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人物观点：
25年前，当网络刚出现的时候，每个人都变成了电子商务，每一个过程都变得“网络化”。现在，随着AI技术的发展，每个人都将成为“AI企业”，或者是“C企业”，即认知企业，每个人都在获得“认知能力”。每一个过程都会被“认知化”。每一个过程都将从新的数据和新的互动中学习。
本期嘉宾是玛诺基·萨克森纳(Manoj Saxena)，他和我们讨论了认知计算、意识、数据、DARPA、AI解释能力以及超收敛性（superconvergeni）等话题。
玛诺基·萨克森纳(Manoj Saxena)，他拥有密歇根大学的工商管理硕士学位以及印度伯拉理工学院的管理学硕士学位。是CognitiveScale公司的执行总裁，该公司为医疗保舰商业和金融服务市场开发机器智能软件。在此之前，萨克森纳曾是IBM沃特森项目的总经理，他也是该项目的第一任总经理。此外，他还在五年内创办并出售了两家由风投机构支持的初创公司，是创业者基金IV的创始董事总经理，这是个价值1美元的种子基金，专门投资于认知计算技术。
关于AI的五个误区
【问】：众所周知，你总是回避“人工智能（AI）”这个词，而倾向于使用“认知计算”，甚至你的个人简介里也只提到了在认知计算方面取得的成就。这是为什么？
萨克森纳：对我来说，AI是制造智能系统和智能机器的科学,而认知计算以及AI的大部分都是围绕着取代人类的思维而开发的，并创造出能够更好完成人类工作的系统。我认为这项技术最大的机遇（已经在多项研究报告中得到证实）是在增强人类方面。因此，对我来说，AI并非指人工智能，而是增强智能。你可以用机器来增强和扩展人类的能力。认知计算就是利用AI技术和其他技术将人类与机器进行匹配，从而增强人类的决策能力和体验。
我把认知计算看作是AI和其他技术的应用，具体来说，我称之为“钢铁侠的贾维斯套装”，它让每个人都成为了超人。这就是认知计算的意义所在，坦白地说，这是我们在运行IBM沃特森项目时就开创的领域，我们相信，它也是IT和企业领域的“下一个大事件”。
【问】：当AI的概念首次被提出时，研究人员在达特茅斯会面，他们认为自己可以在当年夏天就让它成为现实。他们在论文中认为，就像物理学中只有少数定律，电力学中也只有几个定理那样，他们认为AI也只需要几条规则即可。AI最初出现了很多错误，但是现在，我们对它的发展前景以及可以用它做什么更为乐观。在过去的十年里，AI领域发生了哪些变化？
萨克森纳：我认为其中有两个维度需要关注，一个是当AI最初发展的时候，其全部意图是“人工模拟世界。”然后，它转向“模拟人类思维”。而现在，我认为最有潜力的应用是“模拟人类和商业体验”。每个目标都非常庞大。最初的“模拟世界”和“模拟大脑思维”都可以被看做大规模的练习。在很多情况下，我们甚至都不知道大脑是如何运作的，所以你如何对自己都不理解的东西进行建模呢？这个世界太复杂、变化太快，以至于我们根本无法做出如此大的模型。
我认为，更实用的方法是使用AI来模拟微体验，无论是Uber应用还是Waze都是如此。或者是对一个商业过程进行建模，不管它是索赔解决方案，还是承接保险，亦或是糖尿病管理。我想这就是第三个AI时代将更加专注的领域，它不是为世界建模，也不是为思维建模，而是为人类体验和商业过程建模。
【问】：那么，这是否意味着我们降低了对它的期望？
萨克森纳：我想我们是专门从事这项工作的。如果你再仔细看看人类的思维，你可能不会相信某个孩子能一夜之间就变成天才。更不用说一个能理解所有科学、所有语言和所有国家的天才了。我认为，在如何以及哪里应用AI方面，我们得到了更务实的结果，而不是更多研究和科学驱动的结果。