机器之心：去年的 2016 IBM 论坛主题是「迎接认知时代,IBM 与您智胜未来」，与今年的主题存在部分相似相通之处，比如两次论坛都指出「认知计算」的巨大价值并力求探索「认知商业」在各行业领域内的无限可能（如医疗、金融、教育、零售、制造等）。目前，IBM 重点在医疗、金融和制造领域内推行认知计算，您认为认知计算在哪些领域也同样具备应用前景？

Jean-Francois Puget：我们有一个利用深度学习为银行业提供解决方案的案例，帮助银行分析文件规章，提取法律合同契约等职能。在法律行业，这样的解决方案可以使律师不必阅读所有的文件，他们只需要询问系统，然后系统则会提供相应的解答。要知道在美国，很多事情都要涉及律师，人们需要花费大量的金钱付律师费。这样的人工智能应用可以改善律师的工作效率，节省资源。不过这里也存在一个问题，就是训练集也是机器学习非常重要的一个环节，训练集的好坏决定着整个系统的质量。谷歌就曾把黑人错误识别成了大猩猩，这是因为他们的训练数据存在不科学的地方。然而训练数据是很花费时间的，在法律级的应用里同时也是非常昂贵的。不过我们可以从用户那里得到反馈从而得到好的数据从而进行训练过程，比如让律师判断系统给出的解答是否正确，系统从律师所给出的反馈中可以继续进行学习，这样的方式可以实现系统性能的提升。

朱辉：前段时间我们在美国推出了在个人报税上的认知解决方案。在美国每一个公民都有个人报税的义务，而且由于各种各样的法律法规，报税过程是比较复杂的，并不是每一个公民都具备相应的专业知识。在这个事情上，很多人都依赖专业的会计师；更不用说有的人则是在网上进行个人报税。但是美国税法日新月异，非常冗长，这里可能会出现一些问题。从实际的数据来看，IBM 的认知解决方案可以帮助每个人最高节省 10% 的税。我认为这是很有革命性意义的一个应用。

机器之心：这次 IBM 论坛的主题是「天工开物，人机同行」。事实上，《天工开物》是一本系统讲述中国古代农业、手工业等领域内各项技术的综合性著作，强调的是人类与自然的协调关系。而「人机同行」则在此基础上，探讨未来世界人类与机器之间互相配合的发展大势。您二位作为行业领域内的顶尖科学家，可否为我们对此次 IBM 论坛的主题进行进一步解析？对于人类与机器关系以及给人类生活带来的改变这一热议话题，您又是如何理解看待的？

Jean-Francois Puget：人工智能的作用是增强而非取代，这是非常重要的一点。我知道一些公司说它们目标是让机器取代人力，可是你知道吗，30 年前我读博士的时候就听过类似的话，结果 80 年代迎来了人工智能寒冬，那个预言并没有实现。我认为现在人们关于深度学习所说的也将是一样的情况，事实上，技术确实有很大的进展，但是不宜期待值过高。未来律师、医生的工作内容形式可能会改变，但是不会被取代。不过未来程序员可能会减少，而数据科学家则可能会增多，因为存在系统开发的需求。

Steven Astorino：其实无论是机器学习工具还是认知解决方案，都是为了让技术更好地去服务人类，让人们从中获益。举个例子，医生开处方、工作的时候，机器学习可以帮助他们更好地了解病人历史数据、药物数据，个性化地去进行医学治疗。我同意 JP 的观点，增强智能是应该强调的一点。当初电脑刚出现的时候，人们也有过一样的担忧，不过结果如何呢？新的工作机会也会应运而生的。

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