第 28卷第 6期
2009 年 6 月
情报杂志 Vo\.28
June 2009 ]OURNAL OF IN丁"'ELLIGENCE
认知计算及其对情报科学的影响
Cognitive Computation and Its Impact on Infonnation Science
徐峰1 ，2 ， 3 冷伏海2
(1.中国科学技术信息研究所北京 100038;2. 中国科学院国家科学图书馆北京 1∞080;
3. 中国科学院研究生院北京 100049)
摘 要认知计算是综合了多种新兴技术的一个技术领域，认知计算技术的发展将会对情报科学产生深远影响。
对认知计算的一些基本概念进行了简单的总结，并对国内外认知计算的相关研究与计划，以及与认知计算相关的一
些情报科学领域进行了介绍，在此基础上，对认知计算对情报科学的影响进行了分析。认为认知计算的发展将会对
情报检索技术、信息组织及情报分析方法与技术等领域的发展产生深远的影响。
关键词认知科学认知计算认知科学情报科学
中图分类号 G202 文献标识码 A
情报科学作为一个独立的学科，除了拥有自身特
有的理论和方法体系外，不断吸收与移植其他学科的
理论、方法和技术一直都是推动情报科学发展的重要
因素之一。例如，计算机技术发展使情报检索正在从
语法检索向语义检索发展，统计学领域的许多方法在
情报分析研究中得到了广泛的应用。一些新兴的方法
与技术也被先后应用于情报科学领域，如人工神经网
络分析、复杂系统分析等等，这些新的分析方法与技术
进一步拓展了情报科学的研究领域，丰富了情报科学
的研究方法与技术。其中，一个在计算机、认知科学等
领域出现的前沿研究技术一一认知计算正逐渐受到关
注。虽然认知计算技术远未成熟，但已受到了情报科
学领域的关注，一些与认知计算相关研究领域已成为
了情报科学界研究的热点，而认知计算技术的发展也
将会对情报科学产生更加深远的影响。
1 认知计算相关概念
1. 1 认知、计算与认知科学认知是一个源自于心
理学的概念，(辞海》将认知解释为人类认识客观事物，
获得知识的活动，包括知觉、记忆、学习、言语、思维和
问题解决等过程，是人对外界信息进行积极加工的过
程。认知可以用各种表示(目标、信念、知识和知觉等)
和对这些表示实施操作的计算来解释。认知的构成信
息其实是"谁、什么、哪里、何时、怎样"这几个问题的答
案。
计算是对所有类型信息处理的统称。计算(∞m-
收稿日期 :2008 一 12 一 04 修回日期 :2009 - 02 - 03
文章编号 1002-1965(2009)06-∞20-04
putation)虽然是源于一个拉丁语的古老词语，但随着
计算机科学的出现，这一语词又再次获得新生。根据
施密斯(B. C. Smith)的分析，目前对计算概念至少存
在 6 种不尽相同的解释，而在认知科学中主要表现为
三种:形式符号操作、图灵意义上的能行可计算和信息
加工过程[1]。
认知科学源于 20 世纪 50 年代，该名称于 1956 年
的一次信息论的科学讨论会上提出。 60 年代，认知科
学开始发展起来。 1976 年， <认知科学》期刊创刊，
1979 年由 Roger Scha此，Allan Collins, Donald Norman
及其他一些心理学、语言学、计算机科学和哲学界的学
者共同成立了认知科学协会，使认知科学得到了迅速
的发展，成为了一个备受关注的学术研究领域。 90 年
代，有人将认知科学定义为研究智能和智能系统的科
学。如今世界上已有 60 多所大学拥有认知科学的相
关课程。
对于认知科学的含义有着多种不同的解释。总体
上，认知科学是一门以现代科学的观点，用科学的方法
研究人的精神世界的学科。认知科学是包含了心理
学、语言学、神经科学和脑科学、计算机科学，以及哲
学、教育学、人类学等许多不同领域学科的一门广泛的
综合性科学。
1. 2 认知计算 认识计算源自模拟人脑的计算机
系统的人工智能， 90 年代后，研究人员开始用认知计
算一词，以表明该学科用于教计算机象人脑一样思考，
而不只是开发一种人工系统凶。传统的计算技术是定
作者简介:徐 峰，男， 1976 年生，助理研究员，博士研究生，研究方向为高科技信息分析:冷伏湾，教授，博士生导师。
第 6 期 徐 峰，等:认知计算及其对情报科学的影响 • 21
量的，并着重于精度和序列等级，而认知计算则试图解
决生物系统中的不精确、不确定和部分真实的问题，以
实现易于处理、强劲和低价的工程问题解决方案。认
知计算是认知科学的子领域之一，也是认知科学的核
心技术领域。认知计算对于未来信息技术、人工智能
等领域均有着十分重要的影响。在认知科学领域，虽
说大多数人赞同"心智或认知就是计算"这一口号式的
纲领并在其指导下从事常规研究，但对于认知计算却
没有十分明确统一的概念。下面是对认知计算的一些
理解。
认知计算是综合了神经网络、计算机组织一系列
事件和经验作决策的一个技术领域。人工神经网络的
发展是该方向的一大进步。人工神经网络用于计算机
有关环境知识的组织，可使其作出合理(依据充分)的
选择，并有可能应对阻碍和问题。认知计算研究人员
认为，大脑是一种机器，因此有可能被复制[2J 。
认知计算是一个多种技术的综合体，每种技术用
不同的方法解决其领域内的问题。如人工神经网络将
生物神经的互动作为模式认知、决策、模拟和预测的模
型。模糊逻辑利用类似于人类决策过程的方式利用信
息，对于控制和决策制定应用十分有用。进化计算用
于自然选择和进化理论，在优化中十分有用。认知计
算为分析技术处理和人类活动提供了一个有效的途
径[3J。哈佛大学的Leslie G. Valiant 认为，与其他的方
法相比，认知计算主要有以下三个特点:所有存储、学
习或回忆都是用先前获取的信息通过承载网络执行的
简单算法过程;系统把持续学习作为后台活动;在更加
复杂的认知处理中，如分析复杂情景或推理时，内部计
算拥有一个重要的时间域和需要保持的状态信息[4J 。
认知计算是一种自上至下的、全局性的统一理论
研究，旨在解释观察到的认知现象(思维) ，符合已知的
自下而上的神经生物学事实(大脑) ，可以进行计算，也
可以用数学原理解释。认知计算寻求一种符合己知的
有着大脑神经生物学事实的计算机科学类的软件领
件元件，并用于处理感知、记忆、语言、智力和意识等心
智过程[5J 。
上面的几种理解从不同的侧面对认知计算的内涵
和特点进行了分析，从中可以看出，虽然表述不尽相
同，但许多学者对于认知计算涉及的主要技术领域，及
认知计算需解决的主要问题大都有着较为类似的看
法。综合以上概念，可以将认知计算简单地理解为综
合了多种技术的，旨在通过利用基于计算技术等人工
机制实现人类认知功能的技术领域，是认知科学的核
心技术领域。在情报科学领域常用人工智能的概念，
但实际上认知计算与人工智能所关注的重点存在着一
些差别。人工智能重在研制一种能够实现人类认知功
能的人工机器，而认识计算则重在研究可以模拟人类
的认知功能的计算原理和方法。
2 认知计算的相关研究
在国外认知计算已成为认知科学的核心研究领
域，而国内的相关研究与国外存在较大差距，尚未形成
稳定的研究力量。美国计算机科学家约翰·巴克斯把
计算技术分为了四个大的发展阶段，硬件、软件、网络
和通讯、认知计算技术，他认为继网络和通讯之后的未
来十年，认知计算技术将是下一步发展方向，即计算机
能够进行思想识别，就像人类用大脑思考一样，这是智
能技术的表现。他还认为，认知计算技术还会将信息
科学技术、纳米技术和生物技术领域结合起来。
目前对于认知计算的研究主要集中在对认知的可
计算性的解释，开发可以实现某种特定认知计算的系
统，以及如何利用现有的认知计算解决一些实际的问
题等方面。
国外认知计算的相关研究 尽管对于认知的
计算性存在着一些争议，但就目前的许多研究活动和
研究项目上看，国外有关认知计算的研究已成为认知
科学领域的热点之一。在一些国家中，认知科学及认
知计算受到了政府、研究机构到研究人员等方方面面
的重视。 2002 年，美国国家科学基金会(NSF)和美国
商务部(目充)共同资助了一个雄心勃勃的计划"聚合
四大技术，提高人类性能"，将纳米技术、生物技术、信
息技术和认知科学(NBIC)看作 21 世纪四大前沿技
术，并将认知科学视为最优先发展领域，主张这四大技
术融合发展，并描绘了这样的科学前景聚合技术以
认知科学为先导。因为一旦我们能够在如何(how) 、
为何(why) 、何处(where) 、何时(when)这四个层次上
理解思维，我们就可以用纳米科技来制造它，用生物技
术和生物医学来实现它，最后用信息技术来操纵和控
制它，使它工作。"[6J在欧洲，由欧盟资助的聚合技术及
其对社会科学与人文科学的影响(∞N四臼)项目也
同样强调了认知科学的重要性的。
在学术研究界，2006 年由 IBM Almaden研究中心
发起了 2006 年认知计算会议，该会议取得了良好的效
果。 2007 年又在加州大学召开了 2007 年认知计算会
议。会议的重点在于寻求一种自上至下的认知理论，
结合已知的自下而上的神经生物学事实，以解释观测
到的各种认知现象。其最终目的是了解何时，以及如
何实现认知的机器化[5J 。
另外，还有许多机构和研究人员参与了认知计算
相关的研究活动。在宾夕法尼亚大学认知科学研究所
. 22 情报杂志 第 28 卷
4 个研究重点中，以计算为主题的占了一半，分别是经
济战略行为与计算和逻辑与计算。麻省理工学院脑与
认知科学系把计算领域列为该系重点研究方向，主要
关注运动控制、视觉、神经网络学习、基于知识的知觉
和推理以及机器人技术。布朗大学认知和语言科学系
正在开展一项名为"心智的计算与数学"的项目，所探
讨的问题包括在不确定条件下人类是如何处理数据
的，数学模型如何解释人类的处理过程，以及怎样利用
计算模型在机器上实现这些过程。日本"脑科学时代
计划"也把建立认知、运动、行为和思想的计算原理列
为重点研究领域[8] 。
乔治亚计算技术学院的认知计算实验室主要是有
关真实世界问题与应用的基础性和应用研究，重点是
认知计算的问题，即真实世界问题的计算与系统问题。
该实验室的项目集中在以下两个主题，一是互动游政
的 AI代理，二是决策支持的 代理[9]0 IBM 和
瑞士政府合作研究的项目 Blue Brain Project 旨在建设
一个大脑皮层组织的复制品，目前该项目已确认了单
神经元程序[10]。洛克西德·马丁公司先进技术实验室
(ATL)正在设计一种自动工作的军事系统，能够以一
种持续的方式自动地学习和推理。为此，该实验室研
制一种本体驱动的解释和认知处理，其关键技术包括:
多形态认知代理结构，本体翻译协议和类推经验本体
协议等，可用于武装直升机的元人机作战，空中系统联
合无人作战和情报分析等[n]。美国国防高级研究计
划署(D成PA)信息处理技术中心(IP1D)2003 年开始
资助的认知计算项目的重点也是研制一种能够对环
境、目标和自身能力进行思考，具有学习能力，能与使
用者互动并解释其推理，以及应对突发事件能力的认
知计算机系统[12] 。
国内认知计算相关研究 我国对认知科学及
认知计算的研究尚处于起步阶段，多数研究是对国外
相关研究的介绍和总结。国内涉及该领域的研究人员
多数是哲学、心理学领域和信息技术领域。许多研究
虽然涉及认知计算技术，但多数将其纳入人工智能的
研究，很少使用认知计算这一概念。
2008 年国家自然基金委员会发布了"视听觉信息
的认知计算"重大研究计划，旨在充分发挥信息科学、
生命科学和数理科学的交叉优势，从人类的视听觉认
知机理出发，研究并构建新的计算模型与计算方法，提
高计算机对非结构化视昕觉感知信息的理解能力和海
量异构信息的处理效率，克服图像、语音和文本(语言)
信息处理所面临的瓶颈困难。 2008 年计划资助的重
点包括多模态信息协同计算、自然语言(汉语)理解、脑
一机接口、驾驶行为的认知机理和元人驾驶车辆集成
验证平台等领域。该重大计划的实施将有力地推动我
国认知计算领域相关研究的发展[13] 。
3 认知计算对情报科学的影晌
自人们将认知作为一门学科开展研究以来，认知
科学及其核，心技术认知计算对情报科学诸多领域的发
展均产生过重要的影响。比如，认知情报学已成为情
报学领域理论的一个重要的研究方向，在情报分析方
法、情报检索和信息资源建设等领域，认知计算相关技
术也在起到日益重要的作用。
认知科学对情报科学理论产生过重要的影晌
许多情报学家从认知科学的角度对情报科学的相关
理论进行过研究和探索，并形成了一些基于认知科学
的情报科学理论。如萨拉塞维奇认为，情报从广义上
来说，是直接与认知过程相关的情报，产生于两种认知
结构"认识"和"文本"之间的交互，像布鲁克斯情报科
学基本知识方程、贝津的"知识非常态" (Anoma1ous
Stat臼 of knowledge，简称 ASK)理论、德文的意义建构
理论等[14]。这些理论均注重知识获取过程中人的认
知能力在建构概念体系方面的作用，特别关注在此过
程中以用户情报需求为导向以及双方的交互作用[15] 。
我国学者对于基于认知的情报学理论也进行过探讨，
认知情报学领域的一些学者认为，应重视人在情报利
用过程中的知识结构和认知能力，更好地理解与把握
用户的情报需求。同时，要深入拓展到情报的产生、组
织与传递等领域，从认知、思维、情绪等心理角度研究
情报产生与吸收行为，真正做到以认知科学为基础。
认知计算发展将会对情报科学的发展产生影
响 布朗大学的 James A. Anderson 等人认为:未来认
知计算的主要应用领域为:语言理解、互联网搜索、认
知数据挖掘和友好的人机接口 [16]。而这四个主要的
应用领域与图书情报工作显然有着密不可分的联系。
例如语言理解对于基于自然语言处理和机器学习的知
识技术，互联网搜索技术对于情报检索技术，认知数据
挖掘对于基于文本的知识发现，人机接口对于情报用
户服务等均有着直接的影响。而且，从更宽的角度上
说，认知计算对情报科学理论、情报科学的应用研究及
情报科学的未来发展均有着密不可分的联系。
认知计算相关知识在情报科学中有着广泛的
应用 认知计算在情报科学中的应用中多数使用了人
工智能的概念。实际上，在情报科学的许多研究领域
都在借鉴认知计算的思想，如基于语义的信息组织、知
识抽取、知识挖掘、知识发现和智能情报检索等，均希
望能够从人的认知角度去组织与管理信息，或从信息
资源中挖掘出具有认知价值的知识等。许多情报科学
第 6 期 徐 峰，等:认知计算及其对情报科学的影响 23
应用研究也在不断地吸取认知计算领域的研究成果。
其中，基于认知计算相关技术的专家系统是情报
科学重要应用领域。专家系统的研究和开发使与认知
计算相关的技术(人工智能)从实验室中走了出来，进
入了实用化的知识工程领域。具有认知功能的专家系
统能在很短的时间内，存放与处理大量信息，能及时提
取被储存的信息，对特殊对象、声音、图像、文字等做出
辨别与判定，或解决与各种对象的控制过程有关的逻
辑问题，甚至以知识库为基础，采用产生式系统，对输
入的原始数据进行推理、演绎，做出判断和决策[17] 。
图书情报领域的情报检索及分类专家系统多数是
仿照其它专业领域的专家系统，推理机一般运用逻辑
式，知识表达组织用语义网络或框架，以搜索为主控，
必要时调用各种知识源(专家)，信息的暂存、交换和推
动作业进程运用了黑板结构。同时，专家系统在图书
情报领域的其它应用还包括文献分类、编目、咨询服
务、图书馆管理、自动翻译等[18] 。
未来情报科学的发展需要认知计算技术的支
持认知计算技术将对情报检索技术、数字图书馆技
术和情报分析技术等领域产生深远的影响。在情报检
索技术领域，自然语言检索、跨语言检索、智能检索和
基于内容的检索等技术，以及系统的检索数学模型、知
识表示、相关性理论和情报检索语言等情报检索理论
均需要认知计算相关技术的支持。而且，利用认知计
算技术可以大大提高检索能力，人们可以以更加接近
人类认知行为的方式检索和利用知识资源。
在数字图书馆技术领域，由于数字图书馆汇集了
大规模的海量信息，如何实现基于内容的知识组织，针
对用户的背景、兴趣、意图等特性实现个性化的主动服
务，是数字图书馆成功运行的关键。认知计算对于实
现这些数字图书馆的应用技术将起到至关重要的作
用。
在情报分析技术领域，传统的基于数据计算的数
据挖掘技术正向基于内容的知识发现技术发展。知识
发现与挖掘是以数据库、人工智能、数理统计和可视化
等技术为基础的重要情报分析技术领域。认知计算技
术的进步可以解决情报分析过程中知识处理的困难，
可以有效地处理现实生活中大量的、不完全的、有噪声
的、模糊的和随机的大样本数据，有力地促进文本内容
的挖掘、知识的提取等领域技术的发展。而基于认知
计算的可视化技术和工具(如概念图、思维导图、认知
地图和思维地图等)也将可以以更加丰富的形式，以及
更加符合人们认知习惯的方式展示情报分析的成果。
如今，知识技术、智能检索、决策支持系统和个性
化服务等是情报科学的热点研究领域。从某种程度上
说，旨在解决人类认知复杂问题的认知计算技术也是
这些情报科学领域的核心技术。国外已将认知计算作
为认知科学等领域的核心技术，正在大力支持和积极
开展相关的研究工作。我国在认知科学领域的研究与
国外仍存在着一定的差距，多学科交叉的认知科学研
究开展得不多，对于认知计算的研究也刚刚起步，因
此，基于认知计算技术的情报科学应用拥有着广泛的
发展前景。
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14 贺德方.数字时代情报学理论与实践[MJ. 北京:科学技术文献
出版社， 2006:65 一 103
(下转第 19 页)
第 6 期 苏 娜:基于共词分析的数字图书馆领域研究主题及进展分析 • 19 •
PHI 的研究。同时对本体以及与之密切相关的语义网
的研究亦是数字图书馆的热点。
表 2 部分关键词及出现次数列表
关键词 出现 关键词 出现次数 次数
digital library 135 植卫1OtatlOIl 4
metadata 15 children 4
ontology 10 compu阻.tional science 4
infonnation retri肝al 9 digital video librarγ 4
U盟r interlac臼 9 d∞umentcl出t凹咆 4
U盟r studi白 8 FPGA 4
architecture 7 grid 4
web seIVic田 7 Hu町l8l1 - Computer Interacti∞ 4
e-l国rnmg 6 image ind四ing 4
education 6 infonnation extraction 4
e咽luation 6 infoπnation servic回 4
l四rning objec臼 6 mternet 4
librari回 6 knowledge n回na自由四川 4
5S 5 CJI，也PEG-7 4
edu咀.tl∞al digitallibrari臼 5 OAI-PMH 4
infom咀.tion vÎSl阻li臼tioo 5 personalization 4
院rfonnance 5 reposlton田 4
即unty 5 senl8l1tic Web 4
u皿bility 5
数字图书馆技术层面的研究已经由关注构建数字
图书馆的基础底层技术重点转向用户界面研究(这一
点可以通过与之联系的关键词的变化得以说明)。与
之密切相关的是人机交互、文本检索、地理信息系统等
研究内容。同时信息的可视化依然是数字图书馆技术
层面的热点，信息可视化更加注重用户的体验、完善用
户界面，强调人机交互，突出视频资源的可视化。信息
检索方面，更加关注数据挖掘技术和信息抽取技术的
研究，以及网格技术对信息检索的影响，注重对科学文
献的检索。除此之外，对数字图书馆技术安全、访问控
制的关注不断增加。数字图书馆技术的研究范围较广
泛，从数字信息的加工到信息的利用，研究者从不同的
视角切人数字图书馆技术的研究凶。
在数字图书馆的研究中，近两年来一个值得关注
的热点和研究趋向是对学习对象 (learning objects) 的
研究，其中还包括与之密切相关的学习对象仓储建设、
社区数字图书馆建设。另外一个值得关注的趋向是对
数字图书馆整体模型和体系结构的研究。对数字图书
馆的建设不仅仅从微观角度研究数字信息的组织、图
书馆的技术，而且更加注重从宏观上整体地思考数字
图书馆的体系结构，这其中对数字图书馆 58模型的研
究较为突出。
随着数字图书馆研究的不断深化和成熟，数字图
书馆开始作为一门课程进入课堂，促进了数字图书馆
教育的研究，而在数字图书馆教育的学科归属问题上，
研究者更愿意将其列入图书馆和情报学的学科范畴。
数字图书馆评价研究除了对各类数字图书馆本身
及其可用性的评价，还包括了对数字图书馆教育和课
程的评价、对数字资源标注的评价等内容。
尽管对数字图书馆服务的研究不是一个新的话
题，近年来却受到越来越多研究者的重视。在数字图
书馆的网络服务中更加注重为用户提供个性化的推荐
服务。
3 结束语
从 20 世纪 90 年代以来数字图书馆的研究主要集
中在两个大的主题:数字图书馆信息组织标准的研究
和数字图书馆技术研究。这两部分主题的研究内容也
经历了不断变化。目前，在信息组织和描述标准方面，
元数据和本体依然是研究的热点，而在技术方面，除了
信息检索这个贯穿数字图书馆领域的研究内容，用户
界面和用户研究成为近两年来的热点。除此之外，对
学习对象和数字仓储的研究、数字图书馆教青和评价
的研究也成为近两年来研究者关注的热点。目前数字
图书馆领域的研究内容更加丰富，研究层面不断深化。
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