虽然计算机可以从预先设定的规则以及从先前病例的推断中为很大一部分病人做出诊断，但人类诊断医生仍可以发挥很大的作用，因为即使“沃森”医生完成了它的医学培训，也会面临疑难杂症不可避免地增长的现实。正如制造一辆100%自动驾驶的汽车要比制造一辆在正常情况下行驶的汽车要难得多，而从根本上看，设计一台能够诊断所有病症的机器要比设计一台诊断最普通病症的机器困难得多。和国际象棋一样，如果一位人类医生能够与“沃森”医生开展合作，那么其判断力和稳定性要远远超过他们单独的诊断服务。正像未来主义者凯文·凯利（KevinKelly）所说的：“你未来的收益水平取决于你在多大程度上能与机器完美地配合工作。”
我们人类的优势
可以说，计算机在它们的设计框架之内更擅长于模式识别，但在框架之外则表现拙劣。这对人类劳动者来说是个好消息，由于我们的多重感官，我们内在的感知框架要比数字技术宽广得多。计算机的视觉、听觉甚至是触觉一直是在呈指数级提升的，但在一些任务处理中，我们的眼睛、耳朵和皮肤更不必说我们的鼻子、舌头，远远超过了数字技术的同类感官。现在以及不远的将来，传感组件及其与模式识别结构的紧密结合，还会给我们的大脑带来一个更宽广的感知框架。
西班牙服装公司Zara(中文名为飒拉，为全球排名第三、西班牙排名第一的服装商）就是利用了人类的这一优势而不是利用计算机，来决定应该生产哪种款式的服装。对大多数服装零售商来说，对服装市场进行预测并制订销售计划主要依靠商业统计数据，而这些统计数据要比服装摆在货架上的时间提前数月。但Zara却采取了另一种截然不同的方式。它专门经营快速时尚类的服装主要是面向青少年群体，价格便宜且易于流行。因为这些风格的服装不论是流行还是消退都非常迅速，所以Zara要把它的工厂和仓库设置在能够快速生产和发货的地方需要紧紧抓住流行热潮。为了解决“应该生产哪种款式的服装以及给每一家店铺如何发货”这个关键性的问题，Zara需要依靠全世界的店铺经理对货品进行准确订购，也就是说，用不了几天，货物就可以发到订购的店铺。
THE SECOND MACHINE AGE→第二次机器革命→
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