认知计算的CPU 大数据认知_李德毅院士

本PPT包含四章内容：人类认知的可计算性、大数据时代的自然语言处理技术、智能驾驶中的视听觉认知、云模型和数据场等物理学方法在不确定性认知中的应用。大数据时代的认知计算是否会促进认知科学的发展，值得思考。

飙车机器人的畅跑场景，李德毅院士用这个画面打开了“大数据认知计算”的脑洞。嗯，说实话，看完还挺震撼的。认知能不能被计算？他不是讲哲学，是拿出了实际方案，讲得通俗、接地气。文章还搭配了一些资源链接，讲了认知 CPU、机器人运动算法啥的，细节还蛮全。 北京城区的飙车机器人不只是想象，背后是大数据和认知模型的结合。李德毅院士在讲“智能”的时候，真的挺有一套的。他讲的认知计算，就是让机器自己“想明白”事情，不只是执行命令，像是给它装了个会判断的大脑。 有几个文章推荐还不错，比如这个《认知计算的 CPU 大数据认知_李德毅院士》，讲得比较深入但还算好懂。还有轮式机器人那篇，也挺适合搞嵌入式和路径规划的兄

认知科学的大数据方向，李德毅院士讲得还挺有意思的，尤其是那种从神经元、离子层面去拆解思维和意识的方式，脑洞开得大但也挺有料。你要是对认知计算和人工智能背后的原理感兴趣，可以看看他的这场报告《认知科学的困境-大数据认知》。里面多内容和前端搞算法交互建模思路也能对上，启发不少。 比如他提到一个挺让人纠结的问题：“人是不自己把自己搞清楚的？”这其实跟做人机交互时的“可解释性”问题有点像。你可以对一堆数据建模、训练、优化，但到底“理解”了没有，谁知道呢？ 推荐你从这篇《大数据认知计算——李德毅院士》开始看，算是入门不错的文章，讲得还蛮清楚。 顺便再贴几个相关的，你要是时间多可以一口气撸完： 认知

自然大数据、社交大数据、生命大数据这些词你是不是也听腻了？嗯，但在李德毅院士的这篇《大数据来源-大数据认知》里，还真有点意思。他从认知科学的角度聊大数据，PB 级别的数据怎么挑战的大脑、影响的判断，讲得挺透的。 李德毅院士的视角比较独特，不像普通讲大数据就说 Hadoop、Spark。他从认知层切进去，讲自然大数据怎么被感知、社交数据怎么扰动的决策，读完之后你会对“大数据不是技术问题”这话，有更深理解。 如果你做前端经常跟数据交互，尤其是做可视化的，了解这些挺有用。比如你在用户行为数据时，会更注意哪些数据是真实行为，哪些是情绪驱动的“噪声”。 文章里还推荐了不少延伸阅读，像是《探索大数据》、《

一、人类的认知是否可以通过计算方式来解释？随着大数据技术的迅速发展，这一问题变得更加引人深思。

在大数据认知与模糊集合研究领域中，有几位杰出的科学家做出了开创性的贡献。首先，美国工程院院士Lotfi Zadeh（1921年2月生），是模糊集合理论的创始人。其次，波兰科学院院士Zdzislaw Pawlak（1926年11月10日 - 2006年4月7日），则提出了粗糙集理论，进一步推动了不确定性研究的进展。此外，美国南加州大学教授Jerry M. Mendel（1938年5月生），专注于二型模糊集合的研究，为模糊逻辑在大数据分析中的应用开辟了新的方向。这些科学家为模糊逻辑、粗糙集等技术奠定了基础，使大数据认知技术在复杂数据处理中取得了重大突破。

这份报告记录了软件工程专业学生在大数据方向的认知实习过程与成果，展现了学生对大数据技术的初步理解和应用能力。

物联网 (IoT) 的兴起正在成为互联网的重要组成部分。低成本的传感和驱动技术已在全球范围内普及，实现了物理和数字对象之间无缝的信息交换和网络交互。这种互联性与大规模数据处理、先进的机器学习、机器人技术和新的制造技术相结合，正逐步将数字空间的创新和商业模式带入物理世界。此外，物联网预计将提高智能化水平，促进人与环境之间的互动，并增强可靠性、弹性、运营效率、能源效率和资源消耗。然而，许多物联网系统和技术相对较新，仍有许多未开发的应用领域、众多挑战和问题需要改进。认知科学具有广阔的视野，涵盖了认知的不同特征。

李德毅院士从模糊集合、模糊逻辑、模糊规则、模糊推理、模糊控制、模糊信息处理以及模糊问题求解等多个维度，探讨了模糊集合理论在大数据认知中的应用。 经典论文：Zadeh L A. Fuzzy sets [J]. Information and Control, 1965,(8):338-353