认知一词（cognition）是当下非常热门的术语，不仅是在听力学领域，在科学技术领域更是如此，其中一个重要的推手是“认知计算”(cognitive computing）作为一种更高级的数据处理技术，开始广泛用于各种新型智能计算机。

认知是一个心理学概念，是人类认识客观事物、获得知识的活动，包括知觉、记忆、学习、语言、思维和问题解决等的过程。认知计算简单讲其实就是要求计算机按照人类大脑的思维方式来进行智能性运算，包括模式识别、空间导向、学习控制等。认知计算早在上个世纪50年代已经提出，由于计算机技术和对大脑认识的限制，一直到了21世纪，才进入快速发展的时期，而在2011年当IBM研制的“华生”超级计算机，在一次美国智力竞赛中击败了人类选手后，得到了高度关注。按照IBM的解释，当今计算机正在从长于数据分析的“左脑型”机器，变成擅长于“右脑型”任务处理的计算机，和人类一样去思维、分析和处理各种外部信息。这种经过精细调整、结合了右脑与左脑运算的技术被称之为认知计算。

和早期人工智能技术不同的是，认知计算得益于互联网和大数据技术的支撑，具备商用条件，能够直接为企业提供有力支持，帮助企业通过大数据分析，实现客户服务、市场和销售等关键职能部门与客户互动方式的转型。目前认知计算在医疗健康、金融服务和零售商业等行业的优势开始显示。

听力学应该是利用认知计算较早的一个行业，在上个世纪末，人工智能技术已经用于数字助听器的算法，而在今天，智能助听器已经成为发展最快的一个领域。笔者早在几年前便对于互动式或学习性助听器有过详细介绍，这些助听器的关键技术是能根据患者不同的地理场景，采集环境噪声，分析对话言语，然后对需要放大声音信号进行处理，力求做到精准和适度。这种助听器有较好的分析功能，还具备适应和记忆能力，通过前期调试和使用后，能记住患者个体的需求，提供有效的放大。

随着认知计算的逐渐普及，按照人类思维的方式去发展听力学已经成为当今行业的一个重要方向标。正如听力论文集“Hearing Aids: the Brain Connection” （助听器：和大脑的链接）的客座编辑Tremblay在前言中指出：“随着神经科学领域的发展，人类交流和失调的研究越来越明显依赖于大脑的信息。近期，我们看到，跨学科研究将听觉功能和听力损失和大脑功能联系一起，以便能研制出更新的测试和干预手段。”有的厂家已经提出"Brainhearing”(大脑听力)、Hearing Bionics（仿生听力)等概念，相关的产品也开始问世，比如可用于助听器效果分析的中枢脑干诱发电位技术，能脑干反应信号不同类别来衡量是否某一种放大有效果，或者是为什么同一听力损失患者没有效果等，为评估听力康复提供了客观测试手段。

如果说大数据、无线链接和移动医疗健康平台这些技术集中在基础领域的突破的话，那认知计算则是一项改变计算机中枢神经系统的革命性技术，用加拿大听力学蒋涛博士的比喻，大数据和无线技术等是增加人类外在拓展能力：给我们添加翅膀，增加高度，而认知计算就是提升我们大脑的计算能力，改善我们的认知能力，因此，给听力学带来的变革将是巨大的！