認知智慧是指機器具有主動思考和理解的能力，不用人類事先程式設計就可以實現自我學習，有目的推理並與人類自然互動。人類有語言，才有概念、推理，所以概念、意識、觀念等都是人類認知智慧的表現，機器實現以上能力還有漫長的路需要探索。

　　在認知智慧的幫助下，人工智慧透過發現世界和歷史上海量的有用資訊，並洞察資訊間的關係，不斷最佳化自己的決策能力，從而擁有專家級別的實力，輔助人類做出決策。認知智慧將加強人和人工智慧之間的互動，這種互動是以每個人的偏好為基礎的。認知智慧透過蒐集到的資料，例如地理位置、瀏覽歷史、可穿戴裝置資料和醫療記錄等等，為不同個體創造不同的場景。認知系統也會根據當前場景以及人和機器的關係，採取不同的語氣和情感進行交流。

人工智慧的三個層次：運算智慧，感知智慧，認知智慧

一是運算智慧，即快速計算和記憶儲存能力。人工智慧所涉及的各項技術的發展是不均衡的。現階段計算機比較具有優勢的是運算能力和儲存能力。1996年IBM的深藍計算機戰勝了當時的國際象棋冠軍卡斯帕羅夫，從此，人類在這樣的強運算型的比賽方面就不能戰勝機器了。

二是感知智慧，即視覺、聽覺、觸覺等感知能力。人和動物都具備，能夠透過各種智慧感知能力與自然界進行互動。自動駕駛汽車，就是透過鐳射雷達等感知裝置和人工智慧演算法，實現這樣的感知智慧的。機器在感知世界方面，比人類還有優勢。人類都是被動感知的，但是機器可以主動感知，如：鐳射雷達、微波雷達和紅外雷達。不管是Big Dog這樣的感知機器人，還是自動駕駛汽車，因為充分利用了DNN和大資料的成果，機器在感知智慧方面已越來越接近於人類。

三是認知智慧。通俗講是“能理解會思考”。人類有語言，才有概念，才有推理，所以概念、意識、觀念等都是人類認知智慧的表現。

目前，智伴科技旗下的班尼兒童成長機器人就是“能理解會思考”的。當你問了一個它不懂的問題，第二次再問時候也許它就學會了，這就是它自學的功能。五米內語音識別率為97%，可識別25種語言類情感，也是班尼的亮點之一。

因為當前的人工智慧（AI）識別做的只是比對，缺少資訊進入大腦之後的‘加工、理解、思考’步驟，因此僅僅停留在‘感知’，而並非‘認知’

走到認知階段，需要讓它掌握知識、進行推理。AI從“感知智慧”走向“認知智慧”的實踐目前在通用狀態下比較困難，但在一些諸如反洗錢、偵察等領域正在應用。認識智慧將是未來發展的趨勢。

簡單來說我們人類從生來下學說話，學認字，學讀書，學寫作，直到能發表自己的見解到某一個領域的專家，這是一個學習的過程。把這一個過程放在機器上的過程就是讓機器有認知能力

他不是一個獨立的學科，就如人類，不能僅僅只會思考，還要學會勞動，就是行為智慧。還要能感受外界，就是神經網路智慧。未來機器智慧發展必然是趨勢，只是如何發展，發展速度如何就要看時代的進度速度了。

將人工智慧真正轉變成現實的生產力，離不開認知智慧的轉化應用，而將認知智慧推入發展的快車道，還有一段路要走。“目前，認知智慧的發展遠遠不夠，技術上來看，它只相當於5歲左右兒童的認知水平。

導致認知智慧發展程度不高的原因主要有三：一是溝通能力較差，二是理解能力較弱，三是學習成本較高。“我們的最終目標是用人工智慧去做決策，希望它轉化成知識，落實到行動。因此認知智慧這一環節是繞不開的，我們也需要從這三個方面來入手，破解人工智慧的應用難題。”