没有一万小时，就不能成为专家吗？
2008年，作家马尔科姆·格拉德威尔在其新出版的畅销书《异类》中，提出了一个有趣的假设——从凡人到某个领域的专家乃至世界级大师，都有共同的必要条件，即至少1万小时的锤炼。这对所有领域的所有从业者都适用，没有例外。通过对古典音乐家、职业冰球选手和IT新贵们进行的长期跟踪调查，格拉德威尔最终与神经学家共同得出结论：人类脑部确实需要这么长的时间，去理解和练习一种知识或者技能，然后才能达到大师级水平。
此后，“一万小时理论”在许多领域得到了验证，并在媒体的帮助下逐渐家喻户晓。人们开始心安理得了起来：大师们肯定都曾经吃过大苦，我只要凑够一万小时就可以升级成他们那个样子。
然而，现实远比理论要严酷的多。人们可以接受花10年培养一位职业冰球选手，却无法接受最新的癌症治疗方法没有在第一时间被普及使用；50岁时成为“寿司之神”绝对是个值得炫耀的成就，然而华尔街往往需要30岁就声名鹊起的天才操盘手。或者说，随着后信息时代和消费升级的全球化，有很多职业或领域压根不会给其从业者“一万小时”锤炼自己的时间或机会。
比如，对于律师、记者、基金经理、咨询师、市场营销经理、主治医师……这些人来说，“一万小时”基本是空中楼阁，工作往往会要求他们在24小时或更短的时间内，迅速了解一个完全陌生的领域，并且拿出资深专家一般的解决方案。
上述行业的特点是，每一次接手的案例可能都是全新领域的，其瓶颈在于短时间超量的信息摄入。而另一些行业的特点是，虽然所处领域不变，但每一个项目都需要倾注大量的创意与灵感，事实上造成了另一种“短时间成为陌生领域专家”的事实。这类职业最常见的便是服装设计师或建筑设计师，其瓶颈在于不断找出新的处理方式重新组织信息。
其实梳理到这里我们已经可以发现，这些“非一万小时”行业的特点在于，其最关键瓶颈都在于信息，而非技艺。处理冰球动作和掌握火候恐怕没有一万小时的确无法成为大师，然而人类如果被信息困扰住了自己，那岂不是这个时代最大的黑色幽默？
在所有需要短时间摄入超量信息的工作中，医生恐怕是经常被忽略的一个职业。实际上，现代医生如果要保持知识更新，每周至少要读20篇前沿的学术论文。而这还仅仅只是一个保底，尤其是基于基因测序带来的大数据和日新月异的临床试验、疗法产生的数据洪流，已经远远超出了人类的个体信息处理能力。
于是，世界顶级的癌症中心纷纷开始寻找外脑的支援，美国德州大学MD安德森癌症中心、斯隆凯特琳癌症中心、克利夫兰诊所、梅奥诊所等声名赫赫的医学机构，都找来了同一个帮手——IBM推出的认知计算系统Watson。
在Watson的医学Demo中，其仅用17秒的时间，便查阅了3469本教科书，69个治疗大纲，247760本专业期刊文献，61540个临床实验数据，以及其他106054篇临床医学文献，为一个亚裔癌症患者提出了3个治疗方案。
具体到肺癌的诊断上，Watson与人类医师的诊断准确率为90%对50%。原因在于要想读完最新医疗数据，医生每周至少花费160小时，因此也就丧失了诊断的优势。
更为重要的是，Watson的优势不止在于处理海量信息：因其具备理解和处理自然语言的能力，Watson可以凭借与人类相似的认知来精确回答问题，辅助人类工作。
与医生类似，服装设计师也是一个常被忽视的信息瓶颈职业。在2015年秋冬季，成衣女装有12600多个新设计。一季1万个设计，能否想象设计师一个月要做出多少设计？一季八场秀，一场秀的时间最多2个月，而除去设计的后续制作，更改和营销工作，他们的时间如何分配？这种时候新设计的灵感来源就是个相对奢侈的存在了。很多设计师一天要花十几个小时浏览素材，寻找灵感，又称“找款”。
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，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，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。
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