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史蒂芬霍金曾經(jīng)警告人類，人工智能最終將會凌駕于人類智慧之上，從人類的奴役變?yōu)槿祟惖闹魅?。一個月以前一只叫做Alpha狗的出現(xiàn)，似乎證明了他的擔心并非危言聳聽。

我們對于未來的想象，總是落后于我們真正創(chuàng)造的未來。曾經(jīng)滿懷信心地說“物理學已經(jīng)無所作為，往后無非在一直規(guī)律的小數(shù)點后面加上幾個數(shù)字而已”的物理學家，永遠不知道自己視野的狹窄了?？萍甲叨噙h，人腦給不出準確的答案。

在如此復雜的技術(shù)圖譜里面，處于正中心的，是計算機。

1946年第一臺計算機的誕生，如今看來，稱為人類史的革命毫不為過。作家們在小說里書寫對于科技的可能性的暢想，書還沒有面世，便成為了現(xiàn)實主義作品。

那個時代的研究人員相信，只要輸入足夠的信息，算法系統(tǒng)就可能形成智能，從而在自然語言處理和機器思維等方面帶來突破。然而這一思路的進展慢得令人沮喪，到90年代初項目大多沒有實質(zhì)進展，人們對符號推理普遍感到失望。

1997年，深藍計算機擊敗了世界冠軍蓋瑞·卡斯帕羅夫。然而，這種勝利可能毫無意義。因為深藍取勝并不是因為比人聰明，而是其運算速度是人腦的幾百萬倍。人類象棋大師能夠縱觀棋局，辨析出哪個區(qū)域有利，哪個區(qū)域危險。而電腦對于重要的情緒沒有知覺感應，它只能通過反復試錯，找到正解。

能夠計算但是不明白什么是數(shù)學。感性和理性的天平里，少了二分之一。

這也是到現(xiàn)在，機器人如此之多，有能跳街舞的，能和人們對話的，卻沒有機器人保姆、機器人調(diào)酒師、機器人翻譯的原因——真正的人工智能不是App。沒有深度學習，仍然只是冰冷的機器。

那么，未來會是怎樣的圖景呢？

首先，是數(shù)據(jù)全面展現(xiàn)它們的魔力。

日常生活中的每一天，我們都在創(chuàng)造著驚人的信息量。即使你與電子設備隔絕，別忘了頭頂幾萬米高空的衛(wèi)星。了解數(shù)據(jù)是必須的趨勢，但是數(shù)據(jù)如此龐大決定了不可能人為地進行分析，而要借助填充了那缺失的二分之一的交互式智能機器人。

今天，質(zhì)疑大數(shù)據(jù)的普通人們給出的論據(jù)是，這是否意味著企業(yè)的另一種壟斷？現(xiàn)在80%的數(shù)據(jù)都是不可見的。時代的大趨勢將會給我們一個回答：數(shù)據(jù)“民主化”。從云端走向大地，我們真實地可能擁抱技術(shù)時代。

一個生動的例子是，數(shù)據(jù)在狗狗身上的應用。美國一家導盲犬機構(gòu)，把三十年的數(shù)據(jù)——包括結(jié)構(gòu)化的基因數(shù)據(jù)和一大堆非結(jié)構(gòu)化的問卷資料——通通轉(zhuǎn)移到Watson系統(tǒng)云端，利用IBM的技術(shù)支持，用簡單的規(guī)?；问綄⑺麄兂尸F(xiàn)出來。如今，這些零門檻的數(shù)據(jù)正在有效地幫助導盲犬訓練項目的完善。數(shù)據(jù)軟硬的結(jié)合，降低了訓練費用。通過分析狗狗們的基因、性格和行為習慣，實現(xiàn)了與盲人群體最佳的組合匹配。

至于糖尿病患者，基于大數(shù)據(jù)的認知計算的到來，可能真正地改變沒有希望的生活?？梢蕴崆?個小時檢測出糖尿病將要發(fā)作的情況，基于患者的歷史健康數(shù)據(jù)。下載一個App,用戶就能看到每一天消耗的熱量、血糖水平以及精確到克的飲食情況。

機器人在加速走向更廣闊的疆域：在癌癥、老年癡呆癥、慢性疾病治療防控上，它們都取得了精湛成果，甚至還有孕婦營養(yǎng)咨詢行業(yè)。

而對于想去看那么大的世界的你，機器人可能成為一個旅程里不可或缺的伙伴。數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性讓它能告訴你，你最適合去哪里。

不過，科技會比大數(shù)據(jù)分析跑到更遠的地方。早已不再滿足于賣電腦的IBM，是認知計算的最早提出者，他們正在憑借Waston制造一場革命。大數(shù)據(jù)分析于是變成了認知計算里的一個小小維度。與大數(shù)據(jù)相比，認知計算的范圍更廣、技術(shù)也更為先進。此外，傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)分析會使用模型或者機器學習的方法，但更多的是靠專家提供。對于認知計算而言，洞察和預測只是其中的一種。但是，認知計算更為強調(diào)人和機器之間自然的交互。

以“人將對該論題如何反應”為視角來運算，得來的是更近乎“人”的結(jié)果?！拔覀儾粸槿藗兯伎?，而是增進人們的智慧?！倍@，恰是一種科技的智慧。

第二，科技將真正在全產(chǎn)業(yè)鏈條，尤其是商業(yè)上，實現(xiàn)與人類的零距離交互。

經(jīng)濟學的教材里公共產(chǎn)品與保險的章節(jié)，都會提及兩個詞：信息不對稱與道德風險。實際上，審計、稅務、咨詢和其他專業(yè)服務還嚴重依賴主觀判斷流程。華爾街們投行、保險公司的大佬們，籠罩在巨大的風險漩渦里。

今天的消費者想要公司提供迅速、透明、個性化的互動。而現(xiàn)實是,超過一半的高管不能有效提供個性化體驗與自助服務。全面、快速地打消消費者的憂慮，成了他們的憂慮。像IBM一樣的科技大佬們都敏銳地覺察到了這一點。

如計算機科學之父諾伊曼說的，計算機能回答任何問題。不過，他忘記加上一個前提，伴隨著越來越多神奇的科技的出現(xiàn)。這就意味著，B2C可不夠,B2B領域同樣充滿想象力。

企業(yè)將可能揭示傳統(tǒng)方法無法發(fā)現(xiàn)的模式和機會，來提高重要研究的成功機率。而通過提取來自工作流程、事件背景和環(huán)境的實時信息，可以大大增強預測和決策能力，給業(yè)務帶來更大的確定性。

在創(chuàng)業(yè)大潮席卷全球之時，這意味著一種雙贏：我獲得恰當?shù)睦麧櫍愕玫綐O致的用戶體驗。

已經(jīng)有公司開始跑馬圈地了。在保險公司的理賠管理中,認知計算可以通過即時識別文件和交流中的相關(guān)段落,大大減少理賠所需的時間 。保險服務正在成為小分子，獨立地屬于某一位客戶。畢馬威選擇與像IBM這樣的科技巨頭合作開發(fā)認知服務，從而幫助他們?nèi)孀裱瓕徲嫹矫娴陌踩浴⒈Ｃ苄约昂弦?guī)要求。而位于加州的合作伙伴Ross Legal已經(jīng)在人工智能的基礎上構(gòu)建法律解決方案。最高法院的大法官們，準備接招吧。

未來的圖景從未如此真實、可觸摸地呈現(xiàn)在我們的眼前。

不必驚訝，當你有一天睜開朦朧的睡眼，有一份美味的早餐擺在眼前。浴室里的水已經(jīng)調(diào)到了最適合的溫度。走出家門，機器人司機已經(jīng)乖乖地來接你了。

別忘了，要熱情地和它打聲招呼——

你好啊，Watson先生。