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那是人工(gōng)智能(néng)大獲全勝的時刻：2016年3月，全球有(yǒu)2.8億人見證了圍棋世界冠軍李世石與谷歌（Google）旗下人工(gōng)智能(néng)企業DeepMind開發的阿爾法狗（AlphaGo）之間的曆史之戰。這次比賽在韓國(guó)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(wèi)，在棋類遊戲中(zhōng)，圍棋是人工(gōng)智能(néng)的最大挑戰者，因為(wèi)圍棋需要巨大的搜索空間，而且棋子位置和走向很(hěn)難判斷。直覺，也就是從整個棋局判斷比賽形勢的能(néng)力，才是赢棋的關鍵。
人工(gōng)智能(néng)比埃隆•馬斯克（Elon Musk）等行業大佬的預測提前10年完成了這項看似不可(kě)能(néng)完成的任務(wù)。它是如何做到的？答(dá)案就是它采用(yòng)了谷歌及其他(tā)矽谷技(jì )術公(gōng)司在管理(lǐ)員工(gōng)時所使用(yòng)的方法。
接下來，本文(wén)将介紹谷歌和阿爾法狗為(wèi)大幅度提高創新(xīn)能(néng)力而采用(yòng)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、模糊）時代，所有(yǒu)公(gōng)司都可(kě)以用(yòng)這些原則展開競争。
1自組織智能(néng)體(tǐ)
阿爾法狗和谷歌都采用(yòng)了自組織智能(néng)體(tǐ)。在人工(gōng)智能(néng)技(jì )術中(zhōng)，智能(néng)體(tǐ)自己學(xué)習，而不是依賴那些根據圍棋大師的經驗事先編寫好的指令。
谷歌管理(lǐ)員工(gōng)的方式也體(tǐ)現了這一原則：“招聘最優秀的人才，給他(tā)們自由。”在谷歌，管理(lǐ)者被要求盡量向下級授權，授權程度之大讓他(tā)們自己都開始感覺有(yǒu)些不自在。
另外，谷歌還有(yǒu)一條20%工(gōng)作(zuò)時間的規定，即員工(gōng)應當花(huā)20%的時間來做他(tā)們認為(wèi)對谷歌最有(yǒu)益的事。這也體(tǐ)現了上述理(lǐ)念。
2采用(yòng)簡單規則
阿爾法狗采用(yòng)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(kě)以降低阿爾法狗需要處理(lǐ)的輸入信息，從而提升計算速度。
谷歌也采用(yòng)簡單規則對多(duō)元化群體(tǐ)（由自組織員工(gōng)組成）提供泛泛的指導。
谷歌如何決定是否要在某一管理(lǐ)者下面增加一個層級？
那就是至少有(yǒu)7名(míng)員工(gōng)。
辦(bàn)公(gōng)空間方面有(yǒu)什麽規則？
保持開放，以最大程度地增加互動交流。
職業道德(dé)方面的規則呢(ne)？
“不做惡。”
如何配置公(gōng)司資金？
現有(yǒu)産(chǎn)品占70%，新(xīn)産(chǎn)品占20%，“登月”項目占10%。這些簡單規則不僅為(wèi)員工(gōng)自組織活動提供了一個大緻的評判标準，同時也有(yǒu)助于提升決策速度。
3通用(yòng)智能(néng)而非狹義智能(néng)
與僅用(yòng)于有(yǒu)限目的的狹義人工(gōng)智能(néng)不同，阿爾法狗是通用(yòng)人工(gōng)智能(néng)（artificial general intelligence, AGI）—可(kě)在多(duō)種類型任務(wù)環境下操作(zuò)的單一系統。
狹義人工(gōng)智能(néng)的問題在于一旦碰到原先程序中(zhōng)沒有(yǒu)涉及的情況就會死機，例如智慧家庭中(zhōng)所使用(yòng)的人工(gōng)智能(néng)。而像阿爾法狗這樣的通用(yòng)人工(gōng)智能(néng)算法在穩定性和适應性方面都更勝一籌。
谷歌同樣也是喜歡通才甚于專才：
重視專業技(jì )能(néng)而忽視一般智能(néng)的做法是錯誤的。世界上所有(yǒu)行業、所有(yǒu)工(gōng)作(zuò)都在發生巨變。在這種動态環境下招聘專才可(kě)能(néng)會适得其反。專才在解決問題時帶有(yǒu)天生的偏見，而通才則無此類偏見，他(tā)們可(kě)以考察各種可(kě)能(néng)的解決方案，選出最佳方案。
4多(duō)元化輸入
輸入的多(duō)元化提升了阿爾法狗的表現。開發者先用(yòng)優秀業餘棋手間10萬次對弈對它進行訓練，然後用(yòng)3,000萬次與自己的對弈進行自我訓練。
谷歌也欣賞多(duō)元化，而不是千篇一律。它認為(wèi)：
組織内部的同質(zhì)化會帶來失敗，而觀點的多(duō)元化則是防止短視行為(wèi)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(chǎn)生的洞見是無法傳授的。
5大量試錯
阿爾法狗的學(xué)習方法是通過試錯不斷地進行實驗。它采用(yòng)的不是暴力算法，而是強化學(xué)習法：
不斷地與環境互動，并在此過程中(zhōng)學(xué)習。為(wèi)了不斷提升阿爾法狗的獲勝率，屢戰屢敗是必經的過程。為(wèi)實現徹底創新(xīn)，失敗是必不可(kě)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：“我們的政策就是不斷地嘗試。我們歡迎失敗。在我們公(gōng)司，啃硬骨頭絕對不會有(yǒu)問題。即便沒有(yǒu)成功，我們也可(kě)以吸取教訓，然後用(yòng)在新(xīn)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種能(néng)孕育徹底創新(xīn)的文(wén)化。正是因為(wèi)順應了自然法則，這些原則對所有(yǒu)組織具(jù)有(yǒu)普适性。
然而，在面臨VUCA形勢時，這些原則同樣會使很(hěn)多(duō)傳統公(gōng)司陷入癱瘓。現在，領導要面對太多(duō)紛繁複雜、相互糾纏的因素，在很(hěn)短的時間内應對太多(duō)的不确定性，做出有(yǒu)效決策。
現在的商(shāng)界日益複雜，工(gōng)業化時代那種以命令和控制為(wèi)主的領導方式已經無法滿足需要。為(wèi)了在像圍棋這種複雜的遊戲中(zhōng)取勝，人工(gōng)智能(néng)必須從暴力計算升級到更加快速靈活的方法。
同理(lǐ)，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的商(shāng)業環境。
即使是最優秀的人工(gōng)智能(néng)，也無法根據以往對弈過程分(fēn)析中(zhōng)得到的專家知識指揮當前的落子方式。同樣，即使是最優秀的領導者，也無法看透一個決策和部署的最終結果。
現在的競争已經變得過于複雜，緻使決策變得更加困難。自組織、簡單規則、通用(yòng)方法、多(duō)元輸入以及大量試錯等原則有(yǒu)助于駕馭這種複雜性，從而大幅度提升徹底創新(xīn)的能(néng)力。
請大家記住，那些創造新(xīn)的産(chǎn)品品類或者重塑行業動态的徹底創新(xīn)，通常都來自實驗過程中(zhōng)出現的數量衆多(duō)的副産(chǎn)品，是一種意外之喜。
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