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人类从进化一开始，对于环境和周围人的认知一直都是精神层面的心理过程。我们通过感官得到第一手数据，再通过神经系统综合分析，最终得出我们需要的信息，完成一个周期的认知过程。比如我们走在公园里，突然鼻子闻到了一阵桂花香，大脑很快就会给出信息，这附近很可能有桂花树。这是人类内在的反应模式，在我们体内随时都在发生的生物化学反应而已。
在很长一段时间里，我们只能靠眼睛看、靠鼻子闻、靠耳朵听，我们的大脑也只能加工、处理各个感官传递给他的仅有的一点数据，最终得出仅有的一点信息。
但科技的出现，升级改造了我们的眼睛、鼻子和耳朵。我们可以同时看到、闻到、听到世界上的任何一个角落的任何一个东西。感官给我们的大脑传递的数据量开始爆炸。
与此同时，我们的大脑在百万年的进化中却从未经历过如此大数据量的考验，处理能力的提升有点跟不上数据量的上升，这一认知能力的缺陷会被未来的科技改变么？
个人认为，会的，而且这才是未来真正的独角兽公司要干的事，将人类的认知能力工具化，帮助提升人类的认知能力，让我们的大脑也能想感官一样，扩容扩能。
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随着创业创新浪潮的不断推进，移动互联网的人口红利流量红利趋近于中后期，大家更多的开始关注效率。
一个词进入大家的视野——信息不对称。
在很多行业，信息不对称成为了行业壁垒的主要因素，比如医疗、法律等等。如果一个人病的再重，也只能让医生来医治；一个官司再紧急，也只能咨询律师来决策。因为我们的大脑的构造，决定了我们不可能通过3个月的快速学习成为著名医生、知名律师。以医疗领域为例，医护人员比普通病患对于疾病有更深刻、更精准的认识，根本在于医护人员多年的理论学习和实践经验，是他们从医期间经历的超长时间的学习，在手术台上的无数次实习而得来的。所以本质上，信息不对称源自于不同的人对于同一个问题的不同深度的实践而造成的认知水平的差异。医生、律师通过自己大脑长时间的信息加工、积累，才获得了这种信息的不对称的优势：我知道的，你不知道，而你想知道的，只能从我这获得，绝无分店。
想打破信息不对称，势必就要提高普通人对于疾病的认知水平。可是，让病患自己重新学习医学课程，上台手术实践的方式提升认知能力当然是天方夜谭。而很多互联网医疗的解决途径，让多个医生同时评价自己的病情、或者变相延长医生的工作时间，并没有改变信息不对称的本质，甚至是对于本来已经很紧俏的医疗资源的二次浪费。
然而，信息不对称真的无法被消除么？
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当然不是，IBM的人工智能机器人Watson在人类医生无力回天的前提下，成功诊断并治愈了日本一位60岁的罕见白血病患者。
Watson的做法，是将病人的基因变化与 2000 万篇癌症研究论文数据库进行比较，提供准确的诊断并且提出先进且适合的治疗方案。
诊断耗时：10分钟。
Watson做了什么！Watson就是将医生一生在医学院、医院的经历，反复学习了千百遍，最终自己变成了优秀的医生，这是人脑无法完成的，只有科技发展出来的认知工具才能完成！
如果愿意，Watson甚至可以让自己变成世界上最棒的医生、最棒的教练、最棒的律师、最棒的会计、最棒的任何专家，而且只对你一个人服务。
不管未来科技的发展前景如何，Watson已经为我们打开了一扇通往全新世界的门，在那个世界里，你获得认知的渠道不再仅仅是通过大脑处理感官获得信息。需要什么信息，直接问问你身边的人工智能机器人就行了。那是一个所有信息，都是人类共用的宏大愿景，科技成为了每个人的认知工具，升级改造了每个人的大脑，就像它曾经升级改造我们的感官。
所以，立志成为人类的认知工具的公司，一定会在其中出现未来的独角兽公司。他们提供给用户的就是更快速的认知这个世界的工具。其中的“快速”是指用户可以通过这个工具可以越过中间繁杂的学习、实践阶段而直接获得正确或者对自己有利的认知。
现在，太多有潜力的领域还在等待被发掘，例如法律，投资，艺术设计，甚至是餐饮、体育，都将发展出各自领域内的认知工具。
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说到底，认知之所以能够实现工具化，是因为认知的很多过程和细节是机械而重复的，而且每个人为了获得相同的认知，都要经历类似的认知过程。
这个效率，每次在新的认知工具的出现后，都会大幅度的提升。
比如，人类历史上很早就出现的认知工具——书。前人将农耕、放牧等经验记下来，给后人以经验和方便，因而产生了书。有了书，人们就不必从0学习何时播种，何时施肥，而是只需要按照前人书本上的记载，就可以快速完成对于农耕的认知，指导自己的生产。
随着现代生活的不断丰富，需要认知的领域和内容呈现几何级别的增长，我们的各个感官把自己获得的信息，全部丢给大脑，大脑负荷不堪，极需要新的认知工具来解放。
Elon Musk的新公司Neuralink就是致力于研究脑机接口，把大脑看做一部机器，通过技术手段上传下载思维。试想如果真的成功，那么人脑就会变成理论上算力超强的机器.
或许那个时候，想三个月自学成才名医生、大律师，只需要交998元，就能给自己的大脑升级CPU，再加一条2G内存。
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