人類啊，你該如何面對這場「AI之懟」？

歷史學家尤瓦爾·赫拉利在《人類簡史》中說，在長達數百萬年的時間裡，人類一直位於食物鏈的中間位置，直到10萬年前因為一場認知革命，才使智人躍居至食物鏈的頂端。

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認知的演進：從語言到編碼

人類認知能力的提高表現在有了語言。7萬年前，語言是人類的第一大認知發明。像人類這種行動緩慢的動物，只有依靠集體合作才能在嚴酷的自然淘汰中倖存，尋找食物、躲避野獸，早期人類的任何活動都需用語言有意識地做出計劃和安排。無論就個體還是整體而言，語言都極大程度地提高了人類的能力，經驗與知識可以通過語言代代相傳，而不必從頭開始。每個人都可以站在祖先們的肩膀上向上攀登。操縱語言者也開始成為職業，比如詩人與祭祀，他們在語言中提煉知識，傳承文明。

5000年前出現的文字，將語言變為可記錄的符號，是人類第二次認知躍升。美國學者詹姆斯·格雷克（James Gleick）在《信息簡史》中說，文字這種首次出現的人工記憶，力量之大無可估算：它重構了人類思維，人類歷史由此發端。「藉助文字，一個人可以向眾多人說話，死者可以向生者說話，生者可以向未生者說

藉助文字，人類開始像撒麵包屑般在身後留下蹤跡，供後來人追尋。文字出現以前，語言信息受限於區域和時間，稍縱即逝，但書寫符號的作用範圍卻可以在時間和空間上無限延續，它賦予寫作者的思想以生命，使寫作者免於肉體存續時間的限制；文字還使得復用和回憶成為可能——書籍甚至改變了我們學習和記憶的方式，它允許信息以全新的架構加以組織，分成諸如歷史、法律、商業、數學和邏輯等。那些以文字為工具的職業也開始出現，諸如史官、教師和哲學家。拋開具體內容不談，這些範疇本身就是全新的技術模式。而文字的力量也不僅體現在知識的保存和傳承上，還體現在所用的方法論上，比如對視覺指示物加以編碼、轉換，利用符號替代實物，進而利用符號替代符號。

15世紀，德國人古騰堡以鉛、銻、錫與少許比例的鉍為合金製作了不易變形的金屬字模，經不斷改進發明了第一台印刷機。印刷機又使得文字的複製變得極其迅捷。紐約城市大學新聞學副教授傑夫·賈維斯（Jeff Jarvis）認為，古騰堡發明的印刷機就像互聯網一樣，因為其自由、開放、高速、低價的特性，為變革提供了最為關鍵的一個工具。沒有古騰堡印刷機的出現，政治革命、科學革命、宗教改革、文藝復興、商業和教育變革或許將推遲許多年。

印刷機還創造了「作家」這個職業。此前歐洲從事寫作的人，大多是抄寫員、彙編者和評註者。直到活字印刷機誕生，才使蒙田等人開始書寫個人的歷史與感受。他們讚美個人的歷史，讚美自己的特立獨行，甚至怪癖和偏見。作家突破了時間、地點、種族與文化背景的限制，引導後人自由地閱讀和思考。

印刷機推動了知識的革命，也直接推動了科學大爆炸與數字時代的到來。麥克盧漢說：「從社會的角度來說，印刷術這種人的延伸產生了民族主義、工業主義、龐大的市場、普及識字和普及教育……印刷物將其易於分裂而又整齊劃一的性質加以延伸，進而使不同的地區逐漸實現同質化。結果使力量、能量和攻擊性都得以放大。」

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2013年，美國《大西洋月刊》雜誌召集一批科學家、歷史學家和技術專家，選出「自車輪以後最偉大的50個科技突破」，得票最多的是15世紀30年代問世的印刷機，之後是19世紀晚期問世的電力，然後除了汽車、飛機、水泥，還有數字時代的基礎設施互聯網（60年代問世）、跟槓桿和算盤一樣提高人的能力的個人電腦（70年代）。

數字時代雖然時間不長，但威力是指數級的，互聯網的出現意味著信息可以在更廣的範圍內「共享」，而緊隨其後出現的人工智慧又觸發了人類認知的加速升級。2011年2月，當IBM Watson 在《Jeopardy！》挑戰賽上擊敗布拉德·魯特（Brad Rutter）和肯·詹寧斯（Ken Jennings）時，便預示著認知計算機——這種可以學習、推理和理解自然語言的人工智慧系統，正在幫助人類突破認知限制，讓普通人完成向「超人」甚至「神」的躍升。

2011年2月，IBM Watson 在 《Jeopardy！》挑戰賽上擊敗Brad Rutter和Ken Jennings

人工智慧：認知的輔助加速器

「認知計算」提供了一種反饋循環機制，不僅讓機器和人類可以彼此學習，同時也通過使用視覺分析和數據可視化技術，擴展和加強人類在某一專業領域內的技能和運用。

在醫學領域，比如在胃癌治療中，一次胃鏡檢查能夠生成幾萬張靜態的圖片，僅憑影像科醫生人力讀圖，是件極為「費眼費腦」的事，誤差範圍也難以控制。但IBM Watson經過專業培訓，運用圖像/語音識別能力僅需幾分鐘就可以對比數千個歷史病例進行分析，快速找到「問題片子」，精準度可以達到97%，從而高效率地幫助醫生在短時間內製定病人的個性化治療方案。據目前的應用情況來看，由Watson介入治療可以將乳腺癌的診斷病變識別精度提升10%，防止數十億次的誤診。

醫療機構可以通過IBM Watson健康服務，在美國HIPAA法案許可的操作下，綜合患者的當前情況、歷史病例圖像、電子病歷、可穿戴設備中的健康記錄和相關服藥記錄進行病情診斷。

在藝術創作領域，IBM Watson通過分析過去5年登上美國Billboard榜單的2.6萬多首歌曲，從它們的節奏、音高、樂器、流派和歌詞中尋找「情感流」，將大量非結構化數據轉化為情感洞察，幫助音樂人創作出更多被聆聽傑作。20世紀福克斯公司也與IBM合作，讓Watson參與到恐怖科幻片《Morgan》的預告片製作中，Watson快速地在整部電影中精選出了最具吸引力場景，幫助剪輯師完成預告片剪輯。

IBM Watson在深入「聆聽」學習了 26000 余首歌曲後，與曾為蕾哈娜、夢龍樂隊擔任音樂監製的格萊美獲獎製作人 Alex Da Kid 聯手，創作了這首AI神曲《Not Easy》。

幫助職業人士從人到「神」

在正在發生的未來里，人工智慧能夠讓更多醫生成為「神醫」，讓更多「神作曲」和「神剪輯」成為可能，「業內神人」也會越來越多。大數據、雲計算、深度學習等技術走出了實驗室，武裝到職業人士和專業領域，人類智慧的天花板被不斷打開，人工智慧將激發出人類在職業領域內越來越多的不可思議的能力。

今天不會有人再懷疑計算機能否戰勝人類頂尖棋手，我們不再擔心自己「能做什麼」，「要做什麼」才是對人類最大的考驗，它決定了我們的方向。

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