“人工智能”的說法出現(xiàn)于1955年，表達(dá)的是通用智能的概念。這一概念認(rèn)為，人類認(rèn)知來源于一個(gè)或多個(gè)基礎(chǔ)性算法。如果以同樣的方式對(duì)計(jì)算機(jī)進(jìn)行編程，我們就可以創(chuàng)造出模擬人腦的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。

與此同時(shí)，其他研究者則采取了不同的方法。他們的方法從底層開始，試圖從逐漸增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)量中尋找模式。這被稱作“智能增強(qiáng)”。諷刺的是，這種并未嘗試模擬人腦的方法反而創(chuàng)造了當(dāng)前的認(rèn)知系統(tǒng)。智能增強(qiáng)帶來了許多現(xiàn)實(shí)應(yīng)用，例如語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和人機(jī)交互?！叭斯ぶ悄堋钡恼f法最終勝出，但實(shí)際上這是用詞不當(dāng)。

無論將其稱作人工智能還是智能增強(qiáng)，這些認(rèn)知系統(tǒng)，例如IBM沃森，都可以處理大量數(shù)據(jù)，從中進(jìn)行學(xué)習(xí)，并以假設(shè)和推薦的形式展開推理。這樣的認(rèn)知系統(tǒng)正在變革一個(gè)又一個(gè)行業(yè)，例如法律、醫(yī)療、教育和零售。腫瘤研究者，例如紀(jì)念斯隆-凱特琳癌癥中心利用這類系統(tǒng)去理解海量醫(yī)療數(shù)據(jù)，隨后分析患者的癌癥；梅西百貨利用認(rèn)知系統(tǒng)向逛店的消費(fèi)者發(fā)送個(gè)性化優(yōu)惠信息；沃森正在與“Sesame Street”合作，開發(fā)用于下一代協(xié)作學(xué)習(xí)的認(rèn)知教學(xué)工具；甚至?xí)r尚設(shè)計(jì)師、電影剪輯師和廚師也在將認(rèn)知技術(shù)用于創(chuàng)意流程。

每天，全世界產(chǎn)生了大量數(shù)據(jù)，例如視頻、音頻、來自傳感器的信息、醫(yī)療記錄和電影片段等等。其中約80%是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，對(duì)傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)來說無法處理。這類計(jì)算機(jī)可以捕捉信息，但無法理解信息的意義。認(rèn)知系統(tǒng)則可以做到這一點(diǎn)。

這些認(rèn)知系統(tǒng)并不是自動(dòng)化的，也不帶情感。這代表了一類新的智能，但與人工無關(guān)。它們強(qiáng)化了我們的理解能力，幫助我們更好地了解復(fù)雜的世界中發(fā)生了什么。

每個(gè)行業(yè)和機(jī)構(gòu)的領(lǐng)導(dǎo)者都在加速數(shù)字化，接受數(shù)字化的產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)和商業(yè)模式。然而，在一切都被數(shù)字化之后，誰將是贏家？

答案很明確：將會(huì)是能以最佳方式利用數(shù)據(jù)的公司和產(chǎn)品。數(shù)據(jù)是我們當(dāng)前時(shí)代最重要的自然資源，而認(rèn)知系統(tǒng)是從大量、多樣化、快速變化的數(shù)據(jù)中發(fā)掘價(jià)值的唯一途徑。在自己吸收了大量數(shù)據(jù)之后，我歸納了如下的經(jīng)驗(yàn)法則：如果今天是數(shù)字時(shí)代，那么明天就將是認(rèn)知時(shí)代。