第三代人工智能，也称为认知智能，是由清华大学人工智能研究院院长、中国科学院院士张钹教授提出的概念。这一概念标志着人工智能发展的新阶段，旨在结合第一代人工智能的知识驱动和第二代的数据驱动，通过融合知识、数据、算法和算力这四个要素，构建更加强大、可解释和鲁棒的AI理论和方法。
　　在过去的60多年中，人工智能经历了两个主要发展阶段。

      第一代人工智能，即符号主义，主要基于知识和经验的推理模型，用于模拟人类的理性智能行为，如推理、规划和决策。这一阶段的代表性成果包括专家系统和IBM的深蓝国际象棋程序。
　　第二代人工智能则是数据驱动，依赖于深度学习、计算机视觉和自然语言处理等技术。然而，这些技术主要集中在感知层面，模拟人类的听觉、视觉等感知能力，而在推理、规划、联想、创作等复杂的认知任务上仍存在局限。
　　第三代人工智能的核心在于将第一代和第二代AI的优点结合起来，推动AI从感知智能向认知智能的转变。这一阶段的目标是建立可解释、鲁棒的AI理论和方法，发展安全、可靠、可信及可扩展的AI技术，从而更好地模拟人类的认知过程。

　　认知智能是指机器在模拟人类认知过程中的能力，它包括理解、推理、学习、使用语言和解决问题的能力。这一领域是人工智能研究的重要分支，其目标是通过算法和计算模型实现人类智能的某些方面。以下是认知智能的几个关键点：
　　1. 感知与理解：认知智能系统能够从环境中获取信息，并理解这些信息的含义。例如，通过图像识别技术，机器能够识别图片中的对象。
　　2. 推理与思考：系统能够基于已有的信息进行逻辑推理，做出决策或解决问题。例如，在医疗诊断中，认知系统能够根据病人的症状和医疗历史推断可能的疾病。
　　3. 学习与适应：认知智能系统能够通过经验学习，并改进其性能。机器学习是这一过程中的关键，它使得机器能够从数据中学习规律和模式。
　　4. 语言能力：认知智能体现在机器对自然语言的理解和生成上。例如，聊天机器人能够理解用户的询问，并以自然的方式回答。
　　5. 记忆与知识管理：系统能够存储信息，并在需要时回忆和利用这些信息来完成任务。
　　在中国，认知智能的发展受到国家重点支持，旨在推动人工智能技术与应用的深度融合，服务社会经济发展。例如，在智能医疗、智能教育、智慧城市等领域，认知智能技术正在发挥越来越重要的作用。
　　在遵循社会主义核心价值观的前提下，认知智能的发展还注重以下几个方面：
　　安全性：确保认知智能系统的稳定性和安全性，防止数据泄露和滥用。
　　公平性：促进技术的公平使用，避免加剧社会不平等。
　　伦理性：在技术设计和应用中遵循伦理原则，尊重个人隐私。
　　认知智能的发展不仅体现了中国在科技创新方面的进步，也是推动社会主义现代化建设的重要力量。