作為用戶， 我們已經認為技術成長理所當然。 而像個人電腦一樣的數位設備， 使我們能夠閱讀檔和訪問互聯網。 電腦會不會再次給我們帶來驚喜？可能在於認知計算——一種被廣泛認為是人工智慧最重要的技能。
事實證明， 電腦程式可能積累經驗並應用它來修改其行為。 他們在尋找給定問題的最佳解決方案時進行自我修改。
當它處理數位時——電腦正看著你的臉所有現有的認知計算定義都有一些共同的特徵。 一般來說， 這個術語是指通過對人類大腦功能的研究而產生技術的集合。 它描述了人工智慧和信號處理的結合。 兩者都是機器意識發展的關鍵。 他們體現了先進的工具， 如自學習和推理機器， 得出自己的結論， 過程自然語言， 產生言論， 與人類交往等等。 所有這些都是人與機器之間合作的方面。 簡而言之， 術語中認知計算是指一種模仿人腦處理資訊的方式，
認知計算模擬人的思維。 增強了設備的能力——使用者賦予機器的權力。 認知機器可以積極地理解這種語言， 並對從自然語言交互中提取的資訊作出反應。 他們也可以識別物件， 包括人臉。 它們的複雜性是人類歷史上任何產品無法比擬的。
本質上， 認知計算是一組功能和屬性， 使機器變得更加智慧化。 認知計算可以被看作是一種技術性的遊戲規則， 也是一種用新的、微妙的方法來連接人與機器。 雖然它既不具有情感， 也不具有主觀意志， 卻能夠連接主體和客體之間的關係。
像Siri（來自蘋果）這種電腦助手勢必逐漸變得更加人性化。 開發這些功能的努力將集中在電腦技術。 這是為了讓機器準確地瞭解人類， 即不僅瞭解人們提出的問題， 還要瞭解其潛在的意圖， 以及來自處理給定問題的用戶的有意義的提示。 換句話說， 機器應該明白人類行為的概念和社會背景。 例如， 一個簡單的問題， 關於時間的， 休息時間你不知道要幹什麼的時候，
我想在這裡停下片刻， 並將讀者引用到我以前的機器學習文章。 機器學習增加了電腦的整體“經驗”， 它通過執行任務累積。 例如， IBM的沃森瞭解自然語言問題。 為了回答他們， 它搜索各種各樣的資料庫， 無論是商業， 數學還是醫療。 隨著每個連續的問題（任務）， 電腦都會磨練自己的技能。 它吸收的資料越多， 賦予的任務越多， 其分析和認知能力越大。
機器學習已經是非常複雜， 雖然基本的機器技能與人類大腦相似。 它可以根據經驗自我完善。 然而， 直到認知計算才能分析圖片， 使用者才能真正享受與實際智慧技術的互動。 該機器不僅提供對結構化資訊的訪問，
在這一點上， 我想從日常經驗中提供一個例子。 汽車導航系統依賴于大量的地形資料，分析生成地圖。然後，顯示該地圖，以從請求的點A到點B的路線完成，並適當地記錄使用者的旅行偏好和先前的路線選擇。這取決於機器學習。然而，直到車載導航普及，機器才能議一條避免交通繁忙的特定路線，同時結合我們的習慣——認知計算。
數文書處理不是一切IBM Almaden研究中心Jeffrey Welser的負責人Jeffrey Welser，在花費近五十年的時間開發人工智慧，提供了這樣一個簡單的答案：“人的心靈不能很好地壓縮數字，但是做其他事情就好，比如玩遊戲，策略，理解謎語和自然語言，並認識面孔。所以我們如何能夠讓電腦做到這一點？”使用演算法和自學習開發可幫助人類作出決定的機器，IBM大大提高了技術世界的水準。
毫無疑問，人腦的研究已經成為促進資訊技術發展的跳板，對我們的生活有更廣泛的影響，影響著商業，安全，行銷，科學，醫藥和工業領域。“ 看到”瞭解自然語言和識別物件的電腦，可以説明每個人尋求治癒疾病。在商業世界中，技術應該在時間上更有效地利用人力資源，找到更好的方式來獲得新的能力，最終瓦解傳統管理模式所產生的嚴格的企業規則。在醫學上，沃森將立即通過患者的病史，幫助診斷健康狀況，並使醫生能夠即時訪問以前在所需時間範圍內無法檢索的資訊。這可能成為診斷和治療尚不能治癒的疾病的重大突破。
沃森已經引起了腫瘤學界的廣泛興趣，其成員對電腦快速搜索癌症資料庫（這在癌症治療中至關重要）的能力寄予厚望，並向醫生提供重要提示。
結合量子計算，這將成為解決複雜技術問題的有力工具。即使在今天，行銷專家認識到認知計算系統的價值，它們在自動化，客戶關係和服務個性化方面發揮越來越重要的作用。資料處理、戰略規劃、建模也有至關重要的作用。人類活動的每一個領域最終將從這些技術突破中獲益。
機器的第三個年齡有些人甚至聲稱認知計算將從IT的第三個時代開始。早在20初期世紀，電腦被視為單純的計數機。從五十年代開始，他們開始依靠巨大的資料庫。在21世紀，電腦學會了看，聽和思考。由於人類思維是一個複雜的過程，其結果往往是不可預測的，也許我們可以假設人與機器的認知聯盟，很快將導致現在難以預見的發展。
未來的機器必須改變人們獲取和擴大知識的方式，實現“認知”加速。然而，無論未來可能帶來什麼，今天，隨著電腦變的越來越聰明，人類社會將變的更有效率。
汽車導航系統依賴于大量的地形資料，分析生成地圖。然後，顯示該地圖，以從請求的點A到點B的路線完成，並適當地記錄使用者的旅行偏好和先前的路線選擇。這取決於機器學習。然而，直到車載導航普及，機器才能議一條避免交通繁忙的特定路線，同時結合我們的習慣——認知計算。數文書處理不是一切IBM Almaden研究中心Jeffrey Welser的負責人Jeffrey Welser，在花費近五十年的時間開發人工智慧，提供了這樣一個簡單的答案：“人的心靈不能很好地壓縮數字，但是做其他事情就好，比如玩遊戲，策略，理解謎語和自然語言，並認識面孔。所以我們如何能夠讓電腦做到這一點？”使用演算法和自學習開發可幫助人類作出決定的機器，IBM大大提高了技術世界的水準。
毫無疑問，人腦的研究已經成為促進資訊技術發展的跳板，對我們的生活有更廣泛的影響，影響著商業，安全，行銷，科學，醫藥和工業領域。“ 看到”瞭解自然語言和識別物件的電腦，可以説明每個人尋求治癒疾病。在商業世界中，技術應該在時間上更有效地利用人力資源，找到更好的方式來獲得新的能力，最終瓦解傳統管理模式所產生的嚴格的企業規則。在醫學上，沃森將立即通過患者的病史，幫助診斷健康狀況，並使醫生能夠即時訪問以前在所需時間範圍內無法檢索的資訊。這可能成為診斷和治療尚不能治癒的疾病的重大突破。
沃森已經引起了腫瘤學界的廣泛興趣，其成員對電腦快速搜索癌症資料庫（這在癌症治療中至關重要）的能力寄予厚望，並向醫生提供重要提示。
結合量子計算，這將成為解決複雜技術問題的有力工具。即使在今天，行銷專家認識到認知計算系統的價值，它們在自動化，客戶關係和服務個性化方面發揮越來越重要的作用。資料處理、戰略規劃、建模也有至關重要的作用。人類活動的每一個領域最終將從這些技術突破中獲益。
機器的第三個年齡有些人甚至聲稱認知計算將從IT的第三個時代開始。早在20初期世紀，電腦被視為單純的計數機。從五十年代開始，他們開始依靠巨大的資料庫。在21世紀，電腦學會了看，聽和思考。由於人類思維是一個複雜的過程，其結果往往是不可預測的，也許我們可以假設人與機器的認知聯盟，很快將導致現在難以預見的發展。
未來的機器必須改變人們獲取和擴大知識的方式，實現“認知”加速。然而，無論未來可能帶來什麼，今天，隨著電腦變的越來越聰明，人類社會將變的更有效率。