中国工程院院士李德毅发表了题为《大数据时代的认知计算》的演讲。他分析了认知究竟可不可以计算，并阐述了大数据时代、移动时代，认知计算应该何去何从。
MDCC 2013移动开发者大会于2013年11月13-14日在北京国家会议中心隆重召开，本届大会由CSDN和创新工场联合主办。逾百位国内外移动互联网领域的领军人物与核心技术专家，以“全民移动，重塑世界”为主题，分享最新实践经验，探讨移动互联网发展趋势。此外，智能硬件、移动娱乐游戏、微APP三大主题峰会成为本次大会新亮点。
中国工程院院士李德毅发表了题为《大数据时代的认知计算》的演讲。他分析了认知究竟可不可以计算，并阐述了大数据时代、移动时代，认知计算应该何去何从。他认为以人为本的认知物联网的时代已经到来了，大数据时代的认知计算正在逼近认知科学。
以下为演讲实录：
李德毅：各位同行大家好。移动生活、移动品质，给我们带来的变化很大。这一年社会上的人，拿个手机，有说有笑有拍照，这就是给我们带来的变化。
人活着就要动，移动的速度是多少，把移动速度搞清楚，移动产品才搞得清楚。我们靠两条腿动，靠轮子动，靠高铁动，靠飞机动，主要还是低速移动，所以我们叫移动，不叫运动。但是背个笔记本是个负担，所以我就想一想，大数据时代对我们移动生活带来了什么变化，也就是大数据时代人的认知，认知最简单的是说话、听、看、写。
认知可不可以计算？
这是一个很古老的命题。因为老科学家认为人是世界上最高级的精品，比其他东西都强，认知是不可计算的。
我们希望提高人的生活品质，我们希望智慧。说把智慧城市变成智能城市，智能是个技术，我们要的是智慧。我们说你这个良心大大的坏了或者我心情不好学不进去，说明这个认知和心态有关系。但是作为人工智能的科学，作为认知科学来说，我们长期以来强调的是智商，脑智，依据现有知识进行分析、联想、推导或归纳，产生新知。我们认为人的认知主要靠大脑。
后来说不对，你这个人智商很高，情商太低不行。面试的时候老板要通过意象、直觉、想象、情感等进行直观、综合的思考，在创新中起着至关重要的作用。这就是二元。更多的人说成功等于40%的智商和60%情商的相互作用。所以认知科学到现在还有很多没有解读的地方。
1936年，天才科学家图灵建立了图灵机概念，任何形式系统可以通过图灵机准确刻画。
老百姓通常把计算工作交给电脑，它是基于人脑的智能吗？IBM研究了一个生产计算机。人们把人的思维能力放到机器里去，前台是机器，后台是人。从这个意义上，认知应该是可以计算的。
我们的程序问题、停机问题、程序验证问题本质上是不可以计算的。所以我们打了补丁还有漏洞。
数学自身是机器程序不可穷尽的。并不是所有的数学问题都可以用计算机来做的。所以人脑不能被物化变成电脑，重要是人脑能不能被形式化。好多诺贝尔获得者都在这个方面获得了重大贡献。但计算性是不依赖于形式系统的选择的。
因此，IT工作者千万不能用行政化的方法来研究思维和意识。意识怎么理解？灵魂怎么理解？宗教怎么理解？信仰怎么理解？它们和思维是什么关系？脑里面有分工，这块干什么，那块干什么，后来研究的成果发现，人的意识和精神活动，是由大脑不同区域共同作用产生的。怎么样才能共同作用，这个问号到现在还很大。
生命科学家喜欢物理，喜欢化学，难道人的思维是由物质和化学规律支配的吗？这个令人怀疑。
有人认为，人是不可能自己把自己搞清楚的。你要研究一个东西，要站在一个东西之外。
大数据时代的挑战
在这样的情况之下，自然杂志登出了一篇重要文章，里面一个小标题——BD（大数据）时代的科学，我们应该怎么做，这是我们时代的挑战。
大数据的来源分为三大块：
- 第一块是地球，我们叫数字地球，自然大数据把我们的地球、宇宙搞清楚。
- 第二是生命，包括各种动物，尤其包括我们人类，这本身也是大数据。
- 第三就是社交，互联网，尤其是移动互联网，我们的日常生活都是大数据，这样的大数据使你对科学，认知科学提供了挑战。
我们去看病，现在不是看医生，医生很宝贵，主要是看仪表。到了医院还没坐三分钟，医生一大堆化验单出来，让做X光、B超、内镜检查、核磁，你还得排队，排了两个星期，才把这些检查做了。你拿着化验结果去找医生，医生不到三分钟把药开出来，现在看病不是看医生，现在就是查，诊查的治疗。医生跟你说一句话，你还没听懂就接待下一个病人，这就是我们日常看病，花钱看仪器，这就是大数据带来的现实。
这些年来，医学诺贝尔奖很多颁给了医学企业的发明，所以现在的高明医生，要么是器械的发明，要么他们能从医疗数据发现价值。你排队5分钟，医生一看没问题，他从这个数据里发现了价值。大数据时代你会发现，你只要知道了是什么，就知道怎么做。
这样问题就淡化了，为什么不仔细诊断了，因为这么多病案，你这个情况在他的病人库里非常清楚，所以怎么做很简单。
我们认为科学是解决的形而上，技术解决的是形而下，我们研究的对象是认知、智慧。现在把我们的对象是什么的问题，可以用大数据来解决，在这样的情况下，对大数据对不同案例对象的处理，也可以用大数据来解决。因此这个社会更多研究的是关联，把科学放在后面。科学解决因果问题，要解决主次问题，解决前后问题。所以人们能更多的解决问题就是好汉。
我们对曾经认为的科学是技术的先导产生了怀疑。在当今情况下，因为IT技术的发展，技术也可以成为科学的先导，要求认知自学的数字化，这是我们大数据对认知科学的认识，以及认知计算的不同。认知计算是技术。
这样的情况下，大数据时代对计算正在告别认知科学。
对人的认知而言，欧盟在上世纪就进行了脑科学的研究。今年澳门又提出了人类大脑计划的，奥巴马也发动了脑计划。这和我们信息工作者关联得太少，全是生命科学家，我觉得我们人类的大脑，从生命科学的角度来讲，大家和猴子的大脑区别不是太大，因为已经有研究表明，脑结构差不多。
我就在想，我是在英国学习的，撒切尔后来得了老年痴呆症，我个人认为她的老年痴呆和一般人的老年痴呆没有多大的区别。因为我认为脑计划的研究有一点偏了。
人类和其他动物相比，都有灵感，有语言，唯独人有文字，因为有文字，才有文明，才有传承。我们的青年人到大学，都要学习知识，学习文明，这个很重要。如果没有文字，我们和其他动物差不多。
另外还要研究人类认知的社会属性，这两个不清楚，认知科学搞不清楚，我建议要把这两点作为人类认知的切入点。
要研究脑认知的后天属性，认知不仅是前面的天性所决定的，DNA、基因、遗传，还要看后天学习和积累的结果，是与社会环境、社会实践，群体交互相关联的。
在移动生活时代，我们怎么办呢？
大数据时代自然语言处理技术正在改变我们的移动生活。
语言是思想的直接现实，这句话是马克思讲的，语言是人类思维的载体，语言是认知科学和认知计算要应对的首要问题。我们的移动生活首先要讲语言，你哪一天不说话不行，能听会说是我们必须具备的能力。让我们迎接语音时代的到来。人类走向文明的四个重大里程碑中，语言和文字占了重要的地位。
人类运用自然语言进行交流获得的效果。你跟人家沟通得到的效果当中，很重要的就是你的强度和语调，要占38%，还有你的面部表情，它有情感在里面。从我们认知科学来说，半个世纪的自然语言理解的研究中，我们对此关注了多少？
人们在思考和解决任何问题时，通常是定性的，对量的规定性往往是是非数值。我们研究大数据，它有一个定性，定量转换的问题。科学研究当中，人们用对象语言表达一个特定的精确学科，比如物理数学、C语言，都是用自然语言来表达。
我们就变成两个学派的争论，脑科学认为自然语言是不可计算的。
如果一个问题不能全部形式化，那么其中的局部问题可不可以形式化？自然语言可以在什么程度上被形式化，取决于能否把不确定性形式化。研究不确定性，我认为是一条道路。
科大讯飞做了一个客服中心，移动客服录音大数据，可实现一秒钟对100万小时音频数据的检查。这就是一个很大的变化。你是雇佣500位客服人员还是启用一台服务器？所以还是用一台服务器。在半个世纪的自然语言理解的研究中，我们对此关注了多少？
我们看报纸，有这么一段文章，但是你仔细看的时候，发现这个字序不对，但是它又能影响我们多少东西？在半个世纪的自然语言理解的研究中，我们对此关注了多少？
再看一个例子，我们网上动不动要区分对方是人，我们经常出来一个识别码，叫你再输入一遍识别码，证明你是人。在半个世纪的语言文本理解的研究中，我们对此又研究了多少？
我觉得要创新，要新思维才能解决。机器人能听会说，能看会想，正在改变我们的生活，这就是移动生活的产品。
有一个产品你们可以做做，叫在线服务机器人。将来IT行业里面，随着智能技术的发展，移动客服中心可以裁减到50人。我们能不能有个智能耳机，这是我个人想的，你戴着耳机，我说话，我的口音比较重，你的耳机听到的是普通话，你能不能做这个？这个很好，特别是广东话北方人听不懂，尤其是语言翻译。假如两国元首会谈，奥巴马的话是普通话，但是是奥巴马的语音。这是一个多大的改变。实际上现在已经有了，这时候就需要云计算，需要一个方案服务中心，需要一个中文翻译服务中心，位置服务中心等等。
语音到文字，文字到文字，我们要让数据说话，这就是大数据给我们移动生活带来的变化。所以有人说先干掉短信。
我这个年龄对五笔字型输入是情有独钟，我们有两代人都是用五笔字型输入。从搜索引擎到个性化搜索，从规则学习到统计学习，从智能计算到情感计算，从形式语言学到智能翻译。
我们想象将来电视台主持人他拿到就能念，这个虚拟主持人在形象、情感、动作、语音、语调、风格都像某一个人多好，那我们演员也可以失业了。这样的时代也许会到来。
以大数据形态反映的语言，是可交互和理解的、是带毛的、鲜活的、有情感的原生态语言。
智能驾驶
下面讲讲和我们移动生活相关的智能驾驶，智能驾驶为什么火起来呢？因为它跟云计算，移动互联网，大数据密切相关，你只要做了这个东西，政府肯定会支持你。因为是战略性新兴产业。当初自然科学基金会在确定这个项目的时候，提出了科学的任务，解决实际的计算问题。后来把这个科学问题明确地用一个载体来表现，叫做科学任务，在正常的情况下北京开到天津，你能不能做得到？
我们用了很多雷达，我们要有驾驶行为数，在这个过程当中我们遇到了很多的困难，好比说要不要研制一个三维成像，怎么样有自学习功能。我们取得了可喜的成果。
我们有详细的实验报告、实验环境，以及超车的次数，我们今年还和韩国车做了比赛，我们在车子里做了一个交互鉴定。
我们想想以后怎么打的？手机目前来讲是人用的，所以以后是人和机器交互，将来你用手机打的，你把手机往汽车来一插，汽车就开跑了，到了一个地方，钱一付你就可以走了，你改变路径，你就用手机跟机器人对话，我们在座的企业家能不能做成，人、手机和轮式机器人之间的关系。如果这个做得了就不得了。
我现在的想法是想做这两个事情，北京从天安门到首都机场做一个实验，混在正常路径当中，目前我们有5辆车。上海我们希望从虹桥机场到浦东再到人民商场，我们准备了6辆车。一种是电动车，一种是混合动力车，一种是国产车。一个类型两辆。如果有一天北京城出现了飙车机器人，当然这是违法的，你还要问认知可以计算吗？
大数据时代，技术的有效性要比科学的完整性更重要。所以我建议这张图（见下面的PPT），给一些中小企业一些参考，我认为以人为本的认知物联网的时代已经到来了。有一个智能眼镜解决照相问题，解决看的问题，有一个智能耳机解决听的问题，有一个智能笔解决写的问题，还有智能手表，解决你身体测试，以及通讯的需求等等。这样一来，以人为本，构成穿戴式设备，这样就可以干成很多事情了。这样真正可以提高我们移动生活的品质，实现智慧生活。
总结一下，如果说人类对认知问题不能全部完整统一的形式化，这是认知科学要做的事。我们认知计算可以让成千上万的小众，甚至千千万万的特定情况下的认知可以局部的形式化。那么，大数据时代的认知计算是否正在逼近认知科学呢？
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