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那是人工(gōng)智能大(dà)獲全勝的時刻：2016年3月，全球有2.8億人見證了圍棋世界冠軍李世石與谷歌（Google）旗下(xià)人工(gōng)智能企業DeepMind開(kāi)發的阿爾法狗（AlphaGo）之間的曆史之戰。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(yī)向認爲，在棋類遊戲中(zhōng)，圍棋是人工(gōng)智能的最大(dà)挑戰者，因爲圍棋需要巨大(dà)的搜索空間，而且棋子位置和走向很難判斷。直覺，也就是從整個棋局判斷比賽形勢的能力，才是赢棋的關鍵。
人工(gōng)智能比埃隆•馬斯克（Elon Musk）等行業大(dà)佬的預測提前10年完成了這項看似不可能完成的任務。它是如何做到的？答案就是它采用了谷歌及其他矽谷技術公司在管理員(yuán)工(gōng)時所使用的方法。
接下(xià)來，本文将介紹谷歌和阿爾法狗爲大(dà)幅度提高創新能力而采用的5個原則。在這個VUCA（volatile, uncertain, complex, ambiguous的首字母縮寫，即易變、不确定、複雜(zá)、模糊）時代，所有公司都可以用這些原則展開(kāi)競争。
1自組織智能體(tǐ)
阿爾法狗和谷歌都采用了自組織智能體(tǐ)。在人工(gōng)智能技術中(zhōng)，智能體(tǐ)自己學習，而不是依賴那些根據圍棋大(dà)師的經驗事先編寫好的指令。
谷歌管理員(yuán)工(gōng)的方式也體(tǐ)現了這一(yī)原則：“招聘最優秀的人才，給他們自由。”在谷歌，管理者被要求盡量向下(xià)級授權，授權程度之大(dà)讓他們自己都開(kāi)始感覺有些不自在。
另外(wài)，谷歌還有一(yī)條20%工(gōng)作時間的規定，即員(yuán)工(gōng)應當花20%的時間來做他們認爲對谷歌最有益的事。這也體(tǐ)現了上述理念。
2采用簡單規則
阿爾法狗采用兩套簡單規則：
1.評價棋子走位并降低搜索廣度的策略網絡（policy network）；
2.預測某一(yī)走位的獲勝概率并降低搜索深度的價值網絡（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。
谷歌也采用簡單規則對多元化群體(tǐ)（由自組織員(yuán)工(gōng)組成）提供泛泛的指導。
谷歌如何決定是否要在某一(yī)管理者下(xià)面增加一(yī)個層級？
那就是至少有7名員(yuán)工(gōng)。
辦公空間方面有什麽規則？
保持開(kāi)放(fàng)，以最大(dà)程度地增加互動交流。
職業道德方面的規則呢？
“不做惡。”
如何配置公司資(zī)金？
現有産品占70%，新産品占20%，“登月”項目占10%。這些簡單規則不僅爲員(yuán)工(gōng)自組織活動提供了一(yī)個大(dà)緻的評判标準，同時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(gōng)智能不同，阿爾法狗是通用人工(gōng)智能（artificial general intelligence, AGI）—可在多種類型任務環境下(xià)操作的單一(yī)系統。
狹義人工(gōng)智能的問題在于一(yī)旦碰到原先程序中(zhōng)沒有涉及的情況就會死機，例如智慧家庭中(zhōng)所使用的人工(gōng)智能。而像阿爾法狗這樣的通用人工(gōng)智能算法在穩定性和适應性方面都更勝一(yī)籌。
谷歌同樣也是喜歡通才甚于專才：
重視專業技能而忽視一(yī)般智能的做法是錯誤的。世界上所有行業、所有工(gōng)作都在發生(shēng)巨變。在這種動态環境下(xià)招聘專才可能會适得其反。專才在解決問題時帶有天生(shēng)的偏見，而通才則無此類偏見，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)發者先用優秀業餘棋手間10萬次對弈對它進行訓練，然後用3,000萬次與自己的對弈進行自我(wǒ)訓練。
谷歌也欣賞多元化，而不是千篇一(yī)律。它認爲：
組織内部的同質化會帶來失敗，而觀點的多元化則是防止短視行爲的最佳方法。背景不同的人觀察世界的方法也各不相同，而這種視角差異所産生(shēng)的洞見是無法傳授的。
5大(dà)量試錯
阿爾法狗的學習方法是通過試錯不斷地進行實驗。它采用的不是暴力算法，而是強化學習法：
不斷地與環境互動，并在此過程中(zhōng)學習。爲了不斷提升阿爾法狗的獲勝率，屢戰屢敗是必經的過程。爲實現徹底創新，失敗是必不可少的輸入。
谷歌每年會進行2萬次快速實驗，評估實驗結果，然後周而複始，以便實現漸進式提升。這一(yī)過程中(zhōng)的失敗不會受到懲罰。
埃裏克•施密特（Eric Schmidt）在評價Google Wave這個即時交流平台的失敗時說：“我(wǒ)們的政策就是不斷地嘗試。我(wǒ)們歡迎失敗。在我(wǒ)們公司，啃硬骨頭絕對不會有問題。即便沒有成功，我(wǒ)們也可以吸取教訓，然後用在新項目上。”
這些幫助阿爾法狗打敗李世石的原則，也幫助谷歌創造了一(yī)種能孕育徹底創新的文化。正是因爲順應了自然法則，這些原則對所有組織具有普适性。
然而，在面臨VUCA形勢時，這些原則同樣會使很多傳統公司陷入癱瘓。現在，領導要面對太多紛繁複雜(zá)、相互糾纏的因素，在很短的時間内應對太多的不确定性，做出有效決策。
現在的商(shāng)界日益複雜(zá)，工(gōng)業化時代那種以命令和控制爲主的領導方式已經無法滿足需要。爲了在像圍棋這種複雜(zá)的遊戲中(zhōng)取勝，人工(gōng)智能必須從暴力計算升級到更加快速靈活的方法。
同理，企業領導者也需要升級自己的遊戲規則，以便成功應對當前複雜(zá)的商(shāng)業環境。
即使是最優秀的人工(gōng)智能，也無法根據以往對弈過程分(fēn)析中(zhōng)得到的專家知(zhī)識指揮當前的落子方式。同樣，即使是最優秀的領導者，也無法看透一(yī)個決策和部署的最終結果。
現在的競争已經變得過于複雜(zá)，緻使決策變得更加困難。自組織、簡單規則、通用方法、多元輸入以及大(dà)量試錯等原則有助于駕馭這種複雜(zá)性，從而大(dà)幅度提升徹底創新的能力。
請大(dà)家記住，那些創造新的産品品類或者重塑行業動态的徹底創新，通常都來自實驗過程中(zhōng)出現的數量衆多的副産品，是一(yī)種意外(wài)之喜。
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