认知计算算法

Ⅰ 认知计算是什么与人工智能，机器学习这些概念有什么区别

“认知计算”这个概念的核心是类脑计算。或者换种说法，狭义的认知计算就是类脑计算。认知计算的终极目标，就是完全的类脑计算。

人工智能是一个很大的概念，个人认为从终极目标的角度来说，认知计算是实现人工智能的一条重要途径。人脑仅凭几十瓦的功率，能够处理种种复杂的问题，怎样看都是很神奇的事情。更重要的是，人脑认知的一个关键点在于亩埋能够处理情感，这一点是现有人工智能所难以企及的。以神经网络的观点来看，情感就是一种计算的产物，即脑神经网络计算的产物。那么我们以后能否建立初能够认知情感的模型？或者说部分认知情感的模型？这都是认知计算要重点解决的问题。但个人认为，如果要从技术角度去讲认知计算和人工智能两者的关系，那就要非常谨慎。通常的研究者恐怕难以到达这个高度。进一步讲，能够从技术角度单把人工智能讲清楚，都是一件水平很高的事情。
至于与机器学习的关系，在现阶段，两者的相当一部分技术、算法都是重合的，但两者的服务目伏耐知标则有所区别。具体来讲，认知计算更强调“类脑”。现今付诸实践的机器学习方法，离类脑计算尚有相当远的一段距离。深度学习的确在计算机视觉等领域取得了巨大的成功，最近还击败了人类专业围棋手。但个人认为深度学习在现阶段还不能说是类脑计算，最多达到仿生层面。例如，撇开刚才讲到的情感问题不谈，如果我们关注一下神经元激活函数，就会发现实际生物体神经细胞中的input-output关系基本上是sigmoid [1]，但在deep learning中，激活函缺消数sigmoid不一定好用，后来就出现了ReLU，大家发现ReLU比sigmoid好用得多。但ReLU的提出实际上是离生物体神经元越走越远，因此Deep Learning是否还走在类脑的道路上，现在还不能给出肯定的结论。另外，由于Deep learning目前还没有严格的数学理论支撑，同时人们对脑的理解还十分有限，所以完全的类脑计算还会是一个很长远的目标。这正是认知计算需要解决的问题，要解决这个问题，就必须在研究方法论上将计算机科学和认知神经科学摆到同等的地位。简单地说，一个没有系统地学过认知神经科学的人，完全可以做机器学习，并发出高水平的paper，但却很难做好真正的认知计算。
探索、学习、模拟人脑，正是认知计算的魅力所在。

Ⅱ 认知计算的关于认知商业的实践

MIT经济学家David Autor分析了100多个认知技术的应用，并将这些应用分为三大类：产品类、
流程类和分析类。每类应用都对工作和工人产生了深远影响。
产品类应用将认知技术嵌入到产品内，来实现智能行为、自然交流（比伏基如说和看）以及自动化。该类应用对工人的影响从没有影响（机器人玩具或智能温缺颂谨控器）到有些影响（能承担家居清洁工作的扫地机器人）再到影响重大：自动驾驶汽车正取代采矿卡车司机和火车驾驶员，某天它们将会取代出租车或货车司机的工作；机器人还会取代泥瓦匠和砖瓦工。下一步，公司就可以将使用认知技术的产品部署到各个业务流程中。
流程类应用使用认知技术来提高、扩大或自动化业务流程。比如自动化数据输入、自动化手写识别、使用算法的自主规划与调整以及使用语音识别、自然语言处理和问答技术的自动化客户服务。通过定义流程类应用会让工人的工作实现全自动或半自动化。
分析类应用使用认知技术来揭示模式、做出预测以及指导更有效的行动。如，英特尔采用机器学习向其销售团队展示客户的进一步需求以及他们该向客户提供什么。某些分析类应用可以看作自动化的形式：接下来做什么是基于特定情境由机器而不是人所做出的决定。
当前，许多科技企业已经开始尝试使用认知计算来提升企业业务水平，或者帮助其他企业转型，创造出越来越多的认知商业和认知企业成功的案例。
Intel
英特尔公司通过开发一套认知系统来提高销售产量。这套系统使用了机器学习来对顾客进行分类并樱悉且指导销售员工对不同顾客销售哪种产品。
·英特尔的RealSense技术平台。RealSense技术开发平台及其软件开发工具（SDK）于2014年发布，为开发者们提供了通过认知计算技术开发应用程序的工具和资源。
思科
名为“认知威胁分析”的思科平台是一套基于云的解决方案（缩短了发现网络潜在威胁的时间），通过行为分析和异常检测进行网络安全威胁分析的需求与日俱增，机器学习满足了这一需求，它能够辨识网络外部防御的异常行为，之后识别出恶意软件的侵害或数据损失，协助行为分析和异常探测工作。

IBM
·P53 是与许多癌症有关的一种重要蛋白质，迄今已有 70,000 篇有关这种蛋白质的论文。贝勒医学院研究院表示，即使科学家一天阅读五篇论文，也要花 38 年时间来全面了解这种蛋白质。然而，通过贝勒医学院和 IBM的合作，在几个星期的时间内，生物学家和数据科学家使用贝勒知识集成工具包 (KnIT) ，在Watson技术的基础上，准确地识别了可修改 P53的蛋白质，最终提高了药物和其他疗法的效果。 这种自动化分析引导贝勒医学院癌症研究人员确定了七种潜在蛋白质，作为新研究的目标。而在过去三十年中，科学家们平均每年才取得一个类似的靶蛋白发现。
·IBM和软银机器人控股公司（SBRH）合作推出了基于Watson CCP的智能机器人Pepper，它可以与人类正常沟通，可识别文字、图像和语音，通过行业定制化，可以在银行服务台、餐饮、零售、酒店、医疗接待等领域为人类提供智能的信息化服务。

Ⅲ 生命科学近年来有哪些新技术

近年来，新兴技术如3D打印、细胞治疗和区块链等技术革新为人类的发展带来的好处是显而易见的，其中对医疗保健领域影响最大的则是数字技术的发展，大数据和信息技术将有助于更好地管理人口健康数据。我国政府在《“十三五”国家科技创新规划》中，详细规划了精密医学技术开发、建立多级知识数据库、创建国家级生物医学大数据采集和存储平台。
一、3D打印
3D打印可以为个性化治疗提供更多机会。生物制剂领域正在探索3D打印制造细胞和组织产品的新方法。
例如，药物和疾病模型可以在3D打印的组织上进行测试，不再像以前那样，在动物或人类身上测试。当3D打印与纳米技术结合使用时，它也可以在分子水平上应用：定制的白血球可以被设计用来追捕和攻击癌细胞。
尽管3D打印等新兴技术的潜力得到了广泛认可，但目前这些技术的法规仍处于萌芽状态，即使在澳大利亚等较发达的市场也是如此。
二、区块链
区块链是由存储、链接在数字交易上的交易块所构建的，交易记录能够共享，且不可修改，它使每个患者的数据源充当完整的、不可更改的“块”，然后安全地与医疗保健提供者或其他研究组织共享。
区块链在医疗领域的应用在国内外关注度日渐提高，区块链的触角已遍布各行各业，助推传统行业转型升级。
目前，区块链技术已逐步在医疗领域得到应用，作为一门新兴技术，正在颠覆这一行业的经营模式甚至价值链。一系列的数据显示，区块链技术真正的潜力可能在于，通过让不同公司甚至行业彼此分享数字资产以促进合作。
三、人工智能（AI）
人工智能算法可以分析来自临床试验、健康记录、基因概况和临床前研究的大数据集。这些数据中的模式和趋势能够以快于研究人员的速度验证临床假设，并迅速提供新的见解。
AI技术最新的一个应用是在诊断领域。2017年，腾讯推出了AI诊断医学影像服务，称为人工智能创新医疗系统（AIMIS）。
目前，这项技术已证明，食管癌的初步诊断准确率超过90%，肺结节病的准确率为95%，糖尿病视网膜病变的准确率为97%。迄今为止，AIMIS实验室已在10多家医院建立，并签署了进一步部署的协议。
腾讯的人工智能研究实验室——优图实验室（Youtu Lab）也与广州中山大学癌症中心的食道癌研究所合作，利用数千名匿名患者数据来培训其AI技术的诊断部分。这种发展可能对药物开发过程产生重大影响。
例如，腾讯AI技术捕捉到的图像可以与xtalpi结合使用，xtalpi是一种利用云计算平台（如亚马逊网络服务、腾讯云、谷歌云和阿里云）运行算法，部署一百万个计算能力核心的技术，以发现计算机中的新产品，大幅减少制药公司研发新品所需的时间和巨额投资。
四、基因疗法
基因治疗为个性化疗法提供了可能性，例如新的CAR-T疗法，虽然使用率仍然很低，但祥银指人类遗传学和精准医学已经逐步通过创新的生物技术改变医疗保健。
五、数据助力生命健康医疗行业发展
健康数据是新的医疗保健货币，面对来自内外部持续、不断增长的数据涌入，医院将依赖认知分析来发现和梳理数据中最重要的节点和趋势，通过对数据进行系统化、结构化的分析，向临床医生、患者提出可行的见解。
有三项技术正在帮助亚太地区挖掘不同的数据谨配源，即物联网、认知计算和基于云的交互操作EHR系统：
1、物联网
物联网的发展对于远程临床监测、慢性病管理、预防性护理、老年人辅助生活和健康监测有重要价值。物联网的应用也有助于降低成本、提高效率，并将重点转移到优质的病患护理上。
2、认知计算
认知计算包括机器学习、神经网络和深度学习技术，可以帮助医疗组织处理大量快速变化的数据。
认知计算能够处理各种统计算法并快速生成新数据的新模型，这将帮助大量医疗保健数据（从医疗设备、智能手机、活动跟踪程序和EHR等来源汇总而来）转化为个性化医疗方案。
更重要的是，认知计算还能用来预测健康趋势（如疾病发作）、检测数据模式（如药物对个人或群体的影响），或者使不同来源的数据得以共享（如创建360度患者视图）。
3、基于云的交互操作EHR系统
当与AI相结合时，交互操作的EHR可以帮助医疗系统更好地将数据集成到日常护理中，并使患者更好地管理自己的数据。当这些数据存储在云中时，相关人员可以根据需要访问这些数据，也可以在区块链上访问，区块链是一个分布式、不变的数搏局字交易记录分类账。
然而，随着数据使用的增加，以及像Wannacry等勒索软件的攻击，网络安全和数据风险管理问题成为生命科学和医疗保健行业需要面对的挑战。
实际上，在每年发生的网络攻击事件中，医疗保健仅次于金融领域。在全球范围内，各国政府正在研究新的法规，使患者能控制自己的数据并简化法规环境。
例如，日本厚生劳动省（负责医疗卫生和社会保障的主要部门）于2017年5月发布了最新版《健康信息系统安全指南》，旨在推广一系列措施来应对医疗机构的网络攻击风险。
最近，日本的医疗机构普遍采用封闭系统来减少网络威胁。但是，日本国家卫生系统新的医疗ID和数据共享方案的实施，将要求医疗机构将数据上传到外部服务器，从而提高网络安全的重要性。

Ⅳ 认知计算是什么与人工智能，机器学习这些概念有什么区别

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。
虽然认知计算包括人工智羡散能的一些要兄宴氏素，但前者是一个更宽泛的概念。认知祥毕计算不是制造“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。

Ⅳ 常见的科学术语有哪些

科技术语纤亏有尺竖派虚拟现实、人工智能、认知计算、量子计算、深度学习、DT时陵贺代、计算机视觉、人脸识别、物联网等等。

Ⅵ 生命科学近年来有哪些新技术

NO.1

SARAH TEICHMANN: Expand single-cell biology（扩展单细胞生物学）

Head of cellular genetics, Wellcome Trust Sanger Institute, Hinxton, UK.

在过去的十年里，我们看到研究人员可以分析的单细胞数量大幅增加，随着细胞捕获技术的发展，结合条形码标记细胞和智能化技术等方法，在未来数量还将继续增加，对此，大家可能不以为然，但这可以让我们以更高的分辨率来研究更为复杂的样品，我们可以做各种各样的实验。比如说，研究人员不再只关注一个人的样本，而是能够同时观察20到100个人的样本，这意味我们能够更好的掌握人的多样性，我们可以分析出更多的发展时间点，组织和个体，从而提高分析的统计学意义。

我们的实验室最近参与了一项研究，对6个物种的250000个细胞进行了分析，结果表明，控制先天免疫圆老旅反应的基因进化速度快，并且在不同物种间具有较高的细胞间变异性，这两个特征都有助于免疫系统产生有效的微调反应。

我们还将看到在单个细胞中同时观察不同基因组模式的能力发展。例如，我们不局限于RNA，而是能够看到染色质的蛋白质-DNA复合物是开放还是封闭。这对理解细胞分化时的表观遗传状态以及免疫系统和神经系统中的表观遗传记忆具有重要意义。

将单细胞基因组学与表型关联的方法将会发生演变，例如，将蛋白质表达或形态学与既定细胞的转录组相关联。我认为我们将在2019年看到更多这种类型的东西，无论是通过纯测序还是通过成像和测序相结合的方法。事实上，我们已经见证了这两种技术的一种融合发展：测序在分辨率上越来越高，成像也越来越多元化。

NO.2

JIN-SOO KIM: Improve gene editors(改进基因编辑)

Director of the Center for Genome Engineering, Institute for Basic Science, and professor of chemistry, Seoul National University.（首尔国立大学基因学研究所基因组工程中心主任、化学教授。）

现如今，蛋白质工程推动基因组工程的发展。第一代CRISPR基因编辑系统使用核酸酶Cas9，这是一种在特定位点剪切DNA的酶。到目前为止，这种方法仍然被广泛使用，但是许多工程化的CRISPR系统正在用新变体取代天然核酸酶，例如xCas9和SpCas9-NG，这拓宽了靶向空间——基因组中可以被编辑的区域。有一些酶比第一代酶更具特异性，可以将脱靶效应最小化或避免脱靶效应。

去年，研究人员报告了阻碍CRISPR基因组编辑引入临床的新障碍。其中包括激活p53基因 (此基因与癌症风险相关)；不可预料的“靶向”效应；以及对CRISPR系统的免疫原性。想要将基因组编辑用于临床应用，就必须解决这些限制。其中一些问题是含毕由DNA双链断裂引起的，但并非所有基因组编辑酶都会产生双链断裂——“碱基编辑”会将单个DNA碱基直接转换成另一个碱基。因此，碱基编辑比传统的基因组编辑更干净利索。去年，瑞士的研究人员使用碱基编辑的方式来纠正小鼠中导致苯丙酮尿症的突变基因，苯丙酮尿症是一种先天性代谢异常疾病，患者体内会不断累积毒素。

值得注意的是，碱基编辑在它们可以编辑的序列中受到了限制，这些序列被称为原间隔相邻基序。然而蛋白质工程可以用来重新设计和改进现有的碱基编辑，甚至可以创建新的编辑，例如融合到失活Cas9的重组酶。就像碱基编辑一样，重组酶不会诱导双链断裂，但可以在用户定橘凳义的位置插入所期望的序列。此外，RNA引导的重组酶将会在新的维度上扩展基因组编辑。

基因编辑技术在临床上的常规应用可能还需要几年的时间。但是我们将在未来一两年看到新一代的工具，将会有很多的研究人员对这项技术感兴趣，到时候他们每天都会使用这些技术。届时必然会出现新的问题，但创新的解决方案也会随之出现。

NO.3

XIAOWEI ZHUANG（庄小威）: Boost micros resolution （提高显微镜分辨率）

Professor of chemistry and chemical biology, Harvard University, Cambridge, Massachusetts; and 2019 Breakthrough Prize winner.

超分辨率显微镜的原理验证仅仅发生在十几年前，但今天这项技术相对来说再平常不过，生物学家可以接触到并丰富知识。

一个特别令人兴奋的研究领域是确定基因组的三维结构和组织。值得一提的是，基因组的三维结构在调节基因表达中起到的作用越来越大。

在过去的一年里，我们报道了一项工作，在这项工作中，我们对染色质进行了纳米级的精准成像，将它与数千个不同类型细胞的序列信息联系起来。这种空间分辨率比我们以前的工作好一到两个数量级，使我们能够观察到各个细胞将染色质组织成不同细胞之间差异很大的结构域。我们还提供了这些结构域是如何形成的证据，这使我们更好地理解染色质调节的机制。

除了染色质，我们预见到在超分辨率成像领域空间分辨率有了实质性的提高。大多数实验的分辨率只有几十纳米，虽然很小，但与被成像的分子相比却没有什么差别，特别是当我们想解决分子间的相互作用时。我们看到荧光分子和成像方法的改进，大大提高了分辨率，我们预计1纳米分辨率的成像将成为常规。

同时，瞬时分辨率变得越来越好。目前，研究人员必须在空间分辨率和成像速度之间做出妥协。但是通过更好的照明策略和更快的图像采集，这些限制可以被克服。成千上万的基因和其他类型的分子共同作用来塑造细胞的行为。能够在基因组范围内同时观察这些分子的活动，将为成像创造强有力的机会。

NO.4

JEF BOEKE: Advance synthetic genomes （先进的合成基因组）

Director of the Institute for Systems Genetics, New York University Langone Medical Center, New York City.

当我意识到从头开始写一个完整的基因组变成可能的时候，我认为这将是一个对基因组功能获得新观点的绝佳机会。

从纯科学的角度来看，研究小组在合成简单的细菌和酵母基因组方面取得了进展。但是在合成整个基因组，特别是哺乳动物基因组方面仍然存在技术挑战。

有一项降低DNA合成成本的技术将会对行业产生帮助，但是目前还没有上市。今天发生的大多数DNA合成都是基于亚磷酰胺化学过程。所得核酸聚合物的最大长度和保真度都受到限制。

许多公司和实验室都在研究酶促DNA合成——这种方法有可能比化学合成更快、更准确、更便宜。目前，还没有一家公司在商业上提供这种分子。但是去年10月，一家总部位于巴黎的叫做DNA Script的公司宣布，它已经合成了一种150碱基的寡核苷酸，几乎符合化学DNA合成的实际限制。

作为一个群体，我们还研究了如何组装人类染色体DNA的大片段，并且我们可以使用这种方法构建100千碱基或更多的区域。现在，我们将使用这种方法来解剖大的基因组区域，这些区域对于识别疾病易感性非常重要，或者是其他表型特征的基础。

我们可以在酵母细胞中快速合成这些区域，因此我们应该能够制造数十到数百种以前不可能检测到的基因组变体。使用它们，我们将能够检查全基因组关联研究中涉及的数千个基因组基因座，它们在疾病易感性方面具有一定意义。这种解剖策略可能使我们最终能够确定这些变体的作用。

NO.5

CASEY GREENE: Apply AI and deep learning（应用人工智能和深度学习）

Assistant professor of systems pharmacology and translational therapeutics, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania, Philadelphia.

Ⅶ 芯片和量子算是科技术语吗

科技术语有：
1、虚拟现实。
虚拟现实是一套由计算机仿真系统创建出来的虚拟世界。通俗讲，就是使用技术手段，让人身临其境，并可以与这个环境进行交互。
这套技术主要包括模拟环境、感知、自然技能和传感器各等方面，除了计算机图形技术所生成的视觉感知外，还有听觉、触觉、力觉、运动等感知，甚至还包括嗅觉和味觉等多感知。目前，虚拟现实技术已经应用于医学、军事航天、室内设计、工业仿真、游戏、娱乐等多个行业。



2、认知计算。
认知计算出自于IBM人工智能超级计算机“沃森”的称谓，而现在，它更多的代表着一种全新的大数据分析方式。
随着信息的增加，计算机可在已有经验的基础上随着时间推移，以学习的、交互的方式，随着数据的进一步增长逐步提高认知的分析行为，就像大脑会自然而然地做事情，“认知计算”是人工智能和大数据的“联姻”。



3、深度学习。
深度学习DeepLearning的概念源于人工神经网络的研究。机器学习研究中的一个新的领域，其饥咐动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。
自2006年以来，机器学习领域，取得了突破性的进展。图灵试验至少不是那么可望而不可及了。在技术手段上不仅仅依赖于云计算对大数据的并行处理能力，而且依赖于算法。这个算法就是DeepLearning。
借助于DeepLearning算法，人类终于找到了如何处理“抽象概念”这个亘古难题的方法。
4、DT时代。
DT时代数据处理技术。这个词虽然很早就被人提出了。但是直到2015年3月的IT领袖峰会上，马云演讲中提出“从IT时代走入DT世界”之后才在中国火热起来。
马云称，二者的区别在于，IT时代以“我“为中心，DT时代则以“别人”为中心，让别人更强大，开放和承担更多的责任。



5、量子计算。
量子计算，是当前最热门的研究领域。
相对于普通计算机，基于量子力学盯培特性的量子计算机，拥有超乎想象的并行计算与存储能力，求解一个亿亿亿变量的方程组，具有亿亿次计算能力的“天河2号”需要100年，而万亿次的量子计算机理论上只需要烂则纯0.01秒就可解出。
当量子计算机应用之时，现在的密码破译、基因测序等科学难题，将可迎刃而解。