近年来，人工智能技术迅速普及应用，走进人们的日常生活，比如手机上的语音识别、人脸识别、机器翻译等。仔细观察就会发现，这些技术主要集中在“感知”层面，即用人工智能模拟人的感知能力，如听觉、视觉等。

在认知智能层面，情况怎样呢？比如，当信息进入我们大脑的时候，如何像人的大脑一样对外部的信息进行加工、理解，对知识进行推理，进而使机器理解外部世界？日前，由中国人工智能学会主办、北京一览群智数据科技有限公司承办的认知智能行业应用大会上，多位专家从不同的角度分享了关于“认知智能”的理解与思考。

认知智能，涉及语义理解、知识表达、联想推理、智能问答、自主学习等，目前已有较为广泛的应用。认知智能的发展将使大量繁琐却重要的工作变得更加高效精准，也更人性化。中国外文局数据中心技术总监黄振介绍说，在处理大量多语种文本的过程中，人的能力是相对有限的。“机器运算速度快、存储量大，当我们把知识交给机器以后，人工智能就能掌握人类的判断逻辑，能够理解我们想要得到哪些信息，这大大减少了需要人工完成的基础性工作。”

“认知智能是在感知智能之上的更深层次，在金融领域有非常大的需求。”天阳科技风险业务总经理张志莲说，认知智能能够基于风险评估和预测，给用户投放匹配的金融产品，并可根据风险控制水平、信用等级等信息进行智能定价。“现在我们讲风险控制，更多看的是关联，而基于客户之间互相关联的知识图谱，认知智能可以从庞大的关系网络中精准地找到风险线索，指导我们及时采取相应措施。”

与会专家认为，将人工智能真正转变成现实的生产力，离不开认知智能的转化应用，而将认知智能推入发展的快车道，还有一段路要走。“目前，认知智能的发展远远不够，技术上来看，它只相当于5岁左右儿童的认知水平。”北京一览群智数据科技有限责任公司CEO胡健认为，导致认知智能发展程度不高的原因主要有三：一是沟通能力较差，二是理解能力较弱，三是学习成本较高。“我们的最终目标是用人工智能去做决策，希望它转化成知识，落实到行动。因此认知智能这一环节是绕不开的，我们也需要从这三个方面来入手，破解人工智能的应用难题。”

中国人民大学高瓴人工智能学院执行院长文继荣认为，将认知智能转化为现实的生产力，企业是一个很重要的环节。“企业能将前沿技术转化为产品，能够迅速与行业相结合，直接在应用端推进，更有效地推动认知智能落地。”

《 人民日报 》（ 2019年07月01日 19 版）

（谷业凯）