè)知識(shí)圖譜，滿足金融機(jī)構(gòu)當(dāng)前面臨的海量化、碎片化、多元化的金融服務(wù)需求，助力金融業(yè)顯著降本增效，提升服務(wù)質(zhì)量。

例如，在內(nèi)容營銷方面，華院計(jì)算以智能推薦、內(nèi)容生成、數(shù)字人等技術(shù)構(gòu)建的“營銷內(nèi)容平臺(tái)”，平臺(tái)以智能推薦技術(shù)結(jié)合保險(xiǎn)行業(yè)專家知識(shí)生成合規(guī)且精準(zhǔn)的營銷文案，依靠數(shù)字人實(shí)現(xiàn)低成本、高仿真復(fù)刻代理人形象與聲音，自動(dòng)化一鍵生成營銷視頻。

3、認(rèn)知智能+工業(yè)制造：加速工業(yè)制造智能化轉(zhuǎn)型

在工業(yè)制造領(lǐng)域，認(rèn)知智能已在產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)規(guī)劃、生產(chǎn)實(shí)施、生產(chǎn)交付等諸多重要生產(chǎn)環(huán)節(jié)發(fā)揮作用。

以生產(chǎn)規(guī)劃環(huán)節(jié)為例，認(rèn)知智能可將專家經(jīng)驗(yàn)與投產(chǎn)數(shù)據(jù)融合分析，優(yōu)化生產(chǎn)資源分配，促進(jìn)綠色生產(chǎn)。以配煤為例，煤分為兩類，一類是儲(chǔ)備充足價(jià)格、價(jià)格便宜的動(dòng)力煤；一類是煉焦煤，煉焦煤又進(jìn)一步分為五大類別，配煤的本質(zhì)是通過幾種煉焦煤的合理搭配，可以用較低的成本練出滿足要求的焦炭。

傳統(tǒng)配煤方式采用人工或者配煤系統(tǒng)的方式，但無論是哪種方式都存在一定缺陷。認(rèn)知智能的出現(xiàn)，完美解決了焦化行業(yè)配煤難的問題。

華院技術(shù)推出“智能焦化系統(tǒng)”，以偏態(tài)學(xué)習(xí)算法為基礎(chǔ)結(jié)合煉焦煤資源數(shù)據(jù)推薦配煤方案，在保持焦炭質(zhì)量穩(wěn)定及生產(chǎn)能效基礎(chǔ)上，不斷優(yōu)化焦煤配比，同時(shí)，將焦炭質(zhì)量預(yù)測(cè)的誤差控制在焦化廠可接受的小波動(dòng)率內(nèi)，防止因誤差變化頻率較大而造成的生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。

公開資料顯示，“智能化配煤系統(tǒng)”幫助焦化企業(yè)客戶每噸配合煤節(jié)省到30元左右，若按企業(yè)年消耗200萬噸煉焦煤計(jì)算，則一年可至少為企業(yè)節(jié)省6000萬元，依托于AI算法的智能系統(tǒng)實(shí)打?qū)嵉貫榻够涿航当驹鲂А?/p>

來源：華院計(jì)算官網(wǎng)，智能焦化系統(tǒng)

4、認(rèn)知智能+教育：模式創(chuàng)新，引發(fā)行業(yè)變革

認(rèn)知智能與教育融合，在教學(xué)評(píng)估、課后輔導(dǎo)、輔助學(xué)習(xí)等多方面促進(jìn)教育方式創(chuàng)新變革。

整體而言，“能思考、會(huì)判斷”的認(rèn)知智能技術(shù)正逐步應(yīng)用在各個(gè)行業(yè)，未來所有行業(yè)都將被重塑，由此展開新一輪產(chǎn)業(yè)變革。

與此同時(shí)，認(rèn)知智能市場規(guī)模將持續(xù)增長。依據(jù) Precedence Research 研究機(jī)構(gòu)報(bào)告，2022 年全球認(rèn)知智能市場規(guī)模達(dá)到 326 億美元，未來10年將以22%的復(fù)合年增長率保持增長，預(yù)計(jì) 2032 年市場總規(guī)模將達(dá)到 2381 億美元，而我國認(rèn)知智能應(yīng)用市場增速高于全球，未來兩年的增速均超過50%。

來源：愛分析，2022—2025 年中國認(rèn)知智能市場規(guī)模（單位：億元人民幣）

未來已來

不可否認(rèn)的是，AI正在以前所未有的速度與產(chǎn)業(yè)融合。認(rèn)知智能時(shí)代，已經(jīng)悄悄的走來。

對(duì)于認(rèn)知智能技術(shù)與應(yīng)用方向展望，《報(bào)告》提及三點(diǎn)，一是多模態(tài)大模型拓展認(rèn)知智能應(yīng)用邊界；二是可解釋的認(rèn)知智能增強(qiáng)技術(shù)可信賴度；三是類腦智能推動(dòng)認(rèn)知智能向意識(shí)智能發(fā)展。

首先，多模態(tài)大模型的出現(xiàn)，讓認(rèn)知智能能夠跨越文本、圖像、音頻、視頻等模態(tài)理解數(shù)據(jù)，使其具備強(qiáng)大創(chuàng)造力和推理能力，進(jìn)一步提高認(rèn)知知智能應(yīng)用價(jià)值。

眾所周知，大模型具有“涌現(xiàn)能力”，模型性能會(huì)打破之前線性增長的規(guī)律，實(shí)現(xiàn)躍升式突變，一般來說，模型在100億到1000億參數(shù)區(qū)間，可能產(chǎn)生能力涌現(xiàn)。也就是說，需要投放百億到千億級(jí)的語料或者圖像進(jìn)行知識(shí)抽取，才有可能出現(xiàn)性能躍升。

但對(duì)大模型來說，公開數(shù)據(jù)易得，行業(yè)數(shù)據(jù)卻難，尤其是對(duì)數(shù)據(jù)維度小或樣本量小的行業(yè)更是如此。因此，大模型對(duì)行業(yè)重塑，不能僅依賴于數(shù)據(jù)，必然還要算法上深入研究，訓(xùn)練模型以提升其極致性。

目前，華院計(jì)算也在積極地嘗試將大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的通用大模型和以知識(shí)驅(qū)動(dòng)的面向垂直行業(yè)的小數(shù)據(jù)模型進(jìn)行融合，以更好地解決實(shí)際應(yīng)用問題。

在本次世界人工智能大會(huì)上，華院計(jì)算發(fā)布的認(rèn)知智能引擎平臺(tái)覆蓋從底層算法平臺(tái)到AI平臺(tái)工具并賦能行業(yè)應(yīng)用場景，通過認(rèn)知智能技術(shù)賦能智能制造、數(shù)字政務(wù)、數(shù)字文旅和零售金融等諸多場景，增強(qiáng)大模型落地能力、不斷釋放產(chǎn)業(yè)應(yīng)用價(jià)值。

必須要承認(rèn)的是，認(rèn)知智能也存在其局限性，比如不可解釋性。對(duì)于這一問題，《報(bào)告》提出，可以先確定認(rèn)知智能的解釋性目標(biāo)，然后建立統(tǒng)一的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)體系，最后通過具備可解釋性能力的模型和可解釋復(fù)雜模型的分析技術(shù)方法，向用戶提供清晰、透明和易于理解的解釋。

人工智能的終極目標(biāo)是意識(shí)智能，是在認(rèn)知覺醒后產(chǎn)生意識(shí)，讓機(jī)器進(jìn)一步接近人腦能力。正如《報(bào)告》所說，如何整合多尺度生物信息來構(gòu)建具有生物合理性和計(jì)算高效性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，是類腦智能和計(jì)算神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域共同關(guān)注和面臨的重要挑戰(zhàn)。

目前，意識(shí)計(jì)算領(lǐng)域理論研究還處于起步階段，華院計(jì)算已經(jīng)啟動(dòng)利用心理學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)模擬人類意識(shí)過程進(jìn)而增強(qiáng)機(jī)器“意識(shí)”方面的研究工作。可以看到，秉承“讓世界更智慧”初心的華院計(jì)算，始終聚焦人工智能的前沿技術(shù)，并在算法創(chuàng)新、場景賦能方面推進(jìn)數(shù)字應(yīng)用。

★ 關(guān)注數(shù)據(jù)猿公眾號(hào)，后臺(tái)回復(fù)關(guān)鍵詞“認(rèn)知智能報(bào)告”，獲取《認(rèn)知智能技術(shù)與應(yīng)用研究報(bào)告》下載鏈接。

文：木陽 / 數(shù)據(jù)猿

來源：數(shù)據(jù)猿