AI的下一个战场：认知智能的突围

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这也就是说深度学习技术的确是推动了感知智能技术的快速发展，但是仅仅依靠深度学习技术是远远不够的，深度学习是纯粹基于数据的方法，属于归纳的范畴，并不具有可解释性。从感知智能走向认知智能，仅仅依靠深度学习是远远不够的，还需要有更多突破。

所以，从感知智能走向认知智能必须把相关研究放在认知层面，即将研究方向聚焦于人的语言、认知和逻辑相关方面，打造具有归纳的能力，有推理的能力，有知识运用的能力的强人工智能。

认知智能的获取，AI研究的瓶颈

感知智能和认知智能是人类的两个不同的性质，无法对这两个行为进行孰高孰低的评价。张钹院士认为人类的智能实际上是三个内容，分别是感知智能、理性行为、人类的一些行为动作，这三个内容加起来才是认知智能。

在感知方面，最大的问题是无法从感性的认识提高到理性，也就是说目前深度学习几乎达不到从感性上升到理性。

然而推理在攻克人工智能项目难题时非常重要，例如交互视觉的相关研究中，如果场景中有镜子，呈现的场景是虚像，当前的深度学习算法无法有效处理，这时候便需要推理。在医学影像中，如果如果两根血管离的非常近，深度学习很容易把两个并在一起，准确区分则需要进行推理。

让机器获得推理能力，就要让机器做一个“人类”，模仿人脑思考的方式，建立新的神经网络结构，赋予其足够的表达力。

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