在第二天的GTC 2016主題演講中，IBM技術長Rob High認為投入人工智慧的發展將有助於擴大人類思考，同時也強調認知學習運算將會在近10年內加速改變傳統邏輯比對運算模式。
IBM技術長Rob High表示，投入發展人工智慧系統的目的並非用於取代既有人力，而是希望能進一步協助擴展人類思考能力，在近年來各類數據資料量已經大幅累積達一般人力無法輕易釐清的情況，藉助人工智慧演算分析能力將可讓人腦用於更精準的創作思考。
就目前IBM持續提升人工智慧系統「華生 (Watson)」的情況來看，從最初的大量數據邏輯比對運算，一直到近年來開始朝向認知學習運算模式，系統除了可就文字、影像等內容進行辨識之外，更能從文字語句或語調間分析說話者可能的心理情緒表現，同時在進階應用中更渴應用在醫療診斷、食譜創作等應用，藉此協助醫師尋找定情發生原因，或是協助廚師創作全新美食烹調方式。
Rob High進一步說明，藉助於認知學習模式，人工智慧系統將不再僅以單純是非比對方式判斷事情，藉此能以更貼近人類心理方式套用在各類應用模式，例如在商品廣告推薦會從使用者輸入資料判斷性別、需求與使用地點，進而推薦最佳合適產品，同時也能運用在線上客服系統，藉此以擬人化方式協助解決常見問題內容。
目前IBM也將「華生」人工智慧系統資源以開放架構方式提供開發者使用，藉此讓開發者可藉由Bluemix平台、API等方式串接「華生」運算資源，並且能以此與本身服務或運算核心結合，進而建立不同人工智慧應用服務，同時也能持續讓「華生」持續累積不同學習經驗。
現階段常見的人工智慧系統包含文字判讀、影像識別、線上客服、運動訓練、廣告推薦、互動玩具等應用，同時背後運作模式除了藉由結合GPU加速運算的硬體設計，讓大量深度機器學習效率持續快速提升，並且藉由開放架構讓學習經驗可彼此互通，讓人工智慧系統能夠越來越聰明。
不過，Rob High也同時提到發展人工智慧系統主要還是著重在協助延伸人腦思考能力，因此在實際設計仍須遵循相關法則，避免造成不必要的影響。同時在借助GPU加速演算技術持續發展之下，Rob High認為10年內將由認知學習運算模式躍為主流，甚至在在更短時間內改變傳統運算模式。
Rob High表示，雖然建造真正可自我思考的裝置實際上很難，但對於推動全新運算模式與協助人腦思考都算值得。
