最近在看一本书，书名叫《数字时代的企业进化》。
虽然光看名字，很容易让人误以为是企业管理一类的书，其实主要讲的是机器智能。我很喜欢“机器智能”这种叫法，有人可能会有疑问，“机器智能”该不又会是哪个营销号生自创的词吧，学术界要么是叫“人工智能”，要么是叫“机器学习”，二者也并非是能各取一半然后混在一起的关系。不过，“机器智能”这种叫法是有的，顶级学术期刊《Nature》，最新推出的子刊就叫《 Machine Intelligence》，翻译过来，正是“机器智能”。
对于“机器智能”这个词，我的理解是两个字：应用。应用很重要。别看机器学习算法一个劲地飚术语，说白了和武功秘笈差不多，厉不厉害你不是靠今天哪个武林盟主又夸了你一句什么，或者颁了个什么奖，你得真的出去练练，光在被窝里比划再厉害也不过只是王者级别的窝里横。
所以，机器智能聚焦的就是应用。人工智能绞尽脑汁想的都是要怎样骗过图灵测试，机器学习通篇聊的都是这个模型怎样，那个模型怎样。好了，到了机器智能，我们终于可以放下那些天书一样的数学式子，你们不是说智能算法厉害得准备上天了吗，那我们就来关心看看，智能算法究竟可以在什么行业，解决哪些看得见摸得着的问题。《Nature》应该也是这么认为的，所以最新一期的子刊《 Machine Intelligence》，封面文章就是《Speeding up blood flow scans》，专门探讨神经网络在血流扫描中的应用效果。
《数字时代的企业进化》也同样。我看过很多讲机器智能的书，不过，《数字时代的企业进化》仅凭封面的一句话就打动了我。很多讲机器智能的书，似乎总是很焦急，告诉你智能算法怎么怎么好，即将怎样怎样改变世界，末了怕你还不能深刻体会，非要在一句什么什么职业马上就要被机器取代。说实话，作者们希望大家多去学习新知识的急切心情可以理解。不过，这让我免不了产生一种“原来是你把机器引到这里和我抢饭碗的，说吧，机器还托你带了什么话......”，感觉总不太良好。
不过，《数字时代的企业进化》不是这样，它在封面写了另外的一句话：机器智能+人类智能=无限创新。这说得太好了！说得太对了！这才该是真正值得期待的未来！我们日以继夜地提升机器智能，难道为的是可以早日抢走另一部分人类的饭碗吗？不是！人类和机器不该是你上岗我就下岗的竞争关系，这里不是《黑客帝国》，现在还不缺电池，我们的目光也不妨放得更长远。机器有机器的优点，人类也有特有的长处，机器和人类可以互补，为了生活得更美好，我们应该联起手来，用书里的原话，叫“Achineve the impossible”，让天堑变通途。
想法正确了，我迫不及待想知道做法。这本书提出了一个全新的概念，也是这本书的核心概念，叫“The Mathematical Corporation”，这其实正是这本书的英文原名，翻译过来，该是“数学公司”。对，就是数学的那个数学，名字怪怪的，以致于我在敲这个词的时候，得了强迫症的输入法一个劲地想改成“数学公式”。不过，意思很清楚，就是用数据驱动的公司，用智能算法来弥补传统管理方式的种种不足。
当然了，《数字时代的企业进化》也知道“种种不足”虽然看着短短四个字，真要展开来唠，四本砖头也不一定能打住。所以，这本书把火力集中倾泻在一对矛盾点上，是信息过载和信息不足。你也许很疑惑，信息过载和信息不足这两种互斥的状态，怎么可能同时存在呢？这岂不是相当于说那个人既饿得不行，又饱得要吐吗？这就问到了问题的关键，人类智能和机器智能应该在哪里结合。
我们说，人类智能和机器智能互补才是未来，虽然看起来很像文章末尾凑字数用的“互相帮助”“共同进步”，不过，这里是有一个重要的原因的，原因就是人类自身存在不足。不足在什么地方呢？精力有限。对于很多人，特别是在大型企业工作的人来说，日常工作有大量的信息从四面八方朝你涌来，那种感觉就像你站在一片沙滩上，迎面扑来十层楼高的巨浪，能够仅以身免，就已经算是厉害的了。很多讲高效工作的书都将“分清主次”列为一项重要原则，这就是为什么，人类的信息处理能力总是有限的。在信息过载的情况下，要使结果最优，必然需要区分什么是最重要的，然后优先处理。不过，这也就导致一个问题，一些“次要的”信息会被漏掉。要知道，“次要”并不等同于“没有价值”，只是因为你的精力有限，为了更有价值的目标，而无可奈何地将“次要”作为代价牺牲掉了，这些“次要”信息里面，可能隐藏着下一个增长点，甚至从长远来看，可能是更有价值的东西，但都因为你精力有限，眼前的事物已经疲于奔命，根本不可能有精力深挖，只好统统都错过了。这就是信息过载导致的信息不足。
那有没有办法突破这个天花板呢？有办法，请机器帮忙。机器处理信息的速度比人类快多了，更重要的是机器的精力约等于电力，只要通着电，007也只是洒洒水，在智能算法的加持下，你的很多分析工作，也许都可以交给机器代为完成。《数字时代的企业进化》的野心不止于此。以前你疲于奔命只能重点防御，现在机器刮起东风帮你一下收复失地了，是不是可以谋划谋划主动进攻了？数学公司依赖数据驱动，以前我们精力有限，收集数据必须精挑细选，现在既然学有余力了，那为什么不多装一点传感器，不管有关没关先把更多的数据收上来，然后一股脑地塞进机器里面去，没准就掉出几个全新的发现。这就是变革。
《数字时代的企业进化》这本书很薄，给我的感觉是写得很“理性”，虽然主要说的是机器智能的应用创新，但并不讳言机器智能也有局限，不过，在我看来，正是各有各的擅长和局限，才值得携手创造更好的未来。人类智能和机器智能可以擦出的火花还有很多，如果你也认同这能创造更好的未来，这本书值得一读。
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