【图文】大数据认知_李德毅院士_百度文库
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大数据认知_李德毅院士
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　　2016中国(北京)国际大数据工业展览会暨顶峰论坛
　　随着古代信息技术的一直发展，世界已跨入了互联网+大数据时代。大数据正深入改变着人们的思维、生产和生活方式，行将宣起新一轮产业和技术革命。大数据与各个行业的深度融会，将发生出前所未有的社会和商业价值。再加上承德.中关村大数据产业配合名目已签约，抢抓京津冀和谐发展的重大机遇，推动大数据产业快捷发展，造成完全的大数据产业翻新链条，促进大数据产业倏地稳固增加起到至关的推动作用。跟着互联网+技术的飞速发展使大数据云盘算技术将会得到更为长足的发展，必将更为普遍地运用于各个领域为人类的出产生涯带来全新的面孔。
　　为更好的交流展示海内外大数据技巧利用和教训成果，推进我国大数据产业疾速健康发展，由中国高科技产业化研究会主办，中国高科技产业化研究会信息化工作委员会协办，北京百科汇国际展览服务有限公司承办“2016中国(北京)国际大数据产业博览会暨高峰论坛”将于日-9月14日，在北京&中国国际展览核心举行。本届博览会将以“增进大数据时代变更、共赢新时代机会和挑衅”为主题，诚邀各单位、企业负责人及专业观众一起探讨大数据产业的将来和发展，独特展现大数据产业领域的最新结果、新技术，探讨行业动向、进行背靠背的贸易交换等。且此次会展将吸引世界各国的媒体前来报导。
　　为推动大数据行业健康发展，促进科技交流、协作发展及市场拓展。本次展会以产品德量为依靠，以展示超出技术为导向汇聚顶尖技术，展示商家形象，破足于打造以大数据高端产品为主体的平台，结合中国北京的辐射力、中国市场容量、中国的市场需要，为业内企业及国内外同行搭建一个的高效交流平台。届时邀请各相关单位踊跃报名参展、参观！
　　2016中国(北京)国际大数据工业展览会暨顶峰论坛
　　2016数博会组委会
　　联系人-邢青利：
　　电话： 010-
　　传真：010-
　　人工智能的概念已经有二十多年了，人工智能从历史和研究角度来讲主要目的是为了让机器表现得“更像人”，我们称之为IntelligentBehavior。
　　对于认知计算而言，洞察和预测只是其中的一种。但是，认知计算更为强调人和机器之间自然的交互，这些维度都不是传统的大数据分析所强调。
　　认知计算是通过与人的自然语言交流及不断地学习，从而帮助人们做到更多的系统，是从硬件架构到算法策略、从程序设计到行业专长等多个学术领域的结合，能够使人们更好地从海量复杂的数据中获得更多洞察，从而做出更为精准的决策。
　　在IBM，我们把它简化归纳为，具备规模化学习、根据目标推理以及与人类自然互动能力的系统。
　　认知计算与人工智能的区别是什么?
　　虽然认知计算包括人工智能的一些要素，但前者是一个更宽泛的概念。认知计算不是制造“为人们思考”的机器，而是与“增加人类智慧”有关，能够帮助我们更好地思考和做出更为全面的决定。
　　人工智能的概念已经有二十多年了，人工智能从历史和研究角度来讲主要目的是为了让机器表现得“更像人”，我们称之为IntelligentBehavior。
　　IBM的认知计算从技术角度上来讲和人工智能是有很多共性的地方，比如机器学习(MachineLearning)、深度学习(DeepLearning)等方面都很类似。
　　但是，IBM的认知计算目的并不是为了取代人，而IntelligentBehavior也只是认知计算的一个维度。认知计算除了要能够表现人和计算机的交互更加自然流畅之外，还会更多地强调推理和学习，以及如何把这样的能力结合具体的商业应用、解决商业的问题。
　　认知计算和大数据分析有何区别?
　　大数据分析属于认知计算的一个维度。与大数据相比，认知计算的范围更广、技术也更为先进。
　　认知计算和大数据分析有类似的技术，比如大量的数据、机器学习(MachineLearning)、行业模型等，大数据分析更多强调的是获得洞察，通过这些洞察进行预测。此外，传统的大数据分析会使用模型或者机器学习的方法，但更多的是靠专家提供。
　　对于认知计算而言，洞察和预测只是其中的一种。但是，认知计算更为强调人和机器之间自然的交互，这些维度都不是传统的大数据分析所强调。
　　此外，认知计算目前成长很快的一个领域为深度学习(DeepLearning)，它的学习方法与传统方法不同，更多的是基于大量的数据通过自学的方式得到这样的模型，而不需要很多的人为干预，这个从学习方法来讲和大数据分析有很多不同的地方。
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主演：陈晓/陈妍希/张馨予/杨明娜/毛晓彤/孙耀琦
主演：陈键锋/李依晓/张迪/郑亦桐/张明明/何彦霓
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客服邮箱：IBM推崇的“认知计算”到底有何魔力？
IDC评述网（）02月19日报道：随着IBM正式宣布要转型为&认知计算解决方案与云平台公司&，&认知计算&以及&认知商业时代&必将成为继&电子商务&、&智慧的地球&之后的市场热词。那么，对中国的企业和最终用户而言，它们究竟意味着什么，能带来哪些具体的帮助？
2016 年新年伊始，IBM董事长兼CEO罗睿兰出现在一年一度的CES大展上，其关于IBM转型为&认知计算解决方案与云平台公司&以及称其是IBM重要转型的 演讲引起了人们对&认知计算&的强烈关注。尽管从2014年开始IBM就已经在围绕&认知计算&布局，并为此专门成立了沃森集团推广&认知计算&，但这是 IBM正式明确地对外提出向&认知计算解决方案公司& 转型。显然，这一次&认知计算&被上升到一个新的高度，其将成为继&电子商务&、&智慧的地球&之后，未来相当长时间内IBM的市场战略中最为重要的一个 关键词。
备受IBM推崇的&认知计算&到底有什么魔力，又如何能够支撑IBM的&转型大业&，引领IBM未来5年甚至更长时间的前进之路；而更重要的，对于企业而言，认知计算与我有什么关系？如何能帮我提升竞争力，领先对手一步？
大数据加速认知计算落地
首先设想一下这样的场景，在你身边有一个机器人，在你要出行时它自动帮你根据路途拥堵状况规划出行线路；如果出行遇到堵车它会自动给受影响的各方发 短信提醒；它还能体察你的喜怒哀乐，照顾你的饮食起居：在你不高兴时给你说个笑话调节情绪，在你坐久了它会提醒你起来活动，根据你的身体状况提醒你修订的 饮食习惯&..这是一个被科幻小说描述了很多遍的场景，今天得益于科技水平的不断进步，上述场景正在逐步得以实现，而认知计算就是背后实现的技术之一。
谈到认知计算很容易让人想到人工智能和近一两年百度、腾讯、阿里等互联网公司正在发力的深度学习。这些概念高度相似，到底有什么区别？根据IBM对 这个概念的阐述，认知计算会包括人工智能的一些要素，但它是一个更宽泛的概念。IBM认为，认知计算不是制造为人们思考的机器，而是与增加人类智慧有关 &&认知计算系统通过与人的自然语言交流及不断学习帮助人们做到更多，使专家可以更好地从海量复杂的数据中获得更多洞察，从而做出更为精准的决策。
实际上，在推动认知计算普及的众多原因之中，数据正是最为重要的原因之一。众所周知，随着移动设备、社交网络及各种数字化和联网产品（各种传感器） 的普及，数据量正在前所未有的速度暴增。而有了数据，我们将能够更加准确地了解客户需求，设计更受欢迎的产品，提供更贴心地做好服务，同时，我们还能做出 更合理的决策，避免经营风险。
根据IDC的预测，从2010年的到2020年数据量会有50倍的增长，这其中非结构化数据增长尤其迅猛。IBM的一份资料也显示，未来两年医疗数 据将增长99%，其中88%的医疗数据都将是非结构化数据，包括电子病历、化验结果、医学影像、视频以及病患传感器（如可穿戴医疗设备）；未来两年政府和 教育数据也将增长94%，其中84%是非结构化数据，这些数据来自各类传感器、建筑物、道路、车队等；传媒业的数据将增长97%，其中82%是非结构化数 据，这些数据包括书籍、期刊、报纸和其他出版物，以及视频、电影、录音及在线游戏等。
数据就是财富，海量数据对企业而言就是无价资源，然而现有的技术并不能很好地让我们看到其中蕴藏的财富，直到认知计算的出现，确切地说是认知系统的出现。
除了大数据之外，认知计算的出现还与软件的广泛使用有关，特别是&API经济&的流行。随着云成为新一代软件运行和利用数据的首选平台，越来越多的 软件基于各种各样的API来构建。统计显示，在全球1820万名软件开发者中，有120万人正在发表可供外界使用的APIs，有470万人向合作伙伴或完 成注册的机构发布APIs。到2020年，预计将有260亿个设备使用超过1万亿个应用。
基于API的软件构建模式为认知计算的使用奠定了很好的基础，因为对于大多数企业（特别是中小企业）而言无需构建自己的认知计算基础设施，而是可以透过API以服务的方式来使用，这让更多的企业可以快速从认知计算中受益。
认知计算系统与IBM Watson
认知计算系统是应用了认知计算技术的应用系统。具体地说，认知计算系统能够通过感知和互动理解世界，使用假设和论证进行推理，以及向专家和通过数据 进行学习，它将认知技术应用到具体应用、产品与运营中，从而帮助用户创造新的价值，IBM Watson就是认知计算系统的杰出代表。
&注：到2016年底，IBM Watson API将达到50个&
作为一个技术平台，Watson其能够采用自然语言处理技术和机器学习技术，从大量非结构化数据中揭示非凡洞察力。Watson核心能力包括：
Understand（理解）：Watson通过自然语言理解技术，能够与用户进行交互，并理解和回答用户的问题；
Reason（推理）：Watson通过生成假设技术，能够透过数据揭示洞察力、模式和关系，实现以多种方式认知和产出多种结果而不仅仅是一种结果的传统方式；
Learn（学习）：Watson通过以证据为基础的学习能力,能够从所有文档中快速提取关键信息，使其能够像人类一样进行学习和认知。通过追踪用户对自身提出的解决方案和问题解答的范库和评价，Watson还能够不断进步，提升解决方案和解答的能力。
实际上，Watson不仅仅是这些技术的简单集合，而是以前所未有的方式将这些技术统一起来，彻底改变了商业问题解决的方式和效率。
IBM Watson的出名要追溯到2011年参加&Jeopardy!&电视问答挑战赛，当时Watson因战胜这项比赛的两位前任冠军Ken和Brad而声名 大噪。因为这种寻找答案的逻辑非常复杂，不能用一般搜寻引擎的方法，而要先理解问题，再从庞大的资料库找出相关的文件，最后归纳出答案。
Watson背后的核心技术支撑正是认知计算。不过，今天的Watson与2011年参加挑战赛时相比有了很大变化。当时的Watson主要是基于 机器学习、自然语言处理、问题分析、特征工程、本体分析等五项技术，而今天，Watson背后的核心支撑技术已经涵盖了如排序学习、逻辑推理、递归神经网 络等来自5个不同领域的技术，包括大数据与分析、人工智能、认知体验、认知知识、计算基础架构。
正是得益于新技术持续不断的加入，2011年Watson的&问与答&能力只是今天的Watson具备的28项能力之一。除此之外，这些能力还包括 关系抽取、性格分析、情绪分析、概念扩展及权衡分析等，它们如今都已被转变成服务或APIs，2016年底Watson API服务的数量还将达到50个。
对于企业而言，认知计算的应用可以有多种形式，除了直接通过云服务调用Watson API进行开发，企业还可以在此基础上定制自己的认知系统，也就是让IBM提供针对特点应用场景的认知算法，然后结合自己的数据，实现应用和商业模式的创新。
在今年的CES大展上，IBM就宣布与软件在机器人方面进行合作，软银采用了Watson帮助其机器人Pepper学习和理解语言和手势，同人类自 然互动，未来的Pepper将是一个带有情绪感知能力的个人机器助理。IBM表示，Pepper将配备一个软件开发工具包和访问Watson的 API，这样开发人员可以按照自己的业务用例和经验对功能进行优化。&
当然，Watson所能做的工作还有很多，比如，在迭代中学习找到解决方案；理解人类的自然语言与对话；动态的分析各类假设和问题；在相关数据的基础上优化问题解答；大数据的理解和分析，而更多的功能还在持续不断地被发掘。
值得一提的是，将Watson作为基于云的API平台对外开放，正是IBM为构建认知计算生态系统而做出的重大决策，这样每一个人都能将 Watson的强大能力加到他们的应用中，这有助于推动Watson得到更加广泛的应用，并且加速创新。根据IBM提供的资料，现在有36个国家、17个 行业的客户都在使用认知技术；全球超过7.7万名开发者在使用Watson Developer Cloud平台来进行商业创新；有超过350名生态系统合作伙伴及既有企业内部的创新团队，正在构建基于认知技术的应用、产品和服务，其中100家企业已 将产品推向市场。
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人工智能与大数据论文
学习啦【科技】 编辑：坤杰
　　在互联网时代下，如何利用大数据和语言智能技术优化语言教学和重塑语言学习，并深入地探讨了人工智能和大数据如何改变传统英语写作教学......以下是学习啦小编整理分享的人工智能与大数据论文的相关文章，欢迎阅读!
　　人工智能与大数据论文篇一
　　人工智能和大数据重塑语言教育
　　-18日，由中国人工智能学会和北京语言智能协同研究院联合主办、中国高校英语写作教学联盟协办、批改网承办的第三届中国语言智能大会暨大数据在外语教学科研中的应用学术研讨会在北京召开，本次大会由全国大学外语教学研究会和中小学英语教学研究协同创新中心提供学术指导，由外语电化教学、中小学外语教学杂志提供学术支持。
　　目前，大数据和人工智能飞速发展，本次大会以&跨界、融合、创新&为主题，讨论了在互联网时代下，如何利用大数据和语言智能技术优化语言教学和重塑语言学习，并深入地探讨了人工智能和大数据如何改变传统英语写作教学，多位语言学界的专家共同见证了大数据时代下批改网在中小学及高校的英语教学中的发展。&互联网+&时代下，将人工智能和大数据技术应用到英语教学中将成为未来发展的趋势和方向。
　　此次大会上还发布了2016百万同题英文写作活动数据报告并举行了盛大的颁奖典礼。教育部高校大学外语教指委秘书长、南京大学王海啸教授发布了《2016百万同题英文写作大数据报告》，本报告数据来源于同年4～5月份批改网举办的百万同题英文写作活动，今年的活动是由北京大学命题，全国共计9384所学校的22532教师和173万学生参与本次活动。
　　教育的本质是交互
　　关于交互认知的研究和实践，中国工程院院士李德毅提出了人与人、人与自然、人与机器人之间的交互认知，满足机器人市场的迫切需求，他指出教育的本质是交互，云计算和大数据成就了人工智能，慕课、微课、翻转课堂和个性化教学等交互认知手段，实现&教&和&学&即时地、个性化反馈和有效沟通，将逐渐把教师转型为教练，同时也肯定了批改网在研究交互认知中的作用与意义，并探讨了从研发特定社交场景的聊天机器人开始研究交互认知的可能性。
　　那么，研究交互认知的突破口在哪里?李德毅表示，如果能够在一个特定问题上形成交互，我们就可以在千千万万特定问题上构建一个人的脑认知交互。他指出，交互认知有三大块：语言交互、图像交互、体感交互。将来的外语教学很可能是教练机器人替代教师，课堂更多的是个性化、小型化的微课、小课，而且聊天智能是几乎所有服务机器人的必备。
　　大数据变革外语教学和写作
　　现在世界变得越来越小，不是地球变小了，而是人与人的距离变得越来越短了，但是数据变得越来越大，所以这是一个离不开大数据的时代，那么，如何把大数据用到外语教学之中?处在于大数据时代，英语教师要做什么?
　　大数据时代，学生的课本是不是一定要多元化?广东外语外贸大学副校长刘建达认为，提出了一个概念：网络式的、订单式的教材，也就是基于大数据和网络，每个学生用不一样的课本。他认为如果全国都用一本教材，这是在浪费大数据，利用大数据完全可以做到让每个学生的课本都是不同的，至少要努力往这方面走。而且现在的教材要成为订单式的、有针对性的、多模态性的，有了大数据，这种可能性变得越来越大。
　　刘建达还提出，在大数据时代，我们一定要个性化教学和测评，一定要针对某个学生，利用这个学生学习的过程收集的数据来进行分析。
　　原四川大学副校长石坚表示，大数据为外语教学带来了变革，学习者的学习环境发生了革命性的变化，传统教学模式下的学生参与课堂活动不足，在大数据系统平台上，课外组织学习和实训可以有效地得到弥补和丰富。而且，英语教学的时空限制得到了真正意义上的打破，所有这些变化都体现出以学习者为中心的现代教学理念，这将有利于我们调动一切积极的因素和技术手段来培养人才。
　　石坚透露，批改网目前正在批改第篇作文，在这2亿多篇作文背后，批改网、技术精英、外语教师正在创造一个奇迹，大数据给英语的写作带来了质和量的改变。在这个大数据背后我们要看到的是量、速度和它的多样性以及它收集资料的精准和精确性。在大数据实践过程中，我们要看到的是英语写作中心，如何用&英语写作中心&这个概念来培养学生，实际上就是通过写作这个系统，让学生通过大数据在写作中心完成写作的训练，同时通过写作中心人与人相互的交流，学生个体之间的交流，来帮助学生看到他们个性上存在的问题。
　　用大数据批改英语作文
　　批改网CEO张跃说，教育不是灌输，而是点燃火焰。会上他以&数据之上&为题做了主题演讲，深刻分析了大数据如何与英语教育相结合以及人工智能如何促进英语学习，张跃透露，批改网已经批改英语作文超过2亿篇，服务超过11万教师和1300万学生，批改网通过数据可以帮助教师像医生一样进行精准化的教学，通过数据可以让学生坚持学习和有尊严的学习，教育不应该是灌输而是点燃火焰。
　　据了解，批改网是一款用大数据批改英语作文的服务，给出分数和点评，张跃表示，他们认为分数更重要，但是更重要的是下面的点评，点评的目的在于告诉学生如何去提高，而且这个反馈非常快，如果150字的作文在1秒内就可以返回，给学生的感觉是&提交即批改&，日志数字可以看到正在使用批改网的用户是什么，批改网在开学期间每天批改的作文数量大概在300万篇，很多时候学生的积极性是超乎想象的。
　　互联网重要的过程就是小步迭代、快速试错。张跃说，学生很多时候把写作当成打游戏通关，写篇文章拿到一个分数，改一改再拿到更高的分数，有通关的快感。最后所有的数据就形成大数据，老师会用这个数据对学生进行分析，理论上可以完成对学生的画像，他看到了什么、修改了什么、得到了什么。
　　张跃分析了今年的一些数据，到目前为止，批改网的注册用户有1300多万，注册老师有11万多，其中8万多是高校老师，学校有6000多所， 国内90%以上的大学都在使用批改网，中学的用户也越来越多。今年5月21号，批改网批改作文突破2亿篇。批改网于号上线，达到第一个亿的作文批改用了3年，第二个亿用了一年，他预计，今年和明年会有更快速度的增长。
　　对人工智能的期待
　　中国教育科学研究院的研究员龚亚夫提出了对人工智能的两点期待，第一点是要满足中小学学习英语最基本的条件，第二点是希望现在人工智能提供一种超越语言、超越文化的英语教育。
　　龚亚夫说，虽然现在外语教学有了很大的发展，但是还有很多不尽如人意的地方。第一，从这么多语言学习的规律来说，关键不在于接触语言的长度，而在于接触语言的频度。第二，语言的运用与交流。第三，要跟学习者有一定的相关性。第四，要有认知思维的指导。我们需要一个系统，给学生提供自适应，让他在学习系统中不断重构语言的经验，产生他交流的能力。
　　龚亚夫希望人工智能能够提供一种超越文化与语言的英语交流，人和人之间的交流不仅仅是语言的问题，也不仅仅是听说读写的问题，很重要的是人的品格和人的思维方式的一种体现。
　　到底为什么我们要用语言技术帮助语言教学?美国斯坦福大学语言信息研究中心技术顾问 薛平总结道，技术已经给我们的生活、教学带来了很多变革。随着技术的进一步发展，它会带来越来越多的变革，起码我们可以从一些繁琐、重复的工作中解放出来。比如说批改，我们可以从批改一般的语法错误中解放出来，老师的注意力和精力可以更多地集中在对内容、选题和构思的指导。
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