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那是人工智能大獲全勝的時(shí)刻：2016年3月，全球有2.8億人見(jiàn)證了圍棋世界冠軍李世石與谷歌（Google）旗下人工智能企業(yè)DeepMind開(kāi)發(fā)的阿爾法狗（AlphaGo）之間的歷史之戰。這次比賽在韓國舉行，向全球直播，最終李世石以1：4敗給了阿爾法狗。
人們一向認為，在棋類(lèi)游戲中，圍棋是人工智能的最大挑戰者，因為圍棋需要巨大的搜索空間，而且棋子位置和走向很難判斷。直覺(jué)，也就是從整個(gè)棋局判斷比賽形勢的能力，才是贏(yíng)棋的關(guān)鍵。
人工智能比埃隆•馬斯克（Elon Musk）等行業(yè)大佬的預測提前10年完成了這項看似不可能完成的任務(wù)。它是如何做到的？答案就是它采用了谷歌及其他硅谷技術(shù)公司在管理員工時(shí)所使用的方法。
接下來(lái)，本文將介紹谷歌和阿爾法狗為大幅度提高創(chuàng )新能力而采用的5個(gè)原則。在這個(gè)VUCA（volatile, uncertain, complex, ambiguous的首字母縮寫(xiě)，即易變、不確定、復雜、模糊）時(shí)代，所有公司都可以用這些原則展開(kāi)競爭。
1自組織智能體
阿爾法狗和谷歌都采用了自組織智能體。在人工智能技術(shù)中，智能體自己學(xué)習，而不是依賴(lài)那些根據圍棋大師的經(jīng)驗事先編寫(xiě)好的指令。
谷歌管理員工的方式也體現了這一原則：“招聘最優(yōu)秀的人才，給他們自由。”在谷歌，管理者被要求盡量向下級授權，授權程度之大讓他們自己都開(kāi)始感覺(jué)有些不自在。
另外，谷歌還有一條20%工作時(shí)間的規定，即員工應當花20%的時(shí)間來(lái)做他們認為對谷歌最有益的事。這也體現了上述理念。
2采用簡(jiǎn)單規則
阿爾法狗采用兩套簡(jiǎn)單規則：
1.評價(jià)棋子走位并降低搜索廣度的策略網(wǎng)絡(luò )（policy network）；
2.預測某一走位的獲勝概率并降低搜索深度的價(jià)值網(wǎng)絡(luò )（value network）。
這些規則可以降低阿爾法狗需要處理的輸入信息，從而提升計算速度。
谷歌也采用簡(jiǎn)單規則對多元化群體（由自組織員工組成）提供泛泛的指導。
谷歌如何決定是否要在某一管理者下面增加一個(gè)層級？
那就是至少有7名員工。
辦公空間方面有什么規則？
保持開(kāi)放，以最大程度地增加互動(dòng)交流。
職業(yè)道德方面的規則呢？
“不做惡。”
如何配置公司資金？
現有產(chǎn)品占70%，新產(chǎn)品占20%，“登月”項目占10%。這些簡(jiǎn)單規則不僅為員工自組織活動(dòng)提供了一個(gè)大致的評判標準，同時(shí)也有助于提升決策速度。
3通用智能而非狹義智能
與僅用于有限目的的狹義人工智能不同，阿爾法狗是通用人工智能（artificial general intelligence, AGI）—可在多種類(lèi)型任務(wù)環(huán)境下操作的單一系統。
狹義人工智能的問(wèn)題在于一旦碰到原先程序中沒(méi)有涉及的情況就會(huì )死機，例如智慧家庭中所使用的人工智能。而像阿爾法狗這樣的通用人工智能算法在穩定性和適應性方面都更勝一籌。
谷歌同樣也是喜歡通才甚于專(zhuān)才：
重視專(zhuān)業(yè)技能而忽視一般智能的做法是錯誤的。世界上所有行業(yè)、所有工作都在發(fā)生巨變。在這種動(dòng)態(tài)環(huán)境下招聘專(zhuān)才可能會(huì )適得其反。專(zhuān)才在解決問(wèn)題時(shí)帶有天生的偏見(jiàn)，而通才則無(wú)此類(lèi)偏見(jiàn)，他們可以考察各種可能的解決方案，選出最佳方案。
4多元化輸入
輸入的多元化提升了阿爾法狗的表現。開(kāi)發(fā)者先用優(yōu)秀業(yè)余棋手間10萬(wàn)次對弈對它進(jìn)行訓練，然后用3,000萬(wàn)次與自己的對弈進(jìn)行自我訓練。
谷歌也欣賞多元化，而不是千篇一律。它認為：
組織內部的同質(zhì)化會(huì )帶來(lái)失敗，而觀(guān)點(diǎn)的多元化則是防止短視行為的最佳方法。背景不同的人觀(guān)察世界的方法也各不相同，而這種視角差異所產(chǎn)生的洞見(jiàn)是無(wú)法傳授的。
5大量試錯
阿爾法狗的學(xué)習方法是通過(guò)試錯不斷地進(jìn)行實(shí)驗。它采用的不是暴力算法，而是強化學(xué)習法：
不斷地與環(huán)境互動(dòng)，并在此過(guò)程中學(xué)習。為了不斷提升阿爾法狗的獲勝率，屢戰屢敗是必經(jīng)的過(guò)程。為實(shí)現徹底創(chuàng )新，失敗是必不可少的輸入。
谷歌每年會(huì )進(jìn)行2萬(wàn)次快速實(shí)驗，評估實(shí)驗結果，然后周而復始，以便實(shí)現漸進(jìn)式提升。這一過(guò)程中的失敗不會(huì )受到懲罰。
埃里克•施密特（Eric Schmidt）在評價(jià)Google Wave這個(gè)即時(shí)交流平臺的失敗時(shí)說(shuō)：“我們的政策就是不斷地嘗試。我們歡迎失敗。在我們公司，啃硬骨頭絕對不會(huì )有問(wèn)題。即便沒(méi)有成功，我們也可以吸取教訓，然后用在新項目上。”
這些幫助阿爾法狗打敗李世石的原則，也幫助谷歌創(chuàng )造了一種能孕育徹底創(chuàng )新的文化。正是因為順應了自然法則，這些原則對所有組織具有普適性。
然而，在面臨VUCA形勢時(shí)，這些原則同樣會(huì )使很多傳統公司陷入癱瘓?，F在，領(lǐng)導要面對太多紛繁復雜、相互糾纏的因素，在很短的時(shí)間內應對太多的不確定性，做出有效決策。
現在的商界日益復雜，工業(yè)化時(shí)代那種以命令和控制為主的領(lǐng)導方式已經(jīng)無(wú)法滿(mǎn)足需要。為了在像圍棋這種復雜的游戲中取勝，人工智能必須從暴力計算升級到更加快速靈活的方法。
同理，企業(yè)領(lǐng)導者也需要升級自己的游戲規則，以便成功應對當前復雜的商業(yè)環(huán)境。
即使是最優(yōu)秀的人工智能，也無(wú)法根據以往對弈過(guò)程分析中得到的專(zhuān)家知識指揮當前的落子方式。同樣，即使是最優(yōu)秀的領(lǐng)導者，也無(wú)法看透一個(gè)決策和部署的最終結果。
現在的競爭已經(jīng)變得過(guò)于復雜，致使決策變得更加困難。自組織、簡(jiǎn)單規則、通用方法、多元輸入以及大量試錯等原則有助于駕馭這種復雜性，從而大幅度提升徹底創(chuàng )新的能力。
請大家記住，那些創(chuàng )造新的產(chǎn)品品類(lèi)或者重塑行業(yè)動(dòng)態(tài)的徹底創(chuàng )新，通常都來(lái)自實(shí)驗過(guò)程中出現的數量眾多的副產(chǎn)品，是一種意外之喜。
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