如果人工智能、认知计算发展的非常好，是否对人类构成一种潜在的威胁和风险？当技术变得越来越成功之时，人类的工作是否会被计算机所取代？一些人类所从事的职业是否可能消失？
曾经离我们那么远的人工智能，在生活中已随时可见。进入2016年更成为社交网络、新闻媒体的焦点，如特斯拉的自动驾驶，击败世界顶级围棋手李世石的AlphaGo等，都曾霸占各媒体的头条，也搅动了资本投资领域的神经。
人工智能可能取代人类所从事的哪些职业？对企业转型升级，会是一个人机融合的新机遇，还是一个史无前例的全面挑战？那些诞生在实验室里的科技成果，如何应用于经济舞台，且持续创造商业价值？
回归到技术本质和商业逻辑，我们来探讨人工智能。「财经」V课特别策划了“人工智能的商业应用”这一专题，邀请的嘉宾是IBM大中华区副总裁、战略部总经理郭继军。
「财经」V课第九期、“人工智能”专题第二讲、：
人工智能会颠覆人类吗？
以下为内容精选：
导语：今年，围棋人机大战中，人工智能机器AlphaGo击败世界顶级棋手李世石，再次让机器博弈这一话题火热升温。实际上，人工智能、认知计算，现阶段内已开始应用于商业领域，未来也必将发挥更大的价值。那么，回到问题根本，为实现这一强大功能，人工智能、认知计算，究竟使用了怎样的技术？遵循了哪些原理和规律？
何为认知计算？
郭继军：人工智能可以发挥怎样的作用呢？在过去的几年里，IBM通过认知计算这样一种人工智能模式，以及计算机的智能平台，来帮助一些企业提高商业工作效率。
在概念上，认知计算代表一种全新的计算模式，它包含信息分析，自然语言处理和机器学习领域的大量技术创新，能够助力决策者从大量非结构化数据中揭示非凡的洞察。
从根本上来讲，认知计算就是利用很多的人工智能的技术，包括对自然语言、对语意、对过去文档以及对海量数据的理解，我们称之为大数据的规律和内容的一些理解。基于这些理解，最终形成了很多的洞察和认识，进而对我们的商业与个人行为产生很好的补充价值。
认知计算与人工智能的区别：协助人类和替代人类
今天我们几乎所有的认知计算应用，都是基于一些基础的人工智能的技术单元来完成的。从特点上，它能够以对人类而言更加自然的方式，与人类交互；可以专门获取海量的不同类型数据，并进行推论；它在与数据、与人们的交互中不断学习。
认知计算跟人工智能有很多相似之处，却也有一个本质的目标性差异：认知计算是更多地协助人类，帮助提高他们的生产效率，而不是简单以替换人类的工作，或者挑战人类的极限来作为终极目标。
所以，用于商业用途并产生更大的价值获取能力，是认知计算的主要功能之一。
认知计算采用的新技术
到底有什么样的技术可以应用到认知商业领域里面呢？在过去这段时间里，已经出现了林林总总的我们称之为人工智能的一些技术，但是认知计算对技术选择的目的，是为了帮助人类在商业领域，包括在一些工作场景中，实现更好的价值，创造更高的生产效率。
我们把这些技术进一步的提炼，可分成若干个大类，简称为URL，这是一个耳熟能详的缩列语。但是，今天它可能有不同的含义，U是指understand理解，R是指推理reasoning，L是学习learning，这三个字母的背后有着大量相关人工智能以及认知计算的一些技术。比如理解，包括了图像识别等大量的相关技术。
第二个是推理，当今天我说北京的天气很好时，大家一定会说这指的是中国的首都城市北京的今天天气很好，这是自然的潜意识理解。这样的推理，哪怕是最简单的附着含义，其实在过去很多年里，对计算机而言是非常困难，甚至做不到的一个理解工作。直到今天，我们通过大量数据的综合，才有所完善。
第三个大类是学习，如今计算机能够通过阅读大量的典籍，通过获得大量的数据，去总结书里甚至人类有时候还不能够形成的洞察。
今天我们处在一个数据爆炸的时代，每一天产生大量的典籍、数据，也有大量的市场信息，不管是股票市场还是交易市场，所有的信息要把它相互串联，然后形成新的知识、理解和洞察，这是人工智能和认知计算要去重点探讨的内容和方向。
人工智能是否对人类造成风险和威胁？
在我们谈到这些技术的时候，其实大家不可避免地经常会问：如果人工智能或者认知计算发展的非常好，是不是对人类就有一个潜在的威胁和风险？在竞争之下，人类会被计算机所淘汰，或者说这些技术越来越成功之时，人类是不是就没有工作可做？
其实，我刚才也开宗明义谈到，认知计算也好，认知商务也好，目标是帮助人类更好地去完成他们的工作。所以，人工智能的研发与应用很有目的性：到底哪一些能力、哪一些技能更加适合计算机，另外的哪些更适合于人类？
困难或容易，人类和计算机经常技能互换
前段时间，我看到一本书中谈到一个非常有意思的话题，人类觉得越困难的事情，计算机觉得越简单。
为什么？因为当人类去学习和理解、去做那些困难的事情时，很多这些相关的技能是人类后天所获得的；而我们人类认为不那么困难的事情，比如说我今天走出去觉得太阳很大，天气很热，或者我在穿过一条拥挤的马路时，自然要去避免跟别人的碰撞，甚至我在这个过程中间能够找到一条路穿过去，所有的这些技能，对于甚至几岁的儿童都能掌握，但是对于今天的计算机来讲，它需要通过大量的模式、大量的认知、大量的信息，才能够总结出一定的规律。
人类与人工智能各有擅长
所以我们要清楚地知道人类擅长什么。到今天为止，人类还是非常擅长联想，擅长创造，甚至擅长于“做梦”。
但是对计算机来讲，它们有哪些特别的能力呢？它的容量是海量的，所以它搜集的信息、它阅读的速度，是远远超过人类的，而且它不知疲倦。
另外，也可以通过它来做简单的推理和简单的标签，然后把这些标签和推理形成相应的知识库，并嵌入在计算机的记忆体里面，又不会随着时间推移而老化。在这个过程中，甚至我们人类可以让计算机懂得各种各样的方言，通过存储、推理和学习能够获得特殊的技能，让计算机做的比人类更好。
人类与计算机不应相互竞争，而要相互配合
大家如今可以清楚看到，人类和计算机在很大程度上是可以相互支持、相互帮忙的。这也就构成了我们IBM在人工智能领域的一个终极观点是说，人类和计算机在认知计算、在人工智能的应用领域中，不应该是互相竞争，而应该是相互配合的过程。
今天的人工智能技术日新月异，IBM通过使用认知计算这样的方式，在叫做沃森（Watson）的智能平台上面，来打造各种各样的API（应用程序接口）。过去一年中，我们已陆续推出将近50个API，并应用到不同行业里。
人工智能的应用分享
这些API能够去规模化地理解人类的自然语言，去理解它们的语意，去理解上下文的关系，以及去洞察实质的内涵。然后我们把这些类型通过计算机的博弈，以及综合这些算法，来挑战和实现在过去通过人类来做非常困难，或者是要花费大量时间才能实现的一些事。
当我们把这个平台开放出来的时候，用户和企业可以非常自然地使用这些API，来打造它们自己的应用。换言之，没有必要再重复IBM在过去四十年以来所走的路，而是可以直接运用别人在经验中积累出来的这些知识体系和应用环境。
因此，人工智能的方向也包括，如何通过借鉴应用，使得用户和企业能快速地利用别人的先进技术，进而来实现在各自的商业领域中有所飞跃，产生实际的商业价值。
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