在人工智慧領域，感知智慧、認知智慧是常見的兩種分類。感知智慧意指讓電腦模擬人類的眼（視覺）、耳（聽覺）等五官功能，讓電腦「能聽會說，能看會認」，而認知智慧則更上一層樓，電腦不僅能「感知」到環境中的各種線索，還要能理解其中含意，組織並且能夠思考，甚至利用推理能力做出決策，也就是「能理解，會思考」。
微軟亞洲研究院院長洪小文借用諾貝爾經濟學獎得主康納曼（Daniel Kahneman）的名著《快思慢想》（Thinking, Fast and Slow）的概念來解析兩者差異，他認為，若是不假思索的問題──在這張照片裡的這是貓還是狗？──那就是感知智慧處理的範疇；若是需要好好想一想的──這部戲是悲劇或喜劇？──這就跨越到認知智慧的範疇。
中國人工智慧獨角獸曠視科技首席科學家孫劍在公開演講中如此譬喻，「感知智慧可以解決『河邊出現了一隻獅子』的事情，也就是讓電腦能夠像《人類大歷史》中的智人一樣，可以通過感官獲取河邊出現獅子的訊息，而認知智慧解決的是『明天，河邊下午可能會出現一隻獅子』的事情，也就是要實現電腦的認知革命，不僅要讓電腦能感知到既有事物，還要能基於環境、條件進行抽象思考、預測。」
感知智慧領域隨著深度學習技術迅速爆發，其中又以語音與圖像辨識的進展最為快速。在某些任務上，已經等同於或超越人類的能力。微軟全球執行副總裁沈向洋指出，「在之後的五到十年，電腦感知領域的突破會更快，因為網際網路產生了大量數據，加上強大的電腦計算能力和新的演算法，讓這些大數據可以被處理，過去五、六年深度學習就是如此大躍進，然後被許多網路科技公司應用，使很多以前不能解決的問題現在可以解決。」
許多人工智慧新創公司都從感知智慧切入，如從語音辨識起家的美國Nuance與中國科大訊飛，做人臉辨識的中國人工智慧獨角獸曠視科技等。相形之下，真正切入認知智慧的新創公司數量較少，大多是科技巨頭的天下，因為有龐大的技術、資金與人才門檻，目前知名的認知智慧公司，如微軟與IBM等公司都已經積累20年以上的研究成果。
目前在認知智慧這個領域，電腦還沒有辦法和人類的能力相比。「談到認知，首先是自然語言處理，然後是知識獲取。在自然語言處理方面，深度學習雖然帶來了一些幫助，但結果還不夠好。」沈向洋強調。
參考資料：http://times.hinet.net/magazine/cp104/20282393