在接受TechTarget记者采访时，顾问兼作家JudithHurwitz讨论了大数据和分析学应用下认知计算系统的应用。他认为我们尚处于初级阶段，但认知计算的发展潜力巨大。

技术顾问兼作家JudithHurwitz认为，大数据分析问题让商业经理和他们主管的业务无所适从。谈到认知计算，我们指的是自然语言处理、分析学、机器学习及其他的混合体。网络系统、智能设备等中数据的增长，是认知计算应用发展的一大助力。

Hurwitz与共同作者Marcia Kaufmann和Adrian Bowles一起编写了《认知计算与大数据分析》一书。本书出版于2015年3月，阐述了认知技术的潜力，同时也正视了存在的挑战。TechTarget记者最近与Hurwiz &Associates公司的总裁兼CEO Hurwitz对话，对认知计算领域进行了了解。

TechTarget：你在书中指出认知计算的概念已经存在了很长时间——有些以人工智能的形式呈现。AI系统学习如何玩游戏等等。但是我们真的能把这些作为一个全新计算分类的基础吗？

Judith Hurwitz：我认为有些早期AI试验的设计是为了看看，‘我们能把现状推进多远？’那时的问题是，‘电脑能学会下西洋跳棋吗？’和‘电脑能学会下国际象棋吗？’之后IBM开始着手于Watson项目，他们开始认为这是一大挑战。电脑能够理解像“危险边缘”这样节目中的微妙语言和语境吗？这可不只是个游戏。事实是，像“危险边缘”这样的节目实际上对于电脑来说是非常复杂的环境。它包含分类、双关语、俚语——各种不同的电脑很难识别的东西，这需要大量计算和分析。

 “危险边缘”是个挑战，也为致力于揭开是否能训练电脑处理关系模糊的事物这一理念提供了证据——这些关系需要观察模式，观察细微之处，观察语境。我认为，现代认知计算就是从这里开始的。

 TechTarget：“危险边缘”参赛者的知识储备一定都很广阔。庞大的大数据也会让决策制定者无所适从，特别是在类似医学诊断这样的领域。这也是认知计算潮背后的一大推力，您认为是这样吗？

Hurwitz：确实如此。我们所面临的真正挑战——这也是认知计算引起反响的原因——就是我们正处在一个数据越来越多，越来越复杂的前所未有的时代。认知计算早期就曾应用于卫生保健领域。医生需要考虑新研究、新案例、新临床试验和新治疗方法带来的天文数字样的信息。世界各地新想法的产生效率堪比速度与激情。

TechTarget：认知计算包含自然语言处理、数据湖、专家对话模块及许多其他内容——总之内容很多。看来每个要素都会经历学习曲线，存在挑战的部分还需要耐心处理。

Hurwitz：我要说的是这会很容易。如果你把各个要素分来来看——无论是自然语言处理，本体论，创造数据语料库，还是获取数据，应用分析或机器学习，分配计算，云端——每个都在某一热门领域进行研究。能看到的是认知计算就是我上面说到的这些。当所有要素都到位后，在合适的时机，经济均衡的条件下，转变和革命就会发生。

这些东西都不是天方夜谭。我们现在的确是处于拓荒阶段。但是我认为这与典型拓荒阶段不同的就在于在许多涉及到这些的不同领域中已经有了许多专业技能和至少的积累。这不像25年前的AI，那时这是人们的一个梦想，但是他们不知道如何把它变为现实。它包含许多先进复杂的技术。Facebook、谷歌、IBM、日立、思科和因特尔等很多公司都在投资认知计算。