人工智能诞生于上个世纪60年代，很长时间以来一直只是学术圈的话题，直到近年来，随着网络条件的改善，云计算和移动设备的普及，人工智能技术很快破圈，在各个行业得到广泛应用。纵观这些年的技术进步，可以发现，人工智能的技术突破，很大程度上是得益于海量数据的产生以及大规模运算能力的提升，真正让深度学习这项“老”技术焕发了新生，突破了一项又一项感知能力。尽管如此，今天大部分AI应用仍然处在感知智能这个层面，距离我们理想的人工智能——认知智能仍有不小的距离。
按照复旦大学肖仰华教授在日前由百分点科技和机器之心联合举办的数据智能技术实践论坛上的分享，理想的人工智能是机器像人一样思考，也就是机器具备认知智能。认知智能是指让机器能够像人一样思考，而这种思考能力具体体现在机器能够理解数据、理解语言进而理解现实世界的能力，体现在机器能够解释数据、解释过程进而解释现象的能力，体现在推理、规划等等一系列人类所独有的认知能力上。
肖教授表示，人工智能技术未来破题的关键在于要突破以知识图谱为代表的知识智能的边界，向认知智能这样的智能新形态发展。他认为，认知智能作为数据智能、知识智能融合创新产物，将是知识图谱等知识工程技术发展的必然归宿。