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人工智能的天花板和认知智能时代的来临

摘要： 5 月 29 日，Science 刊登了一篇标题为“人工智能某些领域的核心进展一直停滞不前”的文章，在文章里，作者 Matthew Hutson 提到：一些多年之前的“老算法”如果经过微调，其性能足以匹敌当前的 SOTA（编者注：得分最高的算法）。

所有的分析结果主要有两种：1、研究员声称的核心创新只是对原算法的微改进；2、新技术与多年前的旧算法在性能上相差不大。

具体到技术层面，论文对比分析的 AI 建模方法包括：神经网络剪枝、神经网络推荐算法、深度度量学习、对抗性训练、语言模型。

他们通过对比 81 相关篇论文，并在对照条件下对数百个模型进行修剪后，明显发现神经网络剪枝这一领域并没有标准化的基准和指标。换句话说，当前最新论文发表的技术很难进行量化，所以，很难确定该领域在过去的三十年中取得了多少进展。

对当前排名靠前的几种推荐算法进行了系统分析，发现近几年顶会中提出的 18 种算法，只有 7 种能够合理的复现。还有另外 6 种，用相对简单的启发式方法就能够胜过。剩下的几种，虽然明显优于 baselines，但是却打不过微调过的非神经网络线性排名方法。

研究员声称近十三年深度度量学习（deep metric learning）领域的目前研究进展和十三年前的基线方法(Contrastive, Triplet) 比较并无实质提高。

研究员一共指出了现有文献中的三个缺陷：不公平的比较、通过测试集反馈进行训练、不合理的评价指标。

近期的很多研究都声称他们的对抗训练算法比投影梯度下降算法要好的多，但是经过研究发现，几乎所有最近的算法改进在对抗性训练上的性能改进都可以通过简单地使用“提前停止”来达到。（编者注：所谓“提前停止”，即不进行那么多的训练，换句话说，人们用了各种办法想去解决问题，实际上少训练一些就解决了。）

作者通过大规模的自动黑箱超参数调优，重新评估了几种流行的体系结构和正则化方法，得出的一个结论是：标准的 LSTM 体系结构在适当的正则化后，其性能表现优于“近期”的模型。（编者注：老办法还是最好的。）

点评：这样的事实说明了几个问题：

1、业界的浮燥，只是为了达到一个好看的分数，有一篇看起好像很厉害的论文，根本不管其算法在实际应用中是否有效，因为文中所说的很多问题，离开特定的数据，放到实际应用中去检验，立马就能现出原形。

2、总是去追捧那些看上去高大上、深奥、复杂的方法，总觉得只有这样的方法，用了很多的数学公式、方程，才称得上是高水平的研究和成果。我们忘了初心，那就是用尽量简单的方法去解决复杂问题，因此会闹出“提前停止”这种笑话，做了一大堆复杂的事情，结果还不如“少做一点”。不由得让人又想起那个段子，要花上百万设计出机械手去抓取生产线上的空香皂盒，结果用一台风扇放在生产线旁一吹就解决了。是时候仔细想想了，我们大脑真的是用那些复杂的数学方程在解决问题吗？

3、人工智能、机器学习、深度学习真的是顶到天花板了，在原有基础上小修小补已经解决不了问题，把测试分数提高 1%、2% 实在是没有什么意义了。现在需要的是革命性的突破，需要一种全新的、与深度学习具有本质不同的方法。所谓本质不同，就是深度学习不管多深奥、测试分数多高，都不能解决机器的认知问题，即机器无法知道大千世界及其各种事物的意义，不知道面包可以吃，人要生存必须吃东西，面包可以让人活下去……没有这样的认知，机器永远不可能有高水平的智能。而新的方法，必须在机器认知上向前迈进一步，因此新一代智能，认知智能体系正在到来。全新的智能体系正在到来。下面是认知智能相关体系介绍：

认知智能介绍

认知智能是计算机科学的一个分支科学，是智能科学发展的高级阶段，它以人类认知体系为基础，以模仿人类核心能力为目标，以信息的理解、存储、应用为研究方向，以感知信息的深度理解和自然语言信息的深度理解为突破口，以跨学科理论体系为指导，从而形成的新一代理论、技术及应用系统的技术科学。认知智能的核心原理范畴包括：1. 宇宙、信息、大脑三者关系；2. 人类大脑结构、功能、机制；3. 哲学体系、文科体系、理科体系；4. 认知融通、智慧融通、双脑 (人脑和电脑) 融通等核心理论体系。认知智能实现落地四步走：1. 认知宇宙世界。支撑理论体系有三体（宇宙、信息、大脑）论、易道论、存在论、本体论、认知论、融智学、HNC 等理论体系；2. 清楚人脑结构、功能、机制。支撑学科有脑科学、心理学、逻辑学、情感学、生物学、化学等学科。3. 清楚信息内涵规律规则。支撑学科有符号学、语言学、认知语言学、形式语言学等学科。4. 系统落地能力。支撑学科有计算机科学、数学等学科。

认知智能是计算机智能体系发展的高级阶段，但不是最终阶段，最终阶段或是通用智能（强人工智能），是人工智能发展的下一阶段，是智能体系发展的高级阶段。智能体系，从计算智能到感知智能，再从感知智能到认知智能，再从认知智能到通用智能强智能。智能体系大概会经历四个阶段。认知智能，只是智能体系的第三个阶段，也代表了智能体系发展的第三个时代，认知智能时代。计算智能 数值数据计算为基础。感知智能 以模仿人类感知环境信息为基础。认知智能 以模仿人类认知理解记忆思维等能力为基础。通用智能以全方位模仿人类智慧等能力为基础。

认知智能的核心理论体系包括 HNC（中科院黄曾阳教授创立此理论体系）、融智学（中美塞尔研究中心主任知名学者教授邹晓辉老师创立此学科）、三体（宇宙、信息、大脑）论（杭州道翰天琼智能科技有限公司创始人李坤创立此理论）、。同时还包括中西方哲学体系（易经、道德经、存在论、本体论、认知论等）、脑科学、心理学、逻辑学、情感学、生物学、化学，符号学、语言学、认知语言学、形式语言学，计算机科学、数学等学科。认知智能理论体系涉及多学科理论体系，跨界融通多学科理论体系，是认知智能从业者所必备的基本功。整套认知智能理论体系融合了多个学科，多个领域的的理论思想体系，融合之后，才能从各个学科的角度去认知和解密认知智能的奥秘，解密人类大脑的结构，功能和机制。从而得以复制人脑的核心八大能力，得以让计算机和机器人具备类人脑的三智（智慧、智力、智能）能力。

三体论是探索研究宇宙，信息（融智学信息八大形式信息）和人 类大脑三者关系的理论体系。三者关系形式化类比就如同照相机。宇宙类似照相机的取景地，信息类似照相机镜头获取到的取景地信息，大脑类似照相机的底片。宇宙中存在着大量的客观信息，这些信息在表达着宇宙的客观事物。宇宙的客观事物信息化之后，就变成了信息体系。因此宇宙是信息的本质来源，信息是宇宙的信息化表示。信息被人类大脑感知和认知之后，有部分信息则会存储在人脑内部。这些信息到达人脑之后就存储在人脑内部的各个区域的神经元之上。因此外界信息是人类大脑内部的信息本质来源之一，人类大脑是外界信息的载体之一。客观宇宙和大脑的关系是，大脑内部存储着宇宙的局部世界，大脑内的世界和宇宙的局部有着相同或者非常类似的地方。因此宇宙的局部在大脑中存在映射。这个映射的建立，就是通过信息这个中间媒介建立起来的。因此人脑，信息，大脑三者关系非常类似照相机的取景地，镜头和底片。同时大脑内部的结构如果无限放大，结构就类似宇宙结构，而宇宙无限缩小的时候，其结构就非常类似人类大脑内部的结构。具体可详查宇宙和大脑结构对比。

融智学是著名学者教授中国塞尔研究中心主任邹晓辉老师创立的一门全新的学问体系。其创立的背景是呼应第一次认知大飞跃。其创立的目的是引领第二次认知大飞跃。融智学的细化目的包括抽象出简美的融智观和融智法，理论上确立理义法道（本质）（物意文现象）智能化系统工程，工程上探索言识软硬形式化系统工程，应用上践行教管学用社会化系统工程。其核心三部曲包含理论融智学，工程融智学和应用融智学。理论融智学包含三菱锥，四面体，融智方法论，智能化系统工程。工程融智学包括间接信息形式化体系，言识软硬形式化工程体系。应用融智学包括懂会熟巧用思想体系，教管学用社会化系统过程体系。融智学在应用融通上又包含三部分，金融与智融，斗智与融智，单音节的言和自然数格点等体系。融智学的博度，广度和深度都是目前单一学科体系难以企及的。融智学的智慧体系来源于八大学科体系，是众多学科智慧体系的集大成者，在培养跨界人才，培养认知智能人才上有着不可取代的作用。同时也是认知智能理论体系的奠基理论体系之一。

HNC 自然语言处理技术（国家“973”计划项目 G1998030506）是一种具有原始创新特点的自然语言理解处理技术。HNC 自然语言处理技术（国家“973”计划项目 G1998030506）是一种具有原始创新特点的自然语言理解处理技术。该技术以中科院声学所黄曾阳研究员创立的概念层次网络（简称 HNC）理论为指导。HNC 理论认为：自然语言理解的本质是概念联想脉络激活、扩展、浓缩、转换与存储的全过程运作。激活运作的要点是语句的理解；扩展与浓缩运作的要点是段落与篇章的理解，转换与存储的要点是记忆与学习。语句的理解必须定位于概念联想脉络运作全过程的激活。并且建立了自然语言的概念空间。语句及自然语言的理解，就是从语言空间向语言概念空间的映射过程。这一处理方案，使计算机能够进入自然语言的语义深层，在“懂”的基础上完成对自然语言的各种处理。该技术在汉语语句理解处理方面居国际领先水平。

认知智能是智能体系发展的第三个阶段。因此计算智能，感知智能的相关技术体系也会被继续沿用，传承，发展，创新。计算智能，感知智能技术体系，也是认知智能技术体系的基础之二。在之前两个体系之上认知智能创新发展了全新的技术体系。包含认知维度识别，概念层次网络（词脑，字脑，概念维度网络等都类似此结构），万维图谱（几十种图谱的组合，包含属性图谱，行为图谱，状态图谱，数量图谱，因果图谱等各种图谱），双字棋盘，句类肯否褒贬识别，深度语言理解，计算机记忆，计算机类脑学习，计算机语言自组织，计算机情感，计算机逻辑系，计算机意识，以及计算机感知技术与认知技术融合贯通的能力而形成的技术体系等核心技术体系。认知智能和人工智能在技术底层的最大形式化区别就是，无需繁复的标注，无需繁复的训练调优。在时效上，在成本上，在智能程度上，在最终端客户认可度上，都有非常大的优势。具体可查看认知智能和人工智能的区别对比。整个认知智能技术体系，以后会有大量的专题资料介绍讲解，所以这里不做过多详述。

人工智能以模仿人类感知能力为基础，重点在感官能力的模仿。认知智能以模仿人类认知能力，理解能力，记忆能力，逻辑思维能力，情感能力等能力为基础。重点在认知，理解，记忆，思维，情感等类脑能力方面进行研究突破。认知智能和人工智能对应的智能体系分别是第三阶段和第二阶段。从时代划分上，分别对应认知智能时代和人工智能时代。随着人工智能技术体系天花板的产生，亟待需要新的智能体系来创新，突破，引领新时代的发展。从人工智能过度到认知智能也是科技和社会发展的必然趋势。同时认知智能，新一代智能体系也是国家 2030 科技方面的重要战略规划。

认知智能是以人脑认知体系为基础，以复制人脑核心能力为研究方向的计算机分支新学科之一。认知智能不是产品，是一套理论，技术和应用系统体系。其代表的是一个全新认知智能时代。人工智能目前所覆盖的市场，行业，以及相关产业，认知智能会全方位覆盖，升级和改造。并且还会开拓出新的蓝海市场，新的行业乃至全新的产业体系。随着国家 2030 科技战略的推进和国家新基建的推进，5G 的推进和落地，万物互联时代的到来，急迫需要的就是万物智能体系。核心八个字，万物互联，万物智能。现在的人工智能体系，存在诸多弊端，认知智能要传承，发展，创新人工智能体系，革除人工智能的弊端，开创全新理论，技术，应用系统，市场，产业等。随着认知智能的深度发展，目前互联网行业，移动互联网行业，大数据行业，人工智能行业等相关行业都会得到全面的升级改造。认知智能相关体系会在未来 10 年之内成为科技领域的基础设施体系之一。认知智能 赋能百业 全新时代！

认知智能三大技术体系简介

· 认知智能三大技术体系分别是认知维度划分与识别，类脑结构功能机制的模型和万维图谱。三大技术体系是认知认知智能三大奠基理论（三体论，融智学，HNC）指导下而形成的核心技术体系。三大技术体系相辅相成，共同支撑认知智能核心整套技术体系。是模仿人类认知，理解，记忆，语言使用，学习，情感，逻辑，意识等核心类脑能力的最基础核心的技术体系。认知维度核心思想来源于古今中外哲学与科学体系，包括易经，道德经，存在论，本体论，认知论，心理学，逻辑学，情感学等学科。认知维度是认知事物和概念的基础方法体系。认知事物和概念主要是两个方面，概念的内涵和外延，概念的内涵和外延又划分出很多视角或者侧面，统一称为认知维度。因此认知维度就是我们认知事物或者概念的视角或者侧面，认知维度是有边界和范畴的。类脑模型的核心思想来源于三体论（宇宙，信息，大脑三者关系论）和概念层次网络(HNC)。类脑模型从大脑结构，功能和机制进行研究分析。以信息体系为突破口，寻找信息的结构体系，反推大脑结构和宇宙结构（具体可以看三体论简介）。在类脑结构基础之上，模仿构建人脑 8 大核心能力。类脑模型整套体系是模仿构建人脑结构功能和机制的核心技术体系。万维图谱的核心思想来源于融智学和认知维度。万维图谱是认知维度的具体化和融智学思想之信息形式化结构化数码化的具体落地。同时万维图谱又是类脑结构模型的最有力支撑。万维图谱包含数十种分支图谱，分别是属性图谱，行为图谱，状态图谱，数量图谱，因果图谱等众多图谱。万维图谱承载数据的结构化信息化数码化的具体落地，是模仿类脑记忆，学习，逻辑，意识等体系的核心落地化支撑体系。

认知维度以人类认知体系为基础，是人类认知概念内涵和外延的具体化。核心支撑思想来源于古今中外哲学和众多科学体系，是哲学体系和科学体系的融合落地和具体化。认知维度的划分可以从哲学和众多科学体系入手，也可以从语言学，认知语言学和形式语言学入手。从两个方向上都可寻找到认知维度的范畴和边界。认知维度的范畴和边界划分清楚之后，就可以指导技术体系识别认知的范畴和边界。识别之后，就可以拆分信息体系，符号体系，语言体系等的结构。结构拆分之后，就可以存储到万维图谱之上，分散到各个分支图谱之上，形成结构化数据体系。让信息形式化结构化和数码化。信息的结构化存储，也是信息的理解和记忆过程。结构化数据之上，可以模仿构建人脑的理解，记忆，学习，情感，思维，意识等核心类脑能力。因此认知维度的划分，是认知智能的最基础核心的研究任务。是后续模仿人类大脑核心能力的第一步。从认知维度到结构化拆分，到结构化数据的形成，到类脑结构，功能和机制的模仿都是先决条件。因此，认知智能认知为核心，具体落地认知维度划分为核心，结构化数据为核心。

认知维度的划分与识别是认知智能技术落地的关键步骤。认知维度的划分本文主要从语言学角度来剖析。认知维度在语言体系上对应具体的语义单元。而语言体系本身就存在着语法结构。从认知语言学上来说，语言的语义和语法有着密不可分的关系。因此可以从语言体系的语法结构去划分认知维度。比如句类，句型，句式和词性等体系。每一个句类，句式句型还有词性等都代表了具体的语义单元，也代表了具体的认知维度。从语言学，认知语言学，形式语言学角度，研究清楚认知维度和语义单元基本上就可以划分和识别认知维度的范畴和边界。具体可以从句类，句型，句式，词性，字词结构等方面寻找突破点。具体这里不做太细节的介绍。从哲学和认知论心理学等学科也可以寻找和划分认知维度，但是没有从语言学，形式语言学，认知语言学方面更具操作性意义。因此可以把语言体系作为寻找认知维度，划分认知维度，识别认知维度的核心突破口。这方面我们已经有了系统的理论，技术和落地产品。从认知维度落地的角度来说，核心在于理论体系的成熟和完善，不在于使用某种技术或者编程语言。

认知维度是人类认知宇宙世界的视角或者侧面，是人类认知的归类。认知维度本身也是树形结构，具体分上层认知维度和子维度，综合起来构成认知维度体系。清晰的认知维度划分，指导人类认知宇宙世界的结构，指导语言结构的划分，语义的单元的拆分，是理解信息体系，符号体系，语言体系的基础。是 NLP,NLU,NLG 等技术体系的核心基础之一。认知维度的自动化识别与应用，让技术上，摆脱语义单元模糊状况，形成语义的自动标注，从而为计算机理解语言提供良好的参考和依据。同时，认知维度在信息体系，符号体系等方面也有重大用途。是理解信息和符号规律，规则内涵的最要依据之一。计算机视觉和自然语言处理之间共同的特性之一，也是认知维度。因此认知维度是连接计算机视觉和自然语言处理之间的桥梁，比如看图说话，看描述绘图等技术体系，都需要以认知维度识别和应用为基础。认知维度是认知的结构化，信息化，数码化，理解化的基础之一，也是信息体系，符号体系，语言体系等体系的结构化，信息化，数码化，理解化的重要参考依据。

类脑模型是思想体系和一系列技术体系的总称。类脑模型以复制模仿人类大脑结构，功能，机制为目标，以认知，理解，记忆，逻辑，情感，思维，意识等类脑能力为具体研究范围。类脑模型，首先就是人类大脑结构的复制和模仿。模仿人类大脑网络结构主要是概念层次网络（图脑，万维脑，符号脑），此网络以概念为基本单元，以认知维度为分支。概念对应神经元本身，认知维度对应神经元的突触。当无数的概念和认知维度按照特定的结构连接之后，就产生了庞大而复杂的立体的网络结构体系。这个网络结构体系，就是人类大脑神经元网络结构的复制品。同时也和国外研究的词脑结构非常类似。概念层次网络，更先进，更具有落地的操作性。在概念层次网络之上，可以构成一个以概念和维度为基础单元的庞大网络结构，这个网络结构本身是可以自我更新，维护和学习的。是复制人类大脑核心能力的基础和依据。首先这个网络结构是结构化的信息存储结构，信息的存储是复制记忆体系的基础，记忆体系是理解体系，逻辑体系，情感体系，意识体系的基础。因此有了这个概念层次网络，就有了复制人脑核心功能，机制的技术支撑。

类脑的落地主要在两个方面：第一，脑网络结构的模仿。第二，脑功能机制的模仿。脑结构的模仿，就是构建 HNC 概念层次网络。脑功能机制的模仿，就是在这个结构之上，复制类脑相关能力。因此复制类脑结构是第一步。类脑结构的模仿，需要在认知维度和万维图谱的支撑下，才能得以实现。认知维度划分概念的视角，侧面和维度。万维图谱具体落地认知的维度，不同认知维度对应不同的分支图谱。各个分支图谱联合组成的庞大网络体系就是概念层次网络，就是万维脑，图脑。人脑核心能力的落地，是以概念层次网络为基础依据。概念网络和万维图谱形成的结构化数据，本身就是人脑理解，记忆两大核心能力的体现。人脑情感，是建立在记忆结构化数据基础之上的，人类的逻辑思维体系也是记忆结构化数据的综合应用，如逻辑的判断，选择，类比，归纳，总结，演绎，抽象，泛化等能力都是记忆数据的综合应用。因此有了类脑的结构和万维图谱形成的结构化数据之后，人脑的各大能力，就有了复制的基础和依据了。

类脑模型技术体系的应用主要在三个方面：第一复制类脑结构。第二，复制人脑核心能力。第三，让计算机，机器人，万物互联的机械体，智能体等具备类似人脑的能力。5G 推动万物互联，类脑能力推动万物智能。万物互联和万物智能综合支撑国家新基建，配合国家 2030 科技计划。类脑能力的应用和前景是非常广阔的，且适用各个需要智能设备的企业和行业。类脑模型的理论，技术的成熟是认知智能体系成熟的标志之一。是社会发展和科技发展的更高级阶段，也是国家核心科技战略之一。新一代，下一代智能体系的核心和关键就是破解人脑的奥秘。复制人脑的结构，功能和机制。而类脑能力整套技术体系，可以为这个提供最有力的支撑。

万维图谱是数十种图谱的组合，是认知维度的具体化落地应用之一，是类脑模型的基础结构和数据支撑。万维图谱包含属性图谱，状态图谱，行为图谱，数量图谱，因果图谱等数十种图谱。目前业内所使用的知识图谱和万维图普的分支图谱属性图谱对应。知识图谱只是万维图谱的分支图谱之一。万维图谱以落地认知维度，归类认知维度为基础，以结构化数据为核心，以支撑类脑记忆，类脑理解为目标。以支撑复制类脑学习，情感，逻辑，意识等大脑能力为导向。万维图谱是所有数据结构化的核心存储媒介，是类脑结构，和类脑能力机制的最核心的底层技术体系支撑。万维图谱是信息体系，符号体系，语言体系具体结构化落地的核心技术体系之一。万维图谱配合认知维度，可以彻底解决类脑的理解，记忆，情感，思维，意识等类脑模式，是认知智能的三大奠基技术体系之一。万维图谱也是认知智能三大理论（HNC, 融智学，三体论）体系的落地的技术体系之一。万维图谱的核心就是数据的理解化，结构化，形式化和数码化的体现。因此万维图普在认知智能整套技术体系中有着重要的作用。用好万维图谱，认知智能整套理论体系，技术体系，都可以得到最有力的技支撑，是复制大脑结构和类脑能力的核心之一。

万维图谱的落地以认知维度为指导。具体操作如下: 1. 先找到认知维度的范畴和边界。3. 结合认知维度定义和结构各个分支图谱。3. 分类认知维度到各个分支图谱之上。4. 找到语言学语法结构和认知维度的对应关系。5. 拆分语言结构，拆分语言表达的语义单元。6. 把这些语义单元存储到各个对应的分支图谱之上，形成结构化数据。万维图谱的落地有几个核心关键点：1. 认知维度的范畴和边界，要划分清楚。2. 认知维度和语义和语法对应关系要划分清楚。3. 图谱命名和图谱所涵盖的认知维度要对应清楚。4. 语义如何拆分，拆分之后如何存储到万维图谱的分支图谱之上，要需要划分清楚。

万维图谱的落地以认知维度为指导。具体操作如下: 1. 先找到认知维度的范畴和边界。3. 结合认知维度定义和结构各个分支图谱。3. 分类认知维度到各个分支图谱之上。4. 找到语言学语法结构和认知维度的对应关系。5. 拆分语言结构，拆分语言表达的语义单元。6. 把这些语义单元存储到各个对应的分支图谱之上，形成结构化数据。万维图谱的落地有几个核心关键点：1. 认知维度的范畴和边界，要划分清楚。2. 认知维度和语义和语法对应关系要划分清楚。3. 图谱命名和图谱所涵盖的认知维度要对应清楚。4. 语义如何拆分，拆分之后如何存储到万维图谱的分支图谱之上，要需要划分清楚。

万维图谱的应用主要有以下几个方面：1. 落地支撑认知维度理论和技术体系。3. 支撑类脑结构概念层次网络的构建。3. 支撑信息，符号，语言体系的形式化，结构化，数码化，理解化的思想。4. 支撑类脑能力和机制的实现。5. 支撑构建常识库，知识库和专家知识库。6. 支撑计算机，机器人以及智能软硬件综合类脑智能。7. 在万物互联的基础之上，支撑万物智能。

认知智能三大技术体系是认知智能整套体系的核心落地支撑。是认知智能三大理论体系的具体落地实施方法和技术体系。三大技术体系往下还需要细分很多分支技术体系。从而形成系统化的，可操作性的认知智能整套技术体系。三大技术体系最终的目的就是模仿复制人类大脑的结构功能和机制，是下一代智能体系，全新的智能体系。三大认知智能体系落地的认知智能机器人和认知智能体系下 NLP,NLU,NLG 等相关体系优势已经非常明显。认知智能三大技术体系，落地上整体还在初级阶段，未来会逐步成熟落地，从而推动科技，技术的整体发展，引领下一个智能新时代。

认知智能 CI 和人工智能 AI 的区别

人工智能和认知智能都是计算机科学的分支学科之一。人工智能是智能时代的第二个阶段，认知智能是智能时代的第三个阶段。认知智能也并不是智能时代发展的最终阶段，最终阶段应该是通用智能强智能时代。本文主要就人工智能和认知智能的理论体系，技术体系，智能程度等三大方面进行分析比较。无论是人工智能还是认知智能，都有其重要的时代特征。一项新体系的产生往往和新的时代相伴而生。社会和科技的发展演进，整个过程也是不可阻挡的，同时也是不可逆的。新的科技和技术的产生是旧的科技和技术发展的需求，也是社会发展的需求。人类社会就是在一次次的创新和突破中越来越先进，越来越文明，走向的阶段也越来越高级。清楚人工智能和认知智能的区别，将有助于我们认清时代发展，认清时代特征，从而跟上全新的时代，跟上全新的科技。用全新的科技体系武装自己的头脑和企业，助力人生腾飞。

人工智能和认知智能都是计算机科学的分支学科之一。人工智能是智能时代的第二个阶段，认知智能是智能时代的第三个阶段。认知智能也并不是智能时代发展的最终阶段，最终阶段应该是通用智能强智能时代。认知智能核心理论：1. 中西方哲学体系：易经、道德经、存在论、本体论、认知论等。2. 中西方科学体系：心理学、逻辑学、认知科学、信息论、符号学、语言学、认知语言学、形式语言学、脑科学、情感学、计算机科学、数学等学科。3. 三体论（宇宙、信息、大脑三者关系论）。4. 融智学。5. 概念层次网络理论。6. 脑结构、功能、机制理论。7. 哲科，文科，理科跨界融通理论。

人工智能核心理论：1. 西方哲学体系：西方哲学，存在论、本体论、认知论等。2. 中西方科学体系：心理学、认知科学、信息论、控制论、不定性论、神经生理学、语言学、形式语言学、计算机科学、数学，统计学、等学科。

认知智能和人工智能理论总结：认知智能的核心理论支撑体系主要分三个部分，中西方哲学（特别是中国哲学思想体系的引入），中西方科学体系，国内创新的理论思想体系（三体论，融智学，概念层次网络思想等）。特别是中国哲学思想的引入和创新思想体系的引入，这个在认知智能理论体系中有重大作用。同时在学科体系，在类脑结构功能机制等方面的理论体系也具有独创性。人工智能的核心理论支撑主要包含西方哲学体系，西方科学体系两大部分。在西方哲学体系上认知智能和人工智能有重叠部分，在学科体系上也有重叠部分，具体区别也比较明显。认知智能以认知体系为基础，以研究复制人脑结构功能机制为目标，其中也包含目前人工智能的感知理论技术体系，以语言学为突破口。人工智能目前主要以感知理论体系为基础，以数学和统计学为突破口。以上也就是人工智能和认知智能从理论体系上的最核心区别。

认知智能的技术体系来源于中西方哲学，中西方科学以及中国自主原创的理论思想体系。主要包含以下四大技术体系：1. 认知维度划分与识别 2. 类脑（结构，功能，机制）模型的构建与落地应用。3. 万维图谱的构建与落地应用 4. 人工智能现有的三大技术（机器学习，深度学习，知识图谱）体系。人工智能的技术体系来源于西方哲学和中西方科学体系。主要包含三大技术体系：1. 机器学习 2. 深度学习 3. 知识图谱 认知智能的技术体系和人工智能的技术体系有重叠的地方。人工智能的技术体系是作为认知智能技术体系的一部分。认知智能发展创新了全新的技术体系。包括认知维度，类脑模型，类脑结构功能机制以及万维图普等技术体系。在技术体系上，认知智能离不开人工智能现有技术体系的支撑。但是认知智能更要突破创新和发展。

认知智能的三大技术体系认知维度，类脑模型，万维图谱。人工智能的三大技术体系机器学习，深度学习，知识图谱。从技术体系上来说，知识图谱包含在万维图谱之内，和万维图谱的分支图谱属性图谱是对应的。包括哈工大提出的事理图谱和万维图谱的分支图谱行为图谱是基本类似的。人工智能技术体系两大图谱知识图谱和事理图谱基本上都包含在认知智能技术体系万维图谱之内。人工智能技术体系主要是感知智能技术体系，认知智能技术体系主要是认知方面的技术体系。其和人工智能最大的技术体系区别就是认知维度，类脑模型和万维图谱。

认知智能和人工智能智能程度的区别，要从两者的理论体系和技术体系综合比较分析。认知智能以认知体系为基础，以类脑结构功能和机制为基础。人工智能以感知体系为基础，以统计计算理论为基础。因此这就决定了目前的人工智能技术体系不可能产生综合系统化的认知能力和类脑能力。其综智能程度还在感知层面。因此认知智能的核心智能程度理论上是在认知能力和类脑能力，类脑能力包括理解，记忆，学习，情感，逻辑，沟通，意识等方面。而人工智能的核心智能程度主要在感知层面，包括视觉，听觉，触觉等能力，还包括非常浅层的认知能力和类脑能力，只是非常浅层。随着人工智能技术体系天花板的到来，迫切需要全新的理论体系，全新的技术体系，来继承，发展，创新，突破现有的人工智能体系。而认知智能整套体系，也是在此环境下应运而生。认知智能是人工智能的继承和发展，和人工智能是智能时代的两个阶段。相互有关联，相互又有明显的区别。要分开来看。

认知智能和人工智能本文从三大角度进行了粗略的分析对比，具体包括理论体系，技术体系，智能程度等方面。在理论上有重合的方面，也有明显区别的方面。在技术体系上，有重合的方面，同时也有创新突破的新技术体系。在智能程度方面，认知智能更注重认知和类脑能力方面的智能，人工智能更侧重于感知层面的能力。无论是感知能力还是认知能力还是类脑能力，其都是人类自身不可或缺的能力。且计算机以及机器人，也必不可少。感知智能，认知智能，类脑智能都是计算机体系，机器人体系所必须的必备的基础能力。认知智能整套技术体系，理论体系，智能程度等还在初级阶段，未来会逐步走向成熟。全新的智能时代，正在来临。