【MOOC透视】教育中的人工智能与认知计算究竟有何区别？
【总第149期】
教育中的人工智能与认知计算究竟有何区别？
MOOC导读
人工智能和认知计算是我们在阅读教育类文献或新闻时经常遇到的两个术语，它们之间既有联系又有区别。这篇短文对它们的内涵进行了辨析。
首先要明白，认知计算是人工智能（AI）的一部分，或曰是人工智能的一个子集。
人工智能的定义有很多种，因为许多科技公司根据它们研发人工智能的目标给出了自己的定义。《牛津词典》将人工智能定义为“能够执行通常需要人类智能的任务的计算机系统的理论和研发成果，如视觉感知、语音识别、决策和语言翻译。”从无论哪种定义来看，将术语“人工智能”直接等同于“认知计算”似乎都是有问题的。
为什么呢？因为“人工智能”一词给人留下了机器有智慧的印象，然而事实是，人工智能目前尚不能像人类那样思考，它只能遵循它们被编程的规则。例如，人工智能可以立即为您提供过去50年中所有大学董事会会议、财务会议和部门会议的列表，但它不能告诉您与会者之间的气氛是什么，也不能告诉您他们对会议结果的看法。
那么认知计算呢？认知计算是人工智能的一个延展，它有一个重要的附加组件：认知计算代理能够使用自然语言与人类交互。
IBM将认知计算定义为“能够进行大规模学习、目的推理和与人类自然互动的系统”。他们不是被明确地编程，而是从它们与人类的互动以及它们从环境中获得的经验中学习和推理。”从这一定义可以看出，人工智能与认知计算最大的区别在于，认知计算系统能够与人类进行自然的交互。人工智能是遵循一套复杂的规则来实现结果的系统。当然，它们是强大的，但它们的效用仅限于结构化数据；它们尚不能很好地处理不可预测的非线性数据，如自然的演讲。
另一方面，认知系统是基于概率的，这意味着它们可以处理概率和不确定性。他们能够理解非结构化信息的易变性。认知系统可以分析和解释非结构化信息，并提供对其含义的解释。它们还可以解释究竟是如何得出结论的。它们被设计用来权衡所有的信息和结论，并利用这些信息制定一系列建议或解决方案供考虑。当然，他们没有给出最后的答案--那是该由人类来决定的。
认知代理是认知计算在教育中应用的一个很好的例子。认知代理将使教师和管理者的工作更轻松，并帮助他们为学生和组织做出可能的最佳决策。认知代理可以记住每天在课堂上的互动，提醒老师某个学生在星期四早上对地理课没有表现出任何兴趣，并建议对教材进行调整，以更好地适应学生的学习风格。认知系统及其在浏览大量结构化和非结构化数据方面无与伦比的能力将对于学校、学院和大学来说是无比宝贵的。这些系统将发现数据中的相关性，并根据这些相关性提出假设。然后，管理人员可以根据认知系统提出的建议，考虑采取最佳行动方案。
王涛
“新维学习空间站”（中关村互联网教育创新中心合作）、“新维大健康空间站”（中国食品药品企业质量安全促进会、中关村联创医学工程转化中心合作）、新维国学空间站（福建平潭两岸国学中心合作）、智慧党员活动室等“新维系空间站”设计、规划和实施者；中国食品药品企业质量安全促进会副会长；“移动学习”教育部-中国移动联合实验室MOOC研究中心主任；北京大学教育学院教育经济博士；业界知名有20多万教育专家的MOOC微信公众账号（微信号：openonline，公号名称：MOOC）的发起及运营者。
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