技术大神脑内的三重世界:打通不同维度的世界，用数据驱动指数级增长：大华彩票Welcome

本文摘要：大家好，我是黄洋成，感激大家的陪伴。

大家好，我是黄洋成，感激大家的陪伴。大家实在这两年最热门的词是什么？我想要没异议，就是AI。今天上午Kian先生的演说也提及了，作为引导新一轮AI浪潮的标志性事件的主角，AlphaGo是指数级快速增长的一个典型案例。我们和国内顶尖的职业棋士培训机构葛道场有很多合作，从他们的经验来看，如果要想要沦为一个职业棋士运动员，都远比顶级运动员，最晚也要从六岁到七岁开始学棋。

即使是像柯洁这样不世出的奇才，从五、六岁学起，到沦为世界冠军也必须十多年的时间。而AlphaGo，前年最初连樊晖这样不过于著名的棋士职业运动员都无法战胜；而短短几个月后，到去年早已可以打败李世石；再行到今年以Master的身份重返，人类棋士运动员早已几乎没抵抗之力。可以看见，与人类的自学速度比起，以AlphaGo的自学速度有可能几个月时间就顶上人类几十年，棋力的进展意味著是指数级的。

我们回去想到AlphaGo为什么这么得意？首先我们来想到要是在物理世界里是不是有可能进化的这么慢？我们告诉在物理世界中，大家都自学过的牛顿第一定律指出，引力和质量成正比，这是一个线性的关系，也就是说我们的物理世界总体是由线性的规律主导的。所以，即使你可以建一台下围棋十分慢的机器，每秒可以移动1000个棋子，可以想象也不太可能用上AlphaGo。AlphaGo广为人知的三个部分分别是策略网络，价值网络和蒙特卡洛树根搜寻。

策略网络所代表的是人类的经验、历史的经验。从公开发表的论文来看，AlphaGo的策略网络准确度基本在57%。

这个比喻不一定尤其准确，但转换考试成绩，如果期末考试才录了57分，这在人类世界不是尤其可以拿出手的好成绩，这解释什么？解释这个策略网络和人类可以教给的比起并不是尤其得意。让我们再行来想到价值网络，做到过计算机棋士的都告诉，这个价值网络尤其很差训练，很难取得一个质量尤其好的结果；也就是说价值网络评估当前棋局形势的能力只不过也不如人类。策略网络和价值网络都不如人类，那为什么AlphaGo还能这么得意？所以最显然的还是在于它用于的蒙特卡罗树根搜寻，这块能力比人强。

人类每下一步棋，能考虑到几十步早已是顶尖的高手，但AlphaGo却可以搜寻几十万、几千万、几亿步。咱们再行来想到商业，在传统零售领域有一个经典的模型——人场货。去除字面的意思看内涵，这个模型可以推展到所有商业。人，代表了市场需求；货，就是产品、代表供应；场，是可供与须要的给定。

这几年互联网对传统商业模式的冲击十分大，互联网+早已下降为国家策略，为什么在与传统商业的竞争中，互联网不会有极大优势？互联网没解决问题供应的问题，也没转变人的市场需求，但是解决问题了给定的问题。敲眼见过去，大部分的互联网企业都是在做到给定。互联网企业在给定上需要比传统商业做到的更佳，背后方法也与AlphaGo的例子类似于，都是将物理世界创建的模型投影到计算机的数字世界，然后利用由摩尔定律承托的指数级快速增长的计算力，在数字世界中展开无限的仿真、探寻，并且融合以往的经验寻找更佳的方案，再行把这个方案反过来应用于到现实世界中，并从现实世界取得现实即时的对系统，并用作在数字世界中寻找更佳的方案。就像AlphaGo从与樊晖试棋，再行到在网上与邀的顶级棋士运动员对局，都是希望通过现实棋局获得现实的对系统，再行返回数字世界中寻找更佳的解决方案。

日前，还有一个尤其疯狂的领域，那就是自动驾驶。像谷歌，做到自动驾驶近十年时间，累积的路测数据有几百万英里；特斯拉每年售出几万辆汽车，堪称路测数据累积了上亿英里。然而根据专家的估算，想要让自动驾驶汽车需要可信的上路行经，最悲观的估算也必须最少100亿英里的路测，这对企业来说完全是不有可能构建的。

现在很多自动驾驶企业都创建了模拟系统，在数据世界搭起一个虚拟世界，例如谷歌早已把凤凰城几乎数字化，自动驾驶系统可以再行这个虚拟世界中每天行经多达几亿英里。这样做到的益处是，在现实的、线性的世界中，试错的成本十分低。

而通过数据的方法在虚拟世界数字世界中创建一套与现实世界对应的仿真，利用计算机强劲的计算能力去尝试各种可能性，尽可能寻找可寻找的最差的解决方案，再行应用于到现实世界中，这样可以很大的提升递归速度。仔细观察这三个例子，我们可以找到他们有一种联合的模式，那就是建模，感应，探寻，应用于和对系统；这就是数据驱动方法的基本框架，而其顺利的核心，则是试错的成本和递归的速度。

最后返回现实的商业中，是不是有可能在商业中应用于类似于的方法？目前大部分的商业活动还是正处于线下。如果应用于像刚才说道的方法，首先要做到的，就是在数字世界中创建一套对物理世界的投影，把物理世界数字化。

坦率说道，目前世界上在这方面的探寻还没做到得尤其好。这也是我们今年在硅谷成立感官计算出来实验室的原因；感官计算出来实验室的愿景就是尽量的把这个世界数字化。让我们再行想到另一面，目前我们记录下来的都是用户的不道德，但这个世界除了计算机领域的数字世界、我们生活的物理世界，只不过还有每个人大脑中的思维世界。

而人的不道德，只不过都是由大脑中的世界驱动的。那我们是不是能力把每个人大脑中的世界也数字化呢？这是比我们以往做到的更加前沿、也更加较少人去做到的事情；而人本实验室的愿景就是企图去解决问题这些问题。综上所述，对于今天奇点大学继续执行总裁Kian先生所讲的“指数级快速增长”，我不告诉有多少方法可以去构建，但是我们告诉，数据的方法是一种早已被证明的可以承托这种指数级快速增长、指数级递归、指数级创意的方法。

所以，最后也期望能和大家联手，一起用数据的心智，知机领变，联合首创一个指数级快速增长的新世界，谢谢。原创文章，予以许可禁令刊登。

下文闻刊登须知。

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