當AI能夠替代天才的腦(nǎo)洞，人(rén)類能夠識别出來(lái)嗎？認知的創新突破，方能帶來(lái)科研的創新發展

           縱觀曆史，大(dà)部分經濟周期中非連續性的生(shēng)産力躍遷，都來(lái)自于科研創新。同樣，在當下的疫情、全球經濟問題和(hé)産業動能轉換中，科研創新可(kě)以幫助我們有(yǒu)效穿越經濟周期。

我們這個(gè)時(shí)代見證了太多(duō)從科研創新而進入産業的案例，我認為(wèi)，從科研創新走出來(lái)的創業者，有(yǒu)一個(gè)核心條件，那(nà)就是認知領先——對于科技(jì)發展判斷的領先，是構築起行(xíng)業壁壘的先決條件。

人(rén)工智能作(zuò)為(wèi)通(tōng)用技(jì)術(shù)，不但(dàn)技(jì)術(shù)發展本身需要我們對技(jì)術(shù)路徑有(yǒu)超前認知，更重要的是，它可(kě)以有(yǒu)效地幫助我們去突破人(rén)類認知的邊界、探索未知。

科技(jì)創新要成為(wèi)真正的時(shí)代發動機，必須經曆兩個(gè)階段

回看過往300年，每一個(gè)時(shí)代經濟發展的核心驅動力都是技(jì)術(shù)，技(jì)術(shù)是真正意義上(shàng)的時(shí)代發動機。而如果細分每個(gè)技(jì)術(shù)的發展脈絡，可(kě)以看到每一個(gè)時(shí)期都有(yǒu)一個(gè)非連續的點，經濟增長曲線呈現兩個(gè)斜率，即每一個(gè)技(jì)術(shù)突破到推動經濟發展的時(shí)候，面臨着至少(shǎo)兩個(gè)階段：第一階段是技(jì)術(shù)變實用的階段，在這一階段，技(jì)術(shù)從實現突破到能夠真正給大(dà)衆生(shēng)活帶來(lái)可(kě)見的變化，且大(dà)衆逐漸熟悉這項技(jì)術(shù)；第二階段是技(jì)術(shù)規模化的量産階段，技(jì)術(shù)成本降低(dī)到足以落地。

增長斜率的非連續有(yǒu)兩個(gè)原因：首先，當技(jì)術(shù)突破到具有(yǒu)實用價值，并且能用于行(xíng)業中，它面臨的挑戰仍然是行(xíng)業或者大(dà)衆的認知程度沒有(yǒu)跟上(shàng)。這需要一段時(shí)間(jiān)的市場(chǎng)教育。比如，交流電(diàn)出來(lái)時(shí)，大(dà)衆認為(wèi)它會(huì)電(diàn)死牛。汽車(chē)剛出來(lái)時(shí)，英國還(hái)設立所謂的《紅旗法案》，擔心汽車(chē)行(xíng)駛到馬路上(shàng)，會(huì)吓到馬，所以要求在車(chē)前面60碼處，有(yǒu)人(rén)揮紅旗告知周邊的人(rén)和(hé)馬，有(yǒu)汽車(chē)來(lái)了。當時(shí)沒有(yǒu)認知到的是，其實有(yǒu)了汽車(chē)就不會(huì)再用馬了。所以，認知的提升需要時(shí)間(jiān)。

第二個(gè)階段就是技(jì)術(shù)商業化的成本下降的過程。如果生(shēng)産成本普遍變高(gāo)，行(xíng)業是無法發生(shēng)颠覆式變化的。假定下圍棋是一種生(shēng)産力方式，以現有(yǒu)AlphaGo/AlphaZero的投入來(lái)看，需要幾十年才能收回成本。所以當技(jì)術(shù)突破以後，需要在新的應用下探索降低(dī)生(shēng)産成本的方法。

這也是為(wèi)什麽技(jì)術(shù)突破還(hái)不是技(jì)術(shù)賦能百業的标志(zhì)。直到第二個(gè)階段來(lái)臨，進入規模化生(shēng)産時(shí)，成本降到原來(lái)的十分之一、百分之一時(shí)，各行(xíng)各業才會(huì)發生(shēng)改變。

人(rén)工智能也是如此。這波人(rén)工智能浪潮從2010年開(kāi)始。那(nà)時(shí)的人(rén)工智能其實是“人(rén)工指導的智能”，不管是傳統的生(shēng)成式的或者判别式的，其實都非常依賴人(rén)的先驗知識。人(rén)工指導的智能一個(gè)最大(dà)的問題是：其邏輯上(shàng)限是人(rén)的認知，這就帶來(lái)了發展的局限性。

當下，人(rén)工智能的發展依賴于兩個(gè)因素的變化。其一是人(rén)工智能轉換為(wèi)數(shù)據驅動，算(suàn)法本身對這個(gè)世界有(yǒu)了很(hěn)好的“表達能力”；其二是算(suàn)力提升，給予人(rén)工智能更大(dà)的探索解決空(kōng)間(jiān)的能力。此時(shí)的人(rén)工智能不再依賴于人(rén)的先驗知識，而是可(kě)能超越人(rén)的認知。但(dàn)是直到2014年左右，它才在很(hěn)多(duō)垂直領域真的超越了人(rén)。

創新的基礎，來(lái)自于人(rén)類真正意義上(shàng)的認知創新

從科技(jì)創新的第一個(gè)階段到真正商用，還(hái)有(yǒu)一個(gè)關鍵，即它的生(shēng)産成本是否過高(gāo)，導緻行(xíng)業難以應用。特别是在工業制(zhì)造裏，就會(huì)面臨類似的問題。比如把AlphaGo用于工廠，如果改造升級生(shēng)産線需要70年才能回本，那(nà)根本沒有(yǒu)人(rén)會(huì)用。因此，成本降低(dī)是能否賦能百業發展的核心。

如果說第一個(gè)階段是“頂天立地”的話(huà)，第二個(gè)階段就是“鋪天蓋地”。什麽是達到頂天立地的基礎和(hé)條件？這事關人(rén)類真正意義上(shàng)的認知創新。有(yǒu)人(rén)總結過創新的四個(gè)範式，其中兩個(gè)創新範式的存在曆史已經很(hěn)久，一是亞裏士多(duō)德的推理(lǐ)演繹，西方的哲學科學理(lǐ)論，包括歐氏幾何、牛頓定律都是這樣衍生(shēng)開(kāi)去的，即從一個(gè)基礎的原點推到無法再推進的邊界，通(tōng)過不斷探索更遠邊界的可(kě)能性，從而走到更遠。直到千年之後，才有(yǒu)培根總結出又一種創新範式——經驗歸納。這也意味着人(rén)類花(huā)了上(shàng)千年的時(shí)間(jiān)才突破認知局限。

為(wèi)什麽千年之後才出現了新的創新範式？核心原因是人(rén)類以前不知道(dào)自己的無知，總覺得(de)能用一個(gè)統一的方法推導出某一件事情的邊界，期待能夠追求GUT（大(dà)一統理(lǐ)論），屢屢失敗後才發現，經驗歸納隻是特定時(shí)空(kōng)條件下有(yǒu)價值的創新抽象。直到2007年，有(yǒu)學者提出第三範式是計(jì)算(suàn)機模拟，即通(tōng)過一個(gè)解析式和(hé)基礎狀态，讓計(jì)算(suàn)機模拟。現在的天氣預報甚至宇宙三體(tǐ)問題都屬于計(jì)算(suàn)機模拟的範式。第四範式則是大(dà)數(shù)據密集型創新。這可(kě)說是用計(jì)算(suàn)機進行(xíng)歸納。

對未知世界探索的核心能力，正在出現變化

但(dàn)是，人(rén)類真正的科研創新突破往往來(lái)自天才的腦(nǎo)洞或者說天才的猜想。人(rén)類曆史上(shàng)的科研突破基本上(shàng)都是基于各種思想實驗，甚至可(kě)以說是那(nà)些(xiē)不靠譜的思想實驗。這種突發式的思想實驗到最後被驗證，才被稱為(wèi)天才的腦(nǎo)洞。但(dàn)是天才的腦(nǎo)洞為(wèi)何沒有(yǒu)成為(wèi)人(rén)類曆史上(shàng)一種科研創新的範式？因為(wèi)範式是可(kě)預測的，但(dàn)是天才的靈光一現是不可(kě)預測的，可(kě)是今天人(rén)們所記住的重大(dà)科研突破都是從那(nà)條路走來(lái)的。

我們覺得(de)有(yǒu)意思的是，圖靈在1950年提出一個(gè)問題：機器(qì)會(huì)不會(huì)思考？在提出這個(gè)問題70年後，我們可(kě)以再問一個(gè)問題：機器(qì)能不能做(zuò)猜想？實際上(shàng)這個(gè)答(dá)案是肯定的。因為(wèi)有(yǒu)了這個(gè)變化之後，人(rén)類對這個(gè)世界認知的模式發生(shēng)了巨大(dà)的變化，因為(wèi)機器(qì)的猜想是可(kě)規模化、可(kě)複制(zhì)的。

仍然以圍棋為(wèi)例。圍棋的複雜度是3的361次方，就是黑(hēi)白加無共361格，即10的170次方格。雖然它的複雜度其實不是我們解決問題中最高(gāo)的，但(dàn)足以證明(míng)這是一個(gè)猜想。10的170次方看上(shàng)去不是非常大(dà)的一個(gè)空(kōng)間(jiān)，但(dàn)是要計(jì)算(suàn)10的170次方卻并不容易。比如，宇宙中的原子格數(shù)是10的70次方，如果每一個(gè)原子都是一個(gè)超級計(jì)算(suàn)機，每秒(miǎo)計(jì)算(suàn)1億億次，從宇宙大(dà)爆炸算(suàn)到今天，10的170次方都算(suàn)不完。所以，以人(rén)類的現有(yǒu)認知是無法得(de)到一個(gè)确定解的，某種意義上(shàng)來(lái)說，AlphaGo/AlphaZero根本不是在求解，而是猜了一個(gè)好像對的解。

過往的十年當中，最好的人(rén)工智能算(suàn)法對于算(suàn)力的需求增長了100萬倍，其中有(yǒu)很(hěn)多(duō)算(suàn)法是沒有(yǒu)用什麽數(shù)據的，很(hěn)多(duō)長尾應用都不是大(dà)數(shù)據問題。

第二個(gè)核心就是“鋪天蓋地”，長尾應用這個(gè)詞是10年前描述互聯網營銷的。互聯網過去20年最大(dà)的貢獻就是解決了長尾需求的匹配。實際上(shàng)線下應用，包括工業的、城市治理(lǐ)的人(rén)工智能系統要解決的都是實現這個(gè)長尾鏈條的完成，從而形成價值閉環，因為(wèi)現在的瓶頸是人(rén)效。

每個(gè)人(rén)一天遇到大(dà)約600件物品，每三件東西形成一個(gè)檢測元，比如說人(rén)在演講時(shí)，人(rén)、手持話(huà)筒、舞台就可(kě)以用來(lái)識别演講這個(gè)行(xíng)為(wèi)。如果一個(gè)人(rén)每天遇到600件物品，就有(yǒu)3400多(duō)萬種組合，如果有(yǒu)3400多(duō)萬個(gè)AI模型，才可(kě)能形成真正的物理(lǐ)世界的互聯網和(hé)搜索引擎，讓機械制(zhì)造、無人(rén)駕駛等各類應用都從中受益。但(dàn)即便是我們，現在也隻生(shēng)産了22000個(gè)不同應用場(chǎng)景中的商用人(rén)工智能模型，距離3400多(duō)萬個(gè)還(hái)很(hěn)遠。工業應用同樣如此，比如，AI高(gāo)鐵(tiě)的架空(kōng)電(diàn)纜的缺陷檢測中的應用，這些(xiē)缺陷中有(yǒu)高(gāo)頻的，也有(yǒu)極低(dī)頻的，但(dàn)問題是，如果人(rén)工智能隻能解決高(gāo)頻缺陷，依然得(de)靠人(rén)工解決極低(dī)頻，甚至低(dī)頻缺陷，那(nà)效率并沒有(yǒu)提高(gāo)，所以對于長尾問題，不存在解決頭部問題就能解決所有(yǒu)問題的可(kě)能性，不存在所謂的二八定律。

時(shí)代究竟是什麽？時(shí)代的背後都是技(jì)術(shù)。蒸汽、電(diàn)氣、甚至石器(qì)、鐵(tiě)器(qì)時(shí)代再到信息時(shí)代都是技(jì)術(shù)。技(jì)術(shù)是改變政治經濟文化背後的驅動力，帶來(lái)生(shēng)産力跳(tiào)躍式的變化。

但(dàn)是也有(yǒu)一些(xiē)技(jì)術(shù)并沒有(yǒu)成為(wèi)時(shí)代的标簽，比如曾經的克隆技(jì)術(shù)，并非不重要，而是它沒有(yǒu)改變生(shēng)産要素的價格。為(wèi)什麽人(rén)工智能有(yǒu)機會(huì)成為(wèi)我們這個(gè)時(shí)代的标簽，是因為(wèi)人(rén)工智能能夠降低(dī)我們這個(gè)時(shí)代生(shēng)産要素的價格。

《預測機器(qì)：人(rén)工智能的簡單經濟學》中提到，當某種基礎産品的價格大(dà)幅下降時(shí)，整個(gè)世界都會(huì)發生(shēng)變化。現在人(rén)工智能模型的生(shēng)産效率，三年提升了300倍，當人(rén)工智能真正走到鋪天蓋地時(shí)，才能真正變成一個(gè)時(shí)代的基礎設施。