认知智能是什么?为什么说认知智能是趋势?
【导读】前段时间我新买了台笔记本电脑编程做开发，经常熬夜到后半夜。
我用这个电脑打开淘宝发现它总给我推荐防脱洗发水，但我没太注意…几个月之后，再打开
淘宝已经给我推荐枸杞了…
这电脑和淘宝一唱一和，简直比我妈都关心我的身体…
当然了，这不是恶作剧，这是人工智能的作用，准确的说已经可以引入“认知智能”的概念了…
通常情况，我们认为人工智能的发展分为三个阶段：运算智能，感知智能，认知智能。
第一，运算智能，又叫计算智能，顾名思义这一阶段的“智能化”是依托强大的计算能力和存储能力。实际应用比如下棋程序，不管是中国象棋还是围棋，棋盘是固定的，规则是固定的，只要大量记忆对战招数加以强大的计算能力，都可以提高机器获胜的可能性。
第二，感知智能，即在运算智能的基础上通过增加传感器，增加了与外界的交互型智能。实际应用比如打乒乓球型机器人，它是需要传感器捕捉对手的动作、行为甚至是习惯来判断球的运行轨迹，进而通过运算智能做出相应的反应。
第三，认知智能，是以运算智能为基础，在感知智能与外界交互中，有了主动思考和理解的能力，不用人类事先编程而自我学习，进而做出更多的与外界的交互行为。
这样较书面的解释可能并不太方便理解，我们以开车举例子，详细解释认知智能在人工智能中的意义和巨大飞跃。
第一阶段是运算智能，它相当于你是司机，只不过你驾驶的汽车从手动挡变成了自动挡，不需要你有熟练的驾驶经验和技能，你只需要踩油门，而各种档位的变化已经通过车内电脑帮你调整好。
第二阶段是感知智能，它依然相当于你是司机，只不过原本你驾驶自动挡汽车也需要对驾驶有熟悉的过程，现在你的车多了自动泊车，自动起停，自动预警和刹车等一系列辅助你驾驶的功能。
第三阶段是认知智能，此时你不再是司机，你相当于雇了个司机，你说去哪告诉它一声就行，你在车上该玩手机玩手机，该睡觉睡觉。认知智能的进一步发展相当于这个司机成了你的追求者或男朋友，不仅车不用你开，还会根据当时的温度冷热给你调节你最适宜的空调，你晕车了他就开的舒缓一点，你情绪不好他就飙车让你感觉刺激，看你无精打采还会在路边停下建议你去买杯咖啡……
回到现实生活中，认知智能的终极发展就是让人们淡化“人工智能”这个概念，甚至无感化。
现在人们理解的人工智能还会在乎它的存在，交互还要提醒，比如你打开电视还需要说“我要看现在最火的电视剧”，还要对你的手机说“给特朗普打电话”，开车导航还需要告诉地图“导航到特朗普家”。
随着网络的带宽增长，网速的极速提升和低延时，万物互联甚至智联的时代使更多的想象成为可能。
认知智能就是那只看不见的手，默默把更多想象变为现实，并安排好了一切……
人工智能发展经历了哪三个阶段？
人工智能的发展经历了以下三个阶段：
1. 狭窄人工智能（弱人工智能）阶段：这是人工智能发展的早期阶段，主要集中在解决特定领域的狭窄问题。狭窄人工智能系统可以执行特定的任务，但在其他领域或任务上缺乏灵活性和智能性。例如，专门设计用于棋类游戏的计算机程序就是一种狭窄人工智能系统。
2. 强人工智能阶段：强人工智能是指具有与人类智能相当或超过人类智能水平的人工智能系统。这个阶段的目标是开发出能够在各种任务和领域中表现出智能的系统。强人工智能的研究侧重于模拟人类思维和认知能力，并使计算机具备自主学习、推理和问题解决的能力。
3. 超级智能阶段：超级智能是指具有远远超过人类智能的智能水平的人工智能系统。这个阶段的目标是开发出具有广泛知识和理解能力的智能系统，能够超越人类在各个领域的智能表现。超级智能的研究涉及到人工智能系统对自身的改进和进化，以及对人类智能的增强。
目前，人工智能发展正处于强人工智能阶段，尽管已经取得了一些重大突破和应用，但距离真正的超级智能仍然存在巨大的挑战和障碍。人工智能的发展是一个长期的进程，未来还将继续迎来更多创新和突破。
迄今为止，人工智能（AI）发展的特点是基于逻辑和计算不断迭代，从逻辑智能转向计算智能。逻辑智能的核心是基于逻辑的各种推理方法，专家系统和Lisp机是其发展的高峰。如果说逻辑智能是AI 1.0，计算智能就是AI 2.0，其始于控制论和认知计算，从20世纪80年代中期开始大规模地使用多层神经元网络，一直发展到现在的深度神经元网络，是当前人工智能的主要突破。人工智能3.0：人机与虚拟互动交互
我个人理解，AI 3.0是人机与虚拟互动交融的人工智能——“人机混合虚实互动的平行智能”，即处于边缘端的机械的、生物的智能，会产生有限的数据，再通过云端的云计算产生大数据，最后云计算把大数据变成精准的深度智能，再返回边缘端的生物体、物理体或机器人，就是Small Data-Big Data-Smart Data。这是一个循环的过程，是从边缘端的涌现到云雾端的收敛，这一“涌现收敛”也是复杂性科学的核心理念。AI 3.0的普及应用能够服务社会，而不是像某些专家宣称的那样会导致失业。它会让人类生活得更好，让人与机器各司其职——“人有人用，机有机用”，从专业分工，到人机分工，进而虚实分工，从而创造一个更加和谐的社会。例如，AI 3.0在无人驾驶中的体现就是“平行驾驶”——把有人车、遥控车、网联车、无人车等，用“平行车”统一起来。即各种实体车辆在路上行驶的同时，在平行的云端世界中，同样的虚拟车也在行驶，并通过云计算生成最优的行驶策略，从而控制实体车辆的运行。尽管有人车在速度、效率、安全性以及环境污染方面存在缺陷，注定它最终会被无人车取代，但我们不能急功近利，盲目普及无人车而付出惨痛的代价。我认为应该用二三十年的时间，从AI 2.0发展到AI 3.0，平稳过渡到无人车时代，这是普及无人车的唯一途径。未来智能的发展及真正推广应用还要解决两个问题。第一个问题是AI的可靠性，包括它的可解释性。我认为，AI的可解释性归根结底就是人工智能的可靠性。第二个问题是AI的合法性，尤其是在对个人隐私的保护方面，这已经引起了许多国家的反思和重视。当AI结合了区块链等技术，可以从技术层面解决这些问题。然而，用法律体系来规范AI系统的构建和应用才是关键，必不可少。
AI正在改变人类的未来。我们需要改变教育模式，培养面向未来的AI人才。就像传授“四书五经”的私塾教育无法培养现代工业所需要的新型人才，目前全世界的教育体制都落后于智能技术发展。对于未来的AI人才，我认为应着重培养3种思维：
首先是复杂性思维，因为AI本身就属于复杂性科学的范畴，要用整体的视角去看AI技术，这非常重要。其次是跨学科思维，因为AI要普及应用，就一定会涉及多学科、交叉学科和跨学科的知识。最后是系统化思维，AI真正要普及应用，取得可接受的可靠性、可接受的合法性，就一定要有系统思维，就像我们有“系统工程”一样,我们也要有“系统智能”