9.3.3 信息决策
外界信息的识别、理解、决策是人类信息处理从低阶到高阶的三个阶段。当前人工智能已有几乎不亚于人类平均水平的语言、图片、声音识别能力，再配合有限范围内可用的常识与理解能力，已经有企业开始在特定的、知识封闭的领域尝试开发人工智能程序，以代替人类来对外界信息自主做出决策和响应。
IBM 在这方面是行业的先行者，不仅花费大量资金去研发、改进自家的沃森系统（Watson），还将沃森的人工智能处理能力开放出来，鼓励其他组织与个人使用。IBM 曾连续数年组织过规模不等的基于沃森系统的人工智能应用比赛，获奖者可以得到 IBM 提供的丰厚的创业资助。ROSS Intelligence 公司研发的人工智能律师程序“ ROSS”便是这种比赛中的一个孵化产物。媒体宣传时喜欢把 ROSS 形容为一名“人工智能律师”，还经常配以“ ROSS 将导致 90% 的律师失业”这样有侵犯性的标题。实际上 ROSS 并不能取代任何一名律师，它既不会做哪怕是最基本的善恶价值判断，也不可能帮客户找法官协调、安排庭审这些事情。但是 ROSS 确实有它值得称道的价值，被美国最大的律师事务所之一、拥有约 900 名律师的 Baker & Hostetler 签约雇佣，成为律师事务所的一名特殊“员工”。
ROSS 扮演的角色是一个以自然语言为输入和输出形式的先进的法律知识检索系统，官网<sup>○一</sup>上对 ROSS 的介绍也是“ Advanced Legal Research Tool”，而非“Robot Lawyer”。凭借沃森出色的自然语言处理技术，ROSS 能够自行“阅读”成千上万页的法律书籍、庭审记录和判例，从这些原本供人类阅读的非结构化信息中，自动挖掘、整理出文字中蕴含的各个主体之间的联系和规律，自动生成可被计算机检索使用的结构化数据。同时，ROSS 的人机交互界面接受以人类口语的方式进行查询，能够向没有任何法律专业知识的普通公众提供服务。这对于以往任何一个法律信息系统来说都是巨大的改进。早在 1958 年法国法学家卢西恩·梅尔（Lucien Mehl）就提出了法律学科的信息化处理，建立法律文献和案例自动检索模型。20 世纪 90 年代初期，用于处理离婚财产分割的断案系统“ Slip-Up”在实验室诞生，但该系统没有摆脱依靠人类整理知识的传统专家系统的建设模式，产品的效果在很大程度上取决于背后的人力投入，是典型的“有多少人工就有多少智能”的建设案例。
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第四部分 人机共生
○一 https://rossintelligence.com/。