認知服務是由微軟在ibm認知計算[^1]的基礎上提出來的，簡單來講，認知服務是基於文字分析、語音理解、以及視覺輸入等形式經過人工智慧網路分析後所提供的一種服務形式。微軟認知服務的前身就是其大名鼎鼎的牛津計畫[^2]專案，2023年火爆朋友圈的how-old.net
[^3]應用就是利用識別和情感分析等技術來判斷一張中所有人的年齡，在很大程度上分析乙個人的年齡基於一些固定的演算法或者由於機器無法「理解」人類的「欺騙」技巧，所以可以對進行特殊處理使識別出來的年齡不同於真實年齡，以達到和朋友互動娛樂的效果。其實這還只是認知服務的冰山一角。
認知服務最早起源於ibm的waston計畫[^4]，早期waston是乙個基於自然語言的第乙個「智慧型」問答系統，曾在2023年的綜藝節目《危機邊緣》[^5]中戰勝了人類選手。而現如今waston更是以認知商業服務的形式展現，從最初的語音文字識別，到今天的、影象識別；從簡單的專家問答系統，到今天的輔助醫療診斷[^5]，認知服務的範圍在不斷擴大。在認知服務領域，ibm和微軟共同領導行業的發展，尤其在識別分支領域微軟擁有更多優勢[^6]，所提供的api服務也大體相似。下面以微軟提供的認知服務為例：
微軟認知服務分為5大類：
2. 語音類：自定義智慧型語音識別服務，聲紋識別，語音識別。
3. 語言類：必應拼寫檢查，語言理解智慧型服務，語言分析，文字分析，網路及語言模型。
其中前三類是屬於輸入部分，人類也好，計算機也好都需要乙個確定的輸入，然後由核心計算網路對資料進行加工、分解、運算。這三類輸入奠定了人工智慧理解人類世界的能力，也為她開啟了一扇通往人類社會的大門。後面的兩部分主要是基於搜尋引擎的內容和搜尋，就像谷歌一樣，作為乙個搜尋引擎對我們來說再熟悉不過，個人覺得並沒有太多亮點。接下來重點介紹幾個比較有趣的功能。
首先，讓我們來看一下計算機視覺api。計算視覺api主要圍繞對影象內容的定位和識別，然後通過分析對進行分類。
上傳一張，視覺api能對進行分析，識別事物型別，例如游泳，爬山等。
, "識別後返回乙個json格式的資料結構，對識別出的型別標籤，還會給出乙個置信度的值，接近1為最可信。如果娛樂精神強一點的話，完全可以設定很低的置信度比如0.6，如果涉及安全等領域，對識別精度要求較高時，就要適當的提公升置信度。imagetype
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其次，讓我們來看一下微軟的另乙個招牌服務—-情緒識別。情緒識別api採用中的人臉表情作為輸入項，為中每張人臉返回一組情感置信評分，同時用人臉識別api為人臉範圍做出標記。如果使用者已經呼叫了人臉識別api，也可以將人臉方框作為乙個可選輸入項提交。 可檢測到的情感有憤怒、輕蔑、厭惡、恐懼、快樂、無表情、悲傷以及驚訝[^7 ]。這些情感具有特定的面部表情，被認為是可進行跨文化和普適交流的。
返回的資料還是比較清晰的資料就結構。
[關於認知服務我們能做些什麼：,
"scores":
},,
"scores":
}]
微軟的工程師們設計出乙個結合iot和人臉識別服務的專案，目的是通過人臉識別服務去控制門禁系統[^9]，能現實生活中找到實際應用的案例。也許這個專案並沒有什麼新鮮的想法或創新，不過其真正的意義在於人臉識別的準確率在實際操作上的可行性，正如dna檢測的準確率被廣泛應用一樣[^10]。其實我們還可以結合多個api去組合完成一些比較有意思的事情，比如我們可以上傳一張自己或者朋友的，然後系統會自動依據人物特徵推薦出最匹配的名人，並且可以分享到社交平台，有些類似於twinsornot.net
關於認知服務的一些假設：
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服務大眾的人工智慧 認知服務
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