而Watson恰好可以成为设计师的好助手，大幅减少设计师在找素材上的时间花费。将更多精力分配到更需要创造力的事务上。这种优势在今年VOGUE晚宴，李宇春穿着由新锐年轻设计师张卉山操刀的认知礼服登场时，得到了淋漓尽致的展示。

　　Watson主要帮张卉山做了两件事：一是从三十万张图片里识别出礼服的时尚元素，包括廓形、面料、颜色等，并推荐了2500张图片供设计师参考；二是分析李宇春自2013年至今每次出镜的形象，并且同时阅读和分析了她全部的微博和粉丝评论几十万条，建立了李宇春的“时尚形象”与粉丝及公众评论之间的关联模型。

　　如果由设计师本人来完成这些工作，j2直播，他需要在电脑上浏览和分析200-300G的图片素材，收藏有价值的图片，归档和归类，光做这件事情就会花费设计师大量的时间和精力。如果设计师的想法有变化，那么这个过程还需要重复一遍。而Watson 将这个过程缩减到几乎实时。设计师提出想法，Watson 分析图片素材，给出推荐；设计师改变想法，Watson 立刻给出新的推荐。最终仅用一周时间，李宇春的这件认知礼服设计稿便已出炉。

　　事实上，对于大多数人来说，穷其一生来积累、学习和磨练，也难以达到世界级大师的程度，j2直播，归根结底，学习时间和锤炼规模是每一个人都难以逾越的成长障碍。然而，Watson恰好可以在速度和规模的方面赋予凡人以“超能力”，它能够帮助各行各业的人跨越“一万小时定理”的壁垒，迅速在陌生领域穿过信息瓶颈，成长为专家。

　　从计算机诞生起，计算机就是人类忠实的奴隶，无怨无悔地干着枯燥并且重复性强的工作。但无论是制表时代还是可编程计算时代，传统的计算方式只能解决已定义好的问题，对新发生的情况束手无策。而以Watson为代表的认知计算系统，其用户体验、决策效率、洞察力均超越以往。李宇春的认知礼服，便是新计算时代，计算系统从“奴隶”转变为“助手”的一个例子。理解、推理、交互，甚至模拟人脑，正是认知计算的魅力所在。

　　由于认知计算系统会从自身与数据、与人的交互中学习，所以能够不断自我提高。因而，认知计算系统绝不会过时。它们只会随着时间推移变得更加智能，更加宝贵。这可能是计算史上最重大的理念革命。