最近在看一本书,书名叫《数字时代的企业进化》

虽然光看名字,很容易让人误以为是企业管理一类的书,其实主要讲的是机器智能。我很喜欢“机器智能”这种叫法,有人可能会有疑问,“机器智能”该不又会是哪个营销号生自创的词吧,学术界要么是叫“人工智能”,要么是叫“机器学习”,二者也并非是能各取一半然后混在一起的关系。不过,“机器智能”这种叫法是有的,顶级学术期刊《Nature》,最新推出的子刊就叫《 Machine Intelligence》,翻译过来,正是“机器智能”。

对于“机器智能”这个词,我的理解是两个字:应用。应用很重要。别看机器学习算法一个劲地飚术语,说白了和武功秘笈差不多,厉不厉害你不是靠今天哪个武林盟主又夸了你一句什么,或者颁了个什么奖,你得真的出去练练,光在被窝里比划再厉害也不过只是王者级别的窝里横。

所以,机器智能聚焦的就是应用。人工智能绞尽脑汁想的都是要怎样骗过图灵测试,机器学习通篇聊的都是这个模型怎样,那个模型怎样。好了,到了机器智能,我们终于可以放下那些天书一样的数学式子,你们不是说智能算法厉害得准备上天了吗,那我们就来关心看看,智能算法究竟可以在什么行业,解决哪些看得见摸得着的问题。《Nature》应该也是这么认为的,所以最新一期的子刊《 Machine Intelligence》,封面文章就是《Speeding up blood flow scans》,专门探讨神经网络在血流扫描中的应用效果。

《数字时代的企业进化》也同样。我看过很多讲机器智能的书,不过,《数字时代的企业进化》仅凭封面的一句话就打动了我。很多讲机器智能的书,似乎总是很焦急,告诉你智能算法怎么怎么好,即将怎样怎样改变世界,末了怕你还不能深刻体会,非要在一句什么什么职业马上就要被机器取代。说实话,作者们希望大家多去学习新知识的急切心情可以理解。不过,这让我免不了产生一种“原来是你把机器引到这里和我抢饭碗的,说吧,机器还托你带了什么话......”,感觉总不太良好。

不过,《数字时代的企业进化》不是这样,它在封面写了另外的一句话:机器智能+人类智能=无限创新。这说得太好了!说得太对了!这才该是真正值得期待的未来!我们日以继夜地提升机器智能,难道为的是可以早日抢走另一部分人类的饭碗吗?不是!人类和机器不该是你上岗我就下岗的竞争关系,这里不是《黑客帝国》,现在还不缺电池,我们的目光也不妨放得更长远。机器有机器的优点,人类也有特有的长处,机器和人类可以互补,为了生活得更美好,我们应该联起手来,用书里的原话,叫“Achineve the impossible”,让天堑变通途

想法正确了,我迫不及待想知道做法。这本书提出了一个全新的概念,也是这本书的核心概念,叫“The Mathematical Corporation”,这其实正是这本书的英文原名,翻译过来,该是“数学公司”。对,就是数学的那个数学,名字怪怪的,以致于我在敲这个词的时候,得了强迫症的输入法一个劲地想改成“数学公式”。不过,意思很清楚,就是用数据驱动的公司,用智能算法来弥补传统管理方式的种种不足

当然了,《数字时代的企业进化》也知道“种种不足”虽然看着短短四个字,真要展开来唠,四本砖头也不一定能打住。所以,这本书把火力集中倾泻在一对矛盾点上,是信息过载和信息不足。你也许很疑惑,信息过载和信息不足这两种互斥的状态,怎么可能同时存在呢?这岂不是相当于说那个人既饿得不行,又饱得要吐吗?这就问到了问题的关键,人类智能和机器智能应该在哪里结合。

我们说,人类智能和机器智能互补才是未来,虽然看起来很像文章末尾凑字数用的“互相帮助”“共同进步”,不过,这里是有一个重要的原因的,原因就是人类自身存在不足。不足在什么地方呢?精力有限。对于很多人,特别是在大型企业工作的人来说,日常工作有大量的信息从四面八方朝你涌来,那种感觉就像你站在一片沙滩上,迎面扑来十层楼高的巨浪,能够仅以身免,就已经算是厉害的了。很多讲高效工作的书都将“分清主次”列为一项重要原则,这就是为什么,人类的信息处理能力总是有限的。在信息过载的情况下,要使结果最优,必然需要区分什么是最重要的,然后优先处理。不过,这也就导致一个问题,一些“次要的”信息会被漏掉。要知道,“次要”并不等同于“没有价值”,只是因为你的精力有限,为了更有价值的目标,而无可奈何地将“次要”作为代价牺牲掉了,这些“次要”信息里面,可能隐藏着下一个增长点,甚至从长远来看,可能是更有价值的东西,但都因为你精力有限,眼前的事物已经疲于奔命,根本不可能有精力深挖,只好统统都错过了。这就是信息过载导致的信息不足。

那有没有办法突破这个天花板呢?有办法,请机器帮忙。机器处理信息的速度比人类快多了,更重要的是机器的精力约等于电力,只要通着电,007也只是洒洒水,在智能算法的加持下,你的很多分析工作,也许都可以交给机器代为完成。《数字时代的企业进化》的野心不止于此。以前你疲于奔命只能重点防御,现在机器刮起东风帮你一下收复失地了,是不是可以谋划谋划主动进攻了?数学公司依赖数据驱动,以前我们精力有限,收集数据必须精挑细选,现在既然学有余力了,那为什么不多装一点传感器,不管有关没关先把更多的数据收上来,然后一股脑地塞进机器里面去,没准就掉出几个全新的发现。这就是变革。

《数字时代的企业进化》这本书很薄,给我的感觉是写得很“理性”,虽然主要说的是机器智能的应用创新,但并不讳言机器智能也有局限,不过,在我看来,正是各有各的擅长和局限,才值得携手创造更好的未来。人类智能和机器智能可以擦出的火花还有很多,如果你也认同这能创造更好的未来,这本书值得一读。

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