为什么认知技术可能比人工智能更好

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感知（Perceive） –了解您周围的环境和来自传感器的输入。

与感知相关的认知技术包括图像和对象识别和分类（包括面部识别），自然语言处理和生成，非结构化文本和信息处理，机器人传感器和IoT信号处理以及其他形式的感知计算。专注于感知的功能是高级研究神经网络方法（尤其是深度学习）的发展获得最大推动的AI研究领域。

预测（Predict） –了解模式以预测下一步将发生什么，并从不同的迭代中学习以提高系统的整体性能。

专注于预测的认知技术利用一系列机器学习，强化学习，大数据和统计方法来处理大量信息，识别模式或异常并建议下一步和结果。神经网络在这里很有帮助，但是其他进行机器学习的方法以及更简单的方法（例如知识图和统计贝叶斯模型）也是如此。面向预测的认知技术涵盖了从大数据分析到复杂的，类似于人的决策模式的范围。

计划（Plan） –使用所学到的知识和感知力来做出决策并计划下一步。

以计划为中心的认知技术包括决策模型和方法，这些模型和方法试图模仿人类如何做出决策。早期尝试包括专家系统。较新的方法使用了在诸如启用认知的网络安全或贷款决策等情况下使用的一系列方法。由于当前的机器缺乏直觉，常识，情感智商以及其他使人类在计划和决策方面变得更好的因素，因此以计划为中心的认知技术是可以使用更多AI通用研究进行改进的领域。