阿尔法狗赢了之后，最近关于人工智能的文章铺天盖地，颇有当年纳米材料的风范，但是其中有多少人是真明白，有多少人是跟风，有多少人纯粹是为了炒作，不得而知。曾经在人工智能方面，我也是下过一段时间的苦功夫，但是因为近两年在这方面钻研不够，所以不敢跟风妄谈，只敢瞎谈，纯属作为对自己在这方面的一些想法的记录，欢迎批评指正，不可作为参照。
阿尔法狗这件事情之后，关注人工智能，才发现了“认知计算”这个概念。个人感觉，目前从网络上收集的资料来看，尤其是国内的资料，这个概念离不开IBM以及IBM的“Watson”，并且绝大多数情况下是和这两个标签捆绑在一起出现的。而在“智库百科”中，关于认知计算的描述如下：“认知计算源自模拟人脑的计算机系统的人工智能，9O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像人脑一样思考，而不只是开发一种人工系统?。传统的计算技术是定量的，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，以实现不同程度的感知、记忆、学习、语言、思维和问题解决等过程。目前随着科学技术的发展以及大数据时代的到来，如何实现类似人脑的认知与判断，发现新的关联和模式，从而做出正确的决策，显得尤为重要，这给认知计算技术的发展带来了新的机遇和挑战。”资料收集到这里，其实就知道认知计算本身不是IBM提出的，只是IBM和他的Watson目前宣传认知计算比较多而已。
在2016年3月份的《哈佛商业评论中文版》中，也有好几篇文章是关于“认识计算”的，但是通篇都充斥着IBM和Watson，显然已经把认识计算这个事情牢牢绑定在了IBM身上。但是一个正常的概念，不应该依附于一个具体的表现形式。具体的表现形式是概念的一个鲜活的例子，也只应该是一个鲜活的例子，而不能代表全部。就像阿尔法狗代表不了人工智能，微软代表不了操作系统一样。
从我个人的毫无根据的揣测来看，目前的认知计算应该是更靠近大数据分析的一种人工智能形式，离不开人工智能，也离不开大数据。它离类脑的认知，还有不小的一段距离，毕竟从生物圈子来说，人脑已经基本上是最复杂的系统了，没那么容易模拟。阿尔法狗赢了围棋，也只是赢了围棋，离终结者还很远，骚安勿躁，安心当下。