融合认知计算的方法与原理

在数据智能技术产业化的过程中，一个重要的发展趋势是由计算智能、感知智能向认知智能技术升级。作为这一趋势在日常生活工作场景中的实际呈现，由美国人工智能研究公司OpenAI推出的产品ChatGPT在近日广受追捧。这项技术的本质是将海量数据与表达能力极强的Transformer模型结合，从而对自然语言进行深度建模，最终呈现为ChatGPT在上述模型参数的作用下对输入指令生成回复。然而，理想的认知智能技术远比现有的ChatGPT更加强大，该技术需要对信息化社会中由互联网、移动互联网和移动智能设备所产生的数据进行解读，这些数据包含语音、图像、视频、文本以及情绪等各类纷繁复杂的内容。本文所介绍的多源多模态融合认知计算（以下简称融合认知计算），就是我国自主研发的已场景化应用的认知智能技术，该技术以分词矩阵构建中文语义的技术核心，探索像人脑一样分析“机器大脑”无法理解的数据。本文将详细介绍融合认知计算的技术和特征，揭示其技术本质和核心逻辑，对促进认知智能技术进步，完成人工智能从“量变”到“智变”的跨越具有深刻意义。