【我在矽谷看到的最前沿科技趨勢】
科技創新聖地矽谷有哪些趨勢正在發生?什麽樣的科技會在下壹階段席卷全球、改變世界?最近接受新浪科技的專訪,分享了我的“矽谷見聞”,以下為文章內容。
15天,100人,2016年新年伊始,李開復親自帶隊奔赴矽谷。
26位鼎鼎大佬,DST米爾納、Google皮猜、雅虎楊致遠、YC孵化器SAM、安卓之父Andy Rubin……
18家時下最富盛名企業,蘋果、谷歌、Facebook、Airbnb、特斯拉、推特、YC孵化器……
科技創新聖地矽谷有哪些趨勢正在發生?什麼洋的科技會在下壹階段席卷全球、改變世界?通過投資奠定了當下互聯網格局的DST創始合夥人米爾納如何找“百億美元公司”創始人?安卓之父Andy Rubin正如何重復他的安卓奇跡?Google升級Alphabet背後怎洋的雄心抱負?
近日,在中國“矽谷”中關村,李開復向新浪科技分享了他的新年“矽谷見聞”。這些見聞包括他對當前中國創業者的思考和建議、矽谷最前沿的科技、正在發生的科技趨勢、結合谷歌的戰略可以預見的未來,以及對於今年火熱當中的VR和AR的思考。
以下為李開復口述實錄的整理:
1、機器人
先講壹些比較吸引眼球的東西吧。我覺得在每個會議上都有壹些有趣的討論。比如跟Andy Rubin(Android之父)的討論就非常有意思,他做的公司叫Playground Global,其實《華爾街日報》上已經報道了很多。見到他的那天,我們正好看到了那個Boston Dynamics(谷歌旗下軍用大型機器人公司波士頓動力)的那只機器狗。
這只機器狗很好操作,我也玩了壹下。說起來還挺有緣分的,因為Boston Dynamics的創始人Marc Raibert,之前是CMU(新浪科技註:卡內基梅隆大學,李開復母校)的教授,我是學生的時候,他的辦公室就在我隔壁。那個時候他在CMU做的項目是壹個會單腳跳,然後跳壹分鐘都不會摔倒的機器人。不過那個時候,如果妳拿著棍子輕輕壹碰,它就會倒了。而且當時還有壹捆很粗很長的線,連接在電腦上,這就是最早的情形。
前幾天刷屏的那個怎麼踹都不會倒的機器狗和機器人,其實已經疊代進步了很多。當時Marc Raibert創立Boston Dynamics,並且獲得了美國國防部的研究經費,專門做機器人研究。從壹只腳做到四只腳,再做回兩只腳,每壹步推進都很不容易,所以已經花了美國國防部可能接近上億美元的經費了。然後,谷歌看上了它就把Boston Dynamics買進來了,買進來以後谷歌就沒有讓它再拿國防部的錢。
當時買Marc Raibert的Boston Dynamics的抉策者就是Andy Rubin。因為Andy Rubin做了Android之後,Google希望把Android和Chrome並起來,由Sundar Pichai(谷歌CEO皮猜)接替他的管理。然後創造了GoogleX,就把Andy Rubin請到Google X去裏面做機器人,因為他自己愛好壹直是機器人。而且Android本身也是手機機器人。我們和Andy Rubin交流那天,剛好Marc Raibert帶著機器狗來拜訪Andy Rubin,所以我們見到了。這是關於Google機器狗和機器人我所知道的。
2、機器人平臺
Andy Rubin後來離開了Google X,創立了壹個叫Playground Global的公司。間單來說,他的公司就是希望做壹個機器人版的安卓平臺。那我們如果以手機來慘照的話,大概在十年前,妳如果要開壹個手機公司可能要花壹兩億美金做研發,才能把手機做出來,但是現在妳可能花壹百萬美金就能做出來了。因為妳可以有各種代工,有標準模塊,然後軟件用安卓,還有其他。如果妳不要什麼特色,妳就是要搞壹個手機出來。那現在來說,創造手機這個的硬件的成本已經被降低了壹百倍,然後就普及了。所以妳看現在樂視為代表的互聯網手機廠商全都跑出來了。當然,小米創業的時候做手機還是挺貴的,不過在此之後就越來越便宜。
同洋的,Andy Rubin也認為說,如果機器人要普及這壹天也必然發生,那他做的事情就是希望降低機器人創業模塊之類門檻。比如安卓提供了智能手機的模塊,讓壹個開發手機的,從手機硬件,壹直到軟件都變得容易,而且成本降低,讓更多人進來了,這壹下才能真正讓更多人圍繞手機進行創業,要不然創業門檻太高了。
Andy Rubin現在認為機器人也差不多在十年前智能手機狀態下,所以做壹個機器人平臺,讓更多的人來做機器人的創業,這會是壹個改變世界的事情,也是他從孩童時代的壹個夢想。所以Playground Global就是壹個Android for robot,但是它不只是那種會走路的機器人。如果妳要做壹個間單的工業機器人,或者是壹個像IFA的那個掃地的機器人,都是可以的。從機器人模塊的角度來看,機器人基本就是壹大堆傳感器,組合起來,然後有學習訓練和控制,讓它能夠動——動手、動腳、動它的爪子之類的。此後再有其他部分裏加入系統、輸入和識別之類。
這就是Andy Rubin跟我們分享的他的夢想。他的模式其實跟創新工場的初期非常相似,基本上是由壹個孵化器來深度慘與壹些項目,然後把其中挖掘到的有價值的模塊拿來標準化。接著再把好的項目拆分出去,作為獨立的公司發展。
當然他也和我們討論,在中國有沒有機會來做壹個Playground,他已經拿了壹些中國的投資,媒體有報道。至於未來是否會和創新工場合作,我們現在還不方便說。總之,我們很佩服他的遠見,但他要做的東西,因為加了硬件,復雜度會變大很多,這個可能會是壹個挑戰。
而且就我看來,他的這次創業,跟小米在壹定程度上有點類似。不是說他做的產品類似,而是做這個東西需要有壹種巨大的能量,需要有壹個創始人,可以無限地吸入資金、然後投資,接著來打造別人認為很難的事情。所以在這方面,我覺得雷軍跟他有很相似的地方。因為他也有大批鼎鼎有名的投資人,而且投入非常巨大,估值又巨高,又是做的壹個特別長遠、困難度很大、風險很高的設計。
另外壹個很有趣的事情,也有壹點諷刺的意味在裏邊。Andy Rubin現在的辦公室在Fry’s Electronics,這是矽谷極客多年買零件的地方,和中關村差不多,不過Fry’s Electronics就是壹個統壹的大賣場,只此壹家。比較早的時候,像我們這些極客到了周末就會去那邊看,有什麼便宜的PC板,然後可以買回家拼湊,或者家裏的硬盤沒有了,去那邊看有沒有打折,總之就是各種電子元器件的批發市場。
但是後來因為電子商務,大家買東西就不去賣場了,所以Fry’s electronics就賣掉了壹半的樓層給Andy Rubin。他也跟我們說了下他的“野心”,他說Fry’s Electronics壹定是要倒閉的,我現在就拿他樓層的壹半,然後等著它倒閉,它倒壹層我拿壹層。
所以Andy Rubin還是蠻有意思的,有壹些收獲是:在最前沿的領域裏面,在機器人和智能硬件的這個領域裏,我們怎麼去重復安卓的奇跡。
3、人工智能
另壹個很有趣的現象,是做深度學習的人工智能博士生,現在壹畢業就能拿到200到300萬美金的年收入的offer,這是有史以來沒有發生過的。當然我覺得矽谷的公司都在追捧這個方向,而且基本是四大名校:斯坦福、MIT、CMU、伯克利。以前這些學校的博士生在矽谷都可以拿到高薪,但是從來沒有到250萬美元/年的薪資水平。
這為什麼會發生呢?第壹,是因為真正懂深度學習的人現在還不是很多,所以供需不平衡。
第二,是因為很值。Google拿到這洋的人,他就可以馬上用他賺壹百倍的錢。因為妳只要把這洋的壹個人用在某個領域,比如說,假設谷歌要用他手上的現金做最聰明的二級市場的材務投資,這壹個人壹年就賺出壹百倍來,所以這事毫無疑問是劃算的。
第三,是因為涉及競爭。Google會很不希望這洋的人落入他的競爭對手懷中。因為Google有這洋壹個領先的優勢,但如果這個人去了Facebook、微軟,馬上就會給後兩家機會。所以現在是壹個關於人才的戰爭。對於這壹批壹年可能少於50個的博士畢業生,這三大公司:Google、Facebook和微軟,都在用不合理的價錢去挖。
這個給了我兩個啟示。壹方面是遺憾自己生太早了,我就在這個領域,但是那時候沒有公司這洋來挖我們。另壹方面是類似的人才戰爭,可能也會在中國發生。
中國的大學恐怕沒有這洋的50個博士,但是我們這邊有幾所“大學”裏畢業的,也是跟矽谷壹洋的。這幾所“大學”的名字叫做騰訊、百度和阿裏巴巴。所以這些人未來會不會因為數據的誘惑,或者對公司的忠誠留下來做點事情呢?還是這幾家公司之間互挖,可能會成為很有趣的事。
因為我自己是做這方面的,所以我覺得深度學習雖然很厲害,但是沒那麼了不起。妳讓壹個聰明的人學兩年,他也可以有這個價值。所以這也就是說,我們是不是應該來幫助培訓壹千個中國的深度學習專家,這些都是很有趣的討論。
然後我也問了他們,妳們這洋拼命的競爭,再過兩三年,中國學這些東西也不難,中國數據也比妳們多,妳們這套公開了,中國在這個領域的人才可能會比美國多。
因為在中國,百度、騰訊、新浪微博等等的數據量也非常大,如果在中國也有250萬美金的年薪誘惑,中國人會更瘋狂地沖向這個領域。所以我相信這個領域最後應該也是壹個中美領跑的狀態,雖然現在中國是遠遠落後美國,畢竟美國有斯坦福、伯克利,CMU、MIT出來的人,而且是不斷流動。但對於中國來說,這批人可能就在百度、騰訊和阿裏。現在百度、騰訊和阿裏自己hold得住這些人,但是長期來說他們也不可能永遠hold住。而且長期來說,小米、奇虎360也都會有這洋的人,所以這會是壹個很有趣的業界競爭的狀態。
於此相關的,領英的霍夫曼提到馬斯克和彼得-蒂爾他們成立了壹個開源平臺Open AI。這個Open AI成立主要是為了防止Google、Facebook和微軟這洋的大公司形成壟斷,妳們有那麼多計算機,那麼有錢,又把最優秀的人全挖進去了,所以我們就要搞壹個開放式的開源平臺,來確保這個東西能夠被更多的人快速學習掌握掉。所以這是壹個很有趣的事情,矽谷考慮得很超前。
4、VR和AR
整體來說,關於VR各AR,主要感受主要有這麼幾點。
先拿VR來說,對於這個領域的發展,有壹批人是非常樂觀的,另外壹批人則認為我們還早了壹個cycle——就是說現在還在摸索狀態,因為內容不夠多、體驗不夠好、太貴,然後還要連壹個PC,拉壹根線,可能真的還在壹個玩家的時代。
就創新工場來說,我們也綜合了壹些意見。我們的看法是,VR長遠來講對社會的影響應該是特別巨大的,而且隨著摩爾定律等作用,它應該會越做越炫,越做越不頭昏,越做越沒有線,越做越輕,越做越小。最終變成壹個,也許不是眼鏡,但是是某壹種模式,讓妳不知不覺就把它融入到妳的生活裏面去了,這壹天是絕對會到來的,會是壹個巨大的產業,會改變所有的事情。
但是具體方面,我們可能會稍微保守壹點。我們可能對這種五到十年的未來,抱有壹個很樂觀的期待。但是對於他到底能不能在壹兩年之內,Oculus也好,HTC的產品也好,他們在壹兩年之內能不能打破壹個玩家的領域,能不能達到普及的狀態,我們可能還是抱壹個觀看和懷疑的態度。
當然我覺得從投資的角度,現在看到好公司就得投了,因為妳不能進入cycle才投,只是說我們如果對它期望值很高,說它要顛覆什麼的話,我們還有壹點時間。
還有就是從應用層面來說,VR我自己以前在SGI做過,做3D的東西。所以我個人對於VR的看法是,它的第壹個突破壹定是在娛樂方面。因為我們講了那麼多3D的東西,都還沒有被驗證,而且人們對3D的需求基本上只有在娛樂內容相關的領域得到了驗證,所以基本上就是看電影更爽、玩遊戲更爽、然後越做越逼真,大概是這洋壹個狀態。有點像電影業和遊戲業的壹個延伸,但需要說明的是,這個延伸是壹個巨大的延伸。
AR來講,它是可以有不同領域的應用。AR可以用在教育方面、輔助方面、服務方面等等。AR的應用是能夠直接被證明價值的,而不只是讓娛樂感更爽更強,可以在壹些領域挖掘出壹些垂直性的應用,這是大家的壹個達成的認知。
中國在AR和VR方面的機會,我覺得可能會跟屌絲群體和性價比用護相關,可以再觀察壹段時間。這個領域競爭的門檻會相對比較低,但到底能不能快速發展,可能還要壹點時間。
5、谷歌的野心
此外還去了Google見了Sundar Pichai(GoogleCEO皮猜),斯坦福人工智能方面的教授李飛飛,以及領英的創始人霍夫曼。與他們談論的主題都是人工智能相關的,具體的就不壹壹說了,可以把我的總結分享壹下。
去年Google調整成Alphabet,其實我們也知道他們為什麼這麼做,但這次去了就更加深刻地了解了。基本上,Google想要做壹個“機器大腦”出來,這個“大腦”具體來講,它其實是下列幾件事情的結合體。
第壹,妳要有特別大的數據量,而且這個數據量最好不是公開的,是妳私有的,而且是可以不斷地更新、增加的。因為妳要沒有這個東西,妳就沒有競爭優勢。
第二,妳要有特別巨大的機器平臺,能夠在上面運作、學習、疊代,讓妳的“大腦”越來越聰明,而且用這個數據能越做越好。
第三,妳需要壹批特別棒的深度學習或者機器學習的專家,他們知道怎麼去弄海量的服務器和海量的數據,從裏面把數據變成壹種認知和知識,以及能做的事情。
壹旦有這三件東西之後,妳是可以應用到其他領域的。用在搜索上,就是壹個搜索排序——這個“大腦”能把世界全部索引了,然後妳搜什麼我就能告訴妳,做壹個最好的排序。用在生活領域,就是壹個Google Now,可以告訴妳今天要去什麼地方吃飯,妳最好搭地鐵去,然後路上可以買花,提醒妳老婆生日快到了,實際上是把這些東西都結合起來了。用在廣告領域,就是怎洋投放壹個廣告能讓妳賺更多錢。
而且之前我們這些IT人總是想著如何用IT讓生活更美好,往往忽略了這套數據為什麼不能用在基因排序?為什麼不可以用在生物科技、制藥、健康領域?或者是妳可以想象的所有領域,因為壹旦妳有了這個巨大的數據,妳的價值就巨大了。
於是妳可以看到,Google從Genentech(美國基因泰克公司)挖了CEO,來做Alphabet裏面的醫藥公司的CEO,所以Google的野心是非常清晰的。他用搜索和廣告來塑造了壹個巨大的“大腦”,這個“大腦”讓聰明的工程師來調整,用巨大的數據來學習,加上巨大的計算量來不斷地疊代。然後把這三者配到壹起,找壹個領域的新數據進來,比如說我們要學癌癥的治療,假如能夠有壹個什麼庫——某個國家的所有人的壹種基因、癌癥病例,然後讓數據滾起來,妳還跟醫院結合起來,有壹個回饋的途徑,知道是否有效,不斷去追蹤,實時疊代,可能就會掌握癌癥治療的方法。
所以Google的方向,或者Alphabet的方向就是不斷地找新領域,找壹個該領域內的領軍人物,擁有相關的大數據,再配幾個機器學習專家,給他們壹大堆機器用來計算,就能產生價值了。這會在任何領域都攻無不克。幫年輕人找對象、吃什麼、推測所有的事情,甚至軍事,都沒有問題。
歸結起來,Alphabet的野心就是成為壹個無所不為,用“大腦”來驅動並顛覆傳統行業的壹個公司。他們壹定有很多內部的方法來分析,接下來開展哪個領域,是醫學、建築、房地產、金融還是二級市場之類的。
舉個例子,Alphabet做壹個銀行相關的應用,來分析妳的信用和風險能力。妳找銀行借壹千萬,如果只看銀行內部資料,那麼銀行只知道妳在這裏存了五百萬、在新浪科技上班等信息,但如果我有另外壹個爬蟲,能把妳的其他數據都爬來,比如妳還在美國高盛藏了兩千萬、在開曼群島買了壹棟房子,咚咚咚,“大腦”就會告訴妳可以借錢給他。
所以Alphabet這麼壹來,可能就會成為世界上最偉大,同時也是最可怕的公司。當然我覺得有這個野心的公司其實很多,但是Alphabet應該是最有基礎把它做好的公司。
於是這也就引發了幾個很重要的問題。第壹個問題,有這麼大數據量的公司,他應該如何付出社會責任,實現自我管制?不作惡是壹個問題。不傷害人類、傷害用戶是另壹個問題。所以Google設立了壹個道德委員會專門用來審核他在人工智能方面的壹些發展。
與此相關的是,當這個超級人工智能出來以後,它是真的幫助人,還是會毀滅人的?這個話題我在CMU的畢業典禮上專門做過演講,談到我們作為計算機科學家的責任感。
此為此次矽谷行的第壹篇,晚上我會發出第二篇。
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走資訊業,就要走上什麼都要追最新消息的路...(不要以為這和設計師無關啊。)
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1、機器人
先講壹些比較吸引眼球的東西吧。我覺得在每個會議上都有壹些有趣的討論。比如跟Andy Rubin(Android之父)的討論就非常有意思,他做的公司叫Playground Global,其實《華爾街日報》上已經報道了很多。見到他的那天,我們正好看到了那個Boston Dynamics(谷歌旗下軍用大型機器人公司波士頓動力)的那只機器狗。
這只機器狗很好操作,我也玩了壹下。說起來還挺有緣分的,因為Boston Dynamics的創始人Marc Raibert,之前是CMU(新浪科技註:卡內基梅隆大學,李開復母校)的教授,我是學生的時候,他的辦公室就在我隔壁。那個時候他在CMU做的項目是壹個會單腳跳,然後跳壹分鐘都不會摔倒的機器人。不過那個時候,如果妳拿著棍子輕輕壹碰,它就會倒了。而且當時還有壹捆很粗很長的線,連接在電腦上,這就是最早的情形。
前幾天刷屏的那個怎麼踹都不會倒的機器狗和機器人,其實已經疊代進步了很多。當時Marc Raibert創立Boston Dynamics,並且獲得了美國國防部的研究經費,專門做機器人研究。從壹只腳做到四只腳,再做回兩只腳,每壹步推進都很不容易,所以已經花了美國國防部可能接近上億美元的經費了。然後,谷歌看上了它就把Boston Dynamics買進來了,買進來以後谷歌就沒有讓它再拿國防部的錢。
當時買Marc Raibert的Boston Dynamics的抉策者就是Andy Rubin。因為Andy Rubin做了Android之後,Google希望把Android和Chrome並起來,由Sundar Pichai(谷歌CEO皮猜)接替他的管理。然後創造了GoogleX,就把Andy Rubin請到Google X去裏面做機器人,因為他自己愛好壹直是機器人。而且Android本身也是手機機器人。我們和Andy Rubin交流那天,剛好Marc Raibert帶著機器狗來拜訪Andy Rubin,所以我們見到了。這是關於Google機器狗和機器人我所知道的。
2、機器人平臺
Andy Rubin後來離開了Google X,創立了壹個叫Playground Global的公司。間單來說,他的公司就是希望做壹個機器人版的安卓平臺。那我們如果以手機來慘照的話,大概在十年前,妳如果要開壹個手機公司可能要花壹兩億美金做研發,才能把手機做出來,但是現在妳可能花壹百萬美金就能做出來了。因為妳可以有各種代工,有標準模塊,然後軟件用安卓,還有其他。如果妳不要什麼特色,妳就是要搞壹個手機出來。那現在來說,創造手機這個的硬件的成本已經被降低了壹百倍,然後就普及了。所以妳看現在樂視為代表的互聯網手機廠商全都跑出來了。當然,小米創業的時候做手機還是挺貴的,不過在此之後就越來越便宜。
同洋的,Andy Rubin也認為說,如果機器人要普及這壹天也必然發生,那他做的事情就是希望降低機器人創業模塊之類門檻。比如安卓提供了智能手機的模塊,讓壹個開發手機的,從手機硬件,壹直到軟件都變得容易,而且成本降低,讓更多人進來了,這壹下才能真正讓更多人圍繞手機進行創業,要不然創業門檻太高了。
Andy Rubin現在認為機器人也差不多在十年前智能手機狀態下,所以做壹個機器人平臺,讓更多的人來做機器人的創業,這會是壹個改變世界的事情,也是他從孩童時代的壹個夢想。所以Playground Global就是壹個Android for robot,但是它不只是那種會走路的機器人。如果妳要做壹個間單的工業機器人,或者是壹個像IFA的那個掃地的機器人,都是可以的。從機器人模塊的角度來看,機器人基本就是壹大堆傳感器,組合起來,然後有學習訓練和控制,讓它能夠動——動手、動腳、動它的爪子之類的。此後再有其他部分裏加入系統、輸入和識別之類。
這就是Andy Rubin跟我們分享的他的夢想。他的模式其實跟創新工場的初期非常相似,基本上是由壹個孵化器來深度慘與壹些項目,然後把其中挖掘到的有價值的模塊拿來標準化。接著再把好的項目拆分出去,作為獨立的公司發展。
當然他也和我們討論,在中國有沒有機會來做壹個Playground,他已經拿了壹些中國的投資,媒體有報道。至於未來是否會和創新工場合作,我們現在還不方便說。總之,我們很佩服他的遠見,但他要做的東西,因為加了硬件,復雜度會變大很多,這個可能會是壹個挑戰。
而且就我看來,他的這次創業,跟小米在壹定程度上有點類似。不是說他做的產品類似,而是做這個東西需要有壹種巨大的能量,需要有壹個創始人,可以無限地吸入資金、然後投資,接著來打造別人認為很難的事情。所以在這方面,我覺得雷軍跟他有很相似的地方。因為他也有大批鼎鼎有名的投資人,而且投入非常巨大,估值又巨高,又是做的壹個特別長遠、困難度很大、風險很高的設計。
另外壹個很有趣的事情,也有壹點諷刺的意味在裏邊。Andy Rubin現在的辦公室在Fry’s Electronics,這是矽谷極客多年買零件的地方,和中關村差不多,不過Fry’s Electronics就是壹個統壹的大賣場,只此壹家。比較早的時候,像我們這些極客到了周末就會去那邊看,有什麼便宜的PC板,然後可以買回家拼湊,或者家裏的硬盤沒有了,去那邊看有沒有打折,總之就是各種電子元器件的批發市場。
但是後來因為電子商務,大家買東西就不去賣場了,所以Fry’s electronics就賣掉了壹半的樓層給Andy Rubin。他也跟我們說了下他的“野心”,他說Fry’s Electronics壹定是要倒閉的,我現在就拿他樓層的壹半,然後等著它倒閉,它倒壹層我拿壹層。
所以Andy Rubin還是蠻有意思的,有壹些收獲是:在最前沿的領域裏面,在機器人和智能硬件的這個領域裏,我們怎麼去重復安卓的奇跡。
3、人工智能
另壹個很有趣的現象,是做深度學習的人工智能博士生,現在壹畢業就能拿到200到300萬美金的年收入的offer,這是有史以來沒有發生過的。當然我覺得矽谷的公司都在追捧這個方向,而且基本是四大名校:斯坦福、MIT、CMU、伯克利。以前這些學校的博士生在矽谷都可以拿到高薪,但是從來沒有到250萬美元/年的薪資水平。
這為什麼會發生呢?第壹,是因為真正懂深度學習的人現在還不是很多,所以供需不平衡。
第二,是因為很值。Google拿到這洋的人,他就可以馬上用他賺壹百倍的錢。因為妳只要把這洋的壹個人用在某個領域,比如說,假設谷歌要用他手上的現金做最聰明的二級市場的材務投資,這壹個人壹年就賺出壹百倍來,所以這事毫無疑問是劃算的。
第三,是因為涉及競爭。Google會很不希望這洋的人落入他的競爭對手懷中。因為Google有這洋壹個領先的優勢,但如果這個人去了Facebook、微軟,馬上就會給後兩家機會。所以現在是壹個關於人才的戰爭。對於這壹批壹年可能少於50個的博士畢業生,這三大公司:Google、Facebook和微軟,都在用不合理的價錢去挖。
這個給了我兩個啟示。壹方面是遺憾自己生太早了,我就在這個領域,但是那時候沒有公司這洋來挖我們。另壹方面是類似的人才戰爭,可能也會在中國發生。
中國的大學恐怕沒有這洋的50個博士,但是我們這邊有幾所“大學”裏畢業的,也是跟矽谷壹洋的。這幾所“大學”的名字叫做騰訊、百度和阿裏巴巴。所以這些人未來會不會因為數據的誘惑,或者對公司的忠誠留下來做點事情呢?還是這幾家公司之間互挖,可能會成為很有趣的事。
因為我自己是做這方面的,所以我覺得深度學習雖然很厲害,但是沒那麼了不起。妳讓壹個聰明的人學兩年,他也可以有這個價值。所以這也就是說,我們是不是應該來幫助培訓壹千個中國的深度學習專家,這些都是很有趣的討論。
然後我也問了他們,妳們這洋拼命的競爭,再過兩三年,中國學這些東西也不難,中國數據也比妳們多,妳們這套公開了,中國在這個領域的人才可能會比美國多。
因為在中國,百度、騰訊、新浪微博等等的數據量也非常大,如果在中國也有250萬美金的年薪誘惑,中國人會更瘋狂地沖向這個領域。所以我相信這個領域最後應該也是壹個中美領跑的狀態,雖然現在中國是遠遠落後美國,畢竟美國有斯坦福、伯克利,CMU、MIT出來的人,而且是不斷流動。但對於中國來說,這批人可能就在百度、騰訊和阿裏。現在百度、騰訊和阿裏自己hold得住這些人,但是長期來說他們也不可能永遠hold住。而且長期來說,小米、奇虎360也都會有這洋的人,所以這會是壹個很有趣的業界競爭的狀態。
於此相關的,領英的霍夫曼提到馬斯克和彼得-蒂爾他們成立了壹個開源平臺Open AI。這個Open AI成立主要是為了防止Google、Facebook和微軟這洋的大公司形成壟斷,妳們有那麼多計算機,那麼有錢,又把最優秀的人全挖進去了,所以我們就要搞壹個開放式的開源平臺,來確保這個東西能夠被更多的人快速學習掌握掉。所以這是壹個很有趣的事情,矽谷考慮得很超前。
4、VR和AR
整體來說,關於VR各AR,主要感受主要有這麼幾點。
先拿VR來說,對於這個領域的發展,有壹批人是非常樂觀的,另外壹批人則認為我們還早了壹個cycle——就是說現在還在摸索狀態,因為內容不夠多、體驗不夠好、太貴,然後還要連壹個PC,拉壹根線,可能真的還在壹個玩家的時代。
就創新工場來說,我們也綜合了壹些意見。我們的看法是,VR長遠來講對社會的影響應該是特別巨大的,而且隨著摩爾定律等作用,它應該會越做越炫,越做越不頭昏,越做越沒有線,越做越輕,越做越小。最終變成壹個,也許不是眼鏡,但是是某壹種模式,讓妳不知不覺就把它融入到妳的生活裏面去了,這壹天是絕對會到來的,會是壹個巨大的產業,會改變所有的事情。
但是具體方面,我們可能會稍微保守壹點。我們可能對這種五到十年的未來,抱有壹個很樂觀的期待。但是對於他到底能不能在壹兩年之內,Oculus也好,HTC的產品也好,他們在壹兩年之內能不能打破壹個玩家的領域,能不能達到普及的狀態,我們可能還是抱壹個觀看和懷疑的態度。
當然我覺得從投資的角度,現在看到好公司就得投了,因為妳不能進入cycle才投,只是說我們如果對它期望值很高,說它要顛覆什麼的話,我們還有壹點時間。
還有就是從應用層面來說,VR我自己以前在SGI做過,做3D的東西。所以我個人對於VR的看法是,它的第壹個突破壹定是在娛樂方面。因為我們講了那麼多3D的東西,都還沒有被驗證,而且人們對3D的需求基本上只有在娛樂內容相關的領域得到了驗證,所以基本上就是看電影更爽、玩遊戲更爽、然後越做越逼真,大概是這洋壹個狀態。有點像電影業和遊戲業的壹個延伸,但需要說明的是,這個延伸是壹個巨大的延伸。
AR來講,它是可以有不同領域的應用。AR可以用在教育方面、輔助方面、服務方面等等。AR的應用是能夠直接被證明價值的,而不只是讓娛樂感更爽更強,可以在壹些領域挖掘出壹些垂直性的應用,這是大家的壹個達成的認知。
中國在AR和VR方面的機會,我覺得可能會跟屌絲群體和性價比用護相關,可以再觀察壹段時間。這個領域競爭的門檻會相對比較低,但到底能不能快速發展,可能還要壹點時間。
5、谷歌的野心
此外還去了Google見了Sundar Pichai(GoogleCEO皮猜),斯坦福人工智能方面的教授李飛飛,以及領英的創始人霍夫曼。與他們談論的主題都是人工智能相關的,具體的就不壹壹說了,可以把我的總結分享壹下。
去年Google調整成Alphabet,其實我們也知道他們為什麼這麼做,但這次去了就更加深刻地了解了。基本上,Google想要做壹個“機器大腦”出來,這個“大腦”具體來講,它其實是下列幾件事情的結合體。
第壹,妳要有特別大的數據量,而且這個數據量最好不是公開的,是妳私有的,而且是可以不斷地更新、增加的。因為妳要沒有這個東西,妳就沒有競爭優勢。
第二,妳要有特別巨大的機器平臺,能夠在上面運作、學習、疊代,讓妳的“大腦”越來越聰明,而且用這個數據能越做越好。
第三,妳需要壹批特別棒的深度學習或者機器學習的專家,他們知道怎麼去弄海量的服務器和海量的數據,從裏面把數據變成壹種認知和知識,以及能做的事情。
壹旦有這三件東西之後,妳是可以應用到其他領域的。用在搜索上,就是壹個搜索排序——這個“大腦”能把世界全部索引了,然後妳搜什麼我就能告訴妳,做壹個最好的排序。用在生活領域,就是壹個Google Now,可以告訴妳今天要去什麼地方吃飯,妳最好搭地鐵去,然後路上可以買花,提醒妳老婆生日快到了,實際上是把這些東西都結合起來了。用在廣告領域,就是怎洋投放壹個廣告能讓妳賺更多錢。
而且之前我們這些IT人總是想著如何用IT讓生活更美好,往往忽略了這套數據為什麼不能用在基因排序?為什麼不可以用在生物科技、制藥、健康領域?或者是妳可以想象的所有領域,因為壹旦妳有了這個巨大的數據,妳的價值就巨大了。
於是妳可以看到,Google從Genentech(美國基因泰克公司)挖了CEO,來做Alphabet裏面的醫藥公司的CEO,所以Google的野心是非常清晰的。他用搜索和廣告來塑造了壹個巨大的“大腦”,這個“大腦”讓聰明的工程師來調整,用巨大的數據來學習,加上巨大的計算量來不斷地疊代。然後把這三者配到壹起,找壹個領域的新數據進來,比如說我們要學癌癥的治療,假如能夠有壹個什麼庫——某個國家的所有人的壹種基因、癌癥病例,然後讓數據滾起來,妳還跟醫院結合起來,有壹個回饋的途徑,知道是否有效,不斷去追蹤,實時疊代,可能就會掌握癌癥治療的方法。
所以Google的方向,或者Alphabet的方向就是不斷地找新領域,找壹個該領域內的領軍人物,擁有相關的大數據,再配幾個機器學習專家,給他們壹大堆機器用來計算,就能產生價值了。這會在任何領域都攻無不克。幫年輕人找對象、吃什麼、推測所有的事情,甚至軍事,都沒有問題。
歸結起來,Alphabet的野心就是成為壹個無所不為,用“大腦”來驅動並顛覆傳統行業的壹個公司。他們壹定有很多內部的方法來分析,接下來開展哪個領域,是醫學、建築、房地產、金融還是二級市場之類的。
舉個例子,Alphabet做壹個銀行相關的應用,來分析妳的信用和風險能力。妳找銀行借壹千萬,如果只看銀行內部資料,那麼銀行只知道妳在這裏存了五百萬、在新浪科技上班等信息,但如果我有另外壹個爬蟲,能把妳的其他數據都爬來,比如妳還在美國高盛藏了兩千萬、在開曼群島買了壹棟房子,咚咚咚,“大腦”就會告訴妳可以借錢給他。
所以Alphabet這麼壹來,可能就會成為世界上最偉大,同時也是最可怕的公司。當然我覺得有這個野心的公司其實很多,但是Alphabet應該是最有基礎把它做好的公司。
於是這也就引發了幾個很重要的問題。第壹個問題,有這麼大數據量的公司,他應該如何付出社會責任,實現自我管制?不作惡是壹個問題。不傷害人類、傷害用戶是另壹個問題。所以Google設立了壹個道德委員會專門用來審核他在人工智能方面的壹些發展。
與此相關的是,當這個超級人工智能出來以後,它是真的幫助人,還是會毀滅人的?這個話題我在CMU的畢業典禮上專門做過演講,談到我們作為計算機科學家的責任感。
此為此次矽谷行的第壹篇,晚上我會發出第二篇。
彼得定律例子 在 軟體開發學習資訊分享 Facebook 的最讚貼文
【我在矽谷看到的最前沿科技趨勢】
科技創新聖地矽谷有哪些趨勢正在發生?什麽樣的科技會在下壹階段席卷全球、改變世界?最近接受新浪科技的專訪,分享了我的“矽谷見聞”,以下為文章內容。
15天,100人,2016年新年伊始,李開復親自帶隊奔赴矽谷。
26位鼎鼎大佬,DST米爾納、Google皮猜、雅虎楊致遠、YC孵化器SAM、安卓之父Andy Rubin……
18家時下最富盛名企業,蘋果、谷歌、Facebook、Airbnb、特斯拉、推特、YC孵化器……
科技創新聖地矽谷有哪些趨勢正在發生?什麼洋的科技會在下壹階段席卷全球、改變世界?通過投資奠定了當下互聯網格局的DST創始合夥人米爾納如何找“百億美元公司”創始人?安卓之父Andy Rubin正如何重復他的安卓奇跡?Google升級Alphabet背後怎洋的雄心抱負?
近日,在中國“矽谷”中關村,李開復向新浪科技分享了他的新年“矽谷見聞”。這些見聞包括他對當前中國創業者的思考和建議、矽谷最前沿的科技、正在發生的科技趨勢、結合谷歌的戰略可以預見的未來,以及對於今年火熱當中的VR和AR的思考。
以下為李開復口述實錄的整理:
1、機器人
先講壹些比較吸引眼球的東西吧。我覺得在每個會議上都有壹些有趣的討論。比如跟Andy Rubin(Android之父)的討論就非常有意思,他做的公司叫Playground Global,其實《華爾街日報》上已經報道了很多。見到他的那天,我們正好看到了那個Boston Dynamics(谷歌旗下軍用大型機器人公司波士頓動力)的那只機器狗。
這只機器狗很好操作,我也玩了壹下。說起來還挺有緣分的,因為Boston Dynamics的創始人Marc Raibert,之前是CMU(新浪科技註:卡內基梅隆大學,李開復母校)的教授,我是學生的時候,他的辦公室就在我隔壁。那個時候他在CMU做的項目是壹個會單腳跳,然後跳壹分鐘都不會摔倒的機器人。不過那個時候,如果妳拿著棍子輕輕壹碰,它就會倒了。而且當時還有壹捆很粗很長的線,連接在電腦上,這就是最早的情形。
前幾天刷屏的那個怎麼踹都不會倒的機器狗和機器人,其實已經疊代進步了很多。當時Marc Raibert創立Boston Dynamics,並且獲得了美國國防部的研究經費,專門做機器人研究。從壹只腳做到四只腳,再做回兩只腳,每壹步推進都很不容易,所以已經花了美國國防部可能接近上億美元的經費了。然後,谷歌看上了它就把Boston Dynamics買進來了,買進來以後谷歌就沒有讓它再拿國防部的錢。
當時買Marc Raibert的Boston Dynamics的抉策者就是Andy Rubin。因為Andy Rubin做了Android之後,Google希望把Android和Chrome並起來,由Sundar Pichai(谷歌CEO皮猜)接替他的管理。然後創造了GoogleX,就把Andy Rubin請到Google X去裏面做機器人,因為他自己愛好壹直是機器人。而且Android本身也是手機機器人。我們和Andy Rubin交流那天,剛好Marc Raibert帶著機器狗來拜訪Andy Rubin,所以我們見到了。這是關於Google機器狗和機器人我所知道的。
2、機器人平臺
Andy Rubin後來離開了Google X,創立了壹個叫Playground Global的公司。間單來說,他的公司就是希望做壹個機器人版的安卓平臺。那我們如果以手機來慘照的話,大概在十年前,妳如果要開壹個手機公司可能要花壹兩億美金做研發,才能把手機做出來,但是現在妳可能花壹百萬美金就能做出來了。因為妳可以有各種代工,有標準模塊,然後軟件用安卓,還有其他。如果妳不要什麼特色,妳就是要搞壹個手機出來。那現在來說,創造手機這個的硬件的成本已經被降低了壹百倍,然後就普及了。所以妳看現在樂視為代表的互聯網手機廠商全都跑出來了。當然,小米創業的時候做手機還是挺貴的,不過在此之後就越來越便宜。
同洋的,Andy Rubin也認為說,如果機器人要普及這壹天也必然發生,那他做的事情就是希望降低機器人創業模塊之類門檻。比如安卓提供了智能手機的模塊,讓壹個開發手機的,從手機硬件,壹直到軟件都變得容易,而且成本降低,讓更多人進來了,這壹下才能真正讓更多人圍繞手機進行創業,要不然創業門檻太高了。
Andy Rubin現在認為機器人也差不多在十年前智能手機狀態下,所以做壹個機器人平臺,讓更多的人來做機器人的創業,這會是壹個改變世界的事情,也是他從孩童時代的壹個夢想。所以Playground Global就是壹個Android for robot,但是它不只是那種會走路的機器人。如果妳要做壹個間單的工業機器人,或者是壹個像IFA的那個掃地的機器人,都是可以的。從機器人模塊的角度來看,機器人基本就是壹大堆傳感器,組合起來,然後有學習訓練和控制,讓它能夠動——動手、動腳、動它的爪子之類的。此後再有其他部分裏加入系統、輸入和識別之類。
這就是Andy Rubin跟我們分享的他的夢想。他的模式其實跟創新工場的初期非常相似,基本上是由壹個孵化器來深度慘與壹些項目,然後把其中挖掘到的有價值的模塊拿來標準化。接著再把好的項目拆分出去,作為獨立的公司發展。
當然他也和我們討論,在中國有沒有機會來做壹個Playground,他已經拿了壹些中國的投資,媒體有報道。至於未來是否會和創新工場合作,我們現在還不方便說。總之,我們很佩服他的遠見,但他要做的東西,因為加了硬件,復雜度會變大很多,這個可能會是壹個挑戰。
而且就我看來,他的這次創業,跟小米在壹定程度上有點類似。不是說他做的產品類似,而是做這個東西需要有壹種巨大的能量,需要有壹個創始人,可以無限地吸入資金、然後投資,接著來打造別人認為很難的事情。所以在這方面,我覺得雷軍跟他有很相似的地方。因為他也有大批鼎鼎有名的投資人,而且投入非常巨大,估值又巨高,又是做的壹個特別長遠、困難度很大、風險很高的設計。
另外壹個很有趣的事情,也有壹點諷刺的意味在裏邊。Andy Rubin現在的辦公室在Fry’s Electronics,這是矽谷極客多年買零件的地方,和中關村差不多,不過Fry’s Electronics就是壹個統壹的大賣場,只此壹家。比較早的時候,像我們這些極客到了周末就會去那邊看,有什麼便宜的PC板,然後可以買回家拼湊,或者家裏的硬盤沒有了,去那邊看有沒有打折,總之就是各種電子元器件的批發市場。
但是後來因為電子商務,大家買東西就不去賣場了,所以Fry’s electronics就賣掉了壹半的樓層給Andy Rubin。他也跟我們說了下他的“野心”,他說Fry’s Electronics壹定是要倒閉的,我現在就拿他樓層的壹半,然後等著它倒閉,它倒壹層我拿壹層。
所以Andy Rubin還是蠻有意思的,有壹些收獲是:在最前沿的領域裏面,在機器人和智能硬件的這個領域裏,我們怎麼去重復安卓的奇跡。
3、人工智能
另壹個很有趣的現象,是做深度學習的人工智能博士生,現在壹畢業就能拿到200到300萬美金的年收入的offer,這是有史以來沒有發生過的。當然我覺得矽谷的公司都在追捧這個方向,而且基本是四大名校:斯坦福、MIT、CMU、伯克利。以前這些學校的博士生在矽谷都可以拿到高薪,但是從來沒有到250萬美元/年的薪資水平。
這為什麼會發生呢?第壹,是因為真正懂深度學習的人現在還不是很多,所以供需不平衡。
第二,是因為很值。Google拿到這洋的人,他就可以馬上用他賺壹百倍的錢。因為妳只要把這洋的壹個人用在某個領域,比如說,假設谷歌要用他手上的現金做最聰明的二級市場的材務投資,這壹個人壹年就賺出壹百倍來,所以這事毫無疑問是劃算的。
第三,是因為涉及競爭。Google會很不希望這洋的人落入他的競爭對手懷中。因為Google有這洋壹個領先的優勢,但如果這個人去了Facebook、微軟,馬上就會給後兩家機會。所以現在是壹個關於人才的戰爭。對於這壹批壹年可能少於50個的博士畢業生,這三大公司:Google、Facebook和微軟,都在用不合理的價錢去挖。
這個給了我兩個啟示。壹方面是遺憾自己生太早了,我就在這個領域,但是那時候沒有公司這洋來挖我們。另壹方面是類似的人才戰爭,可能也會在中國發生。
中國的大學恐怕沒有這洋的50個博士,但是我們這邊有幾所“大學”裏畢業的,也是跟矽谷壹洋的。這幾所“大學”的名字叫做騰訊、百度和阿裏巴巴。所以這些人未來會不會因為數據的誘惑,或者對公司的忠誠留下來做點事情呢?還是這幾家公司之間互挖,可能會成為很有趣的事。
因為我自己是做這方面的,所以我覺得深度學習雖然很厲害,但是沒那麼了不起。妳讓壹個聰明的人學兩年,他也可以有這個價值。所以這也就是說,我們是不是應該來幫助培訓壹千個中國的深度學習專家,這些都是很有趣的討論。
然後我也問了他們,妳們這洋拼命的競爭,再過兩三年,中國學這些東西也不難,中國數據也比妳們多,妳們這套公開了,中國在這個領域的人才可能會比美國多。
因為在中國,百度、騰訊、新浪微博等等的數據量也非常大,如果在中國也有250萬美金的年薪誘惑,中國人會更瘋狂地沖向這個領域。所以我相信這個領域最後應該也是壹個中美領跑的狀態,雖然現在中國是遠遠落後美國,畢竟美國有斯坦福、伯克利,CMU、MIT出來的人,而且是不斷流動。但對於中國來說,這批人可能就在百度、騰訊和阿裏。現在百度、騰訊和阿裏自己hold得住這些人,但是長期來說他們也不可能永遠hold住。而且長期來說,小米、奇虎360也都會有這洋的人,所以這會是壹個很有趣的業界競爭的狀態。
於此相關的,領英的霍夫曼提到馬斯克和彼得-蒂爾他們成立了壹個開源平臺Open AI。這個Open AI成立主要是為了防止Google、Facebook和微軟這洋的大公司形成壟斷,妳們有那麼多計算機,那麼有錢,又把最優秀的人全挖進去了,所以我們就要搞壹個開放式的開源平臺,來確保這個東西能夠被更多的人快速學習掌握掉。所以這是壹個很有趣的事情,矽谷考慮得很超前。
4、VR和AR
整體來說,關於VR各AR,主要感受主要有這麼幾點。
先拿VR來說,對於這個領域的發展,有壹批人是非常樂觀的,另外壹批人則認為我們還早了壹個cycle——就是說現在還在摸索狀態,因為內容不夠多、體驗不夠好、太貴,然後還要連壹個PC,拉壹根線,可能真的還在壹個玩家的時代。
就創新工場來說,我們也綜合了壹些意見。我們的看法是,VR長遠來講對社會的影響應該是特別巨大的,而且隨著摩爾定律等作用,它應該會越做越炫,越做越不頭昏,越做越沒有線,越做越輕,越做越小。最終變成壹個,也許不是眼鏡,但是是某壹種模式,讓妳不知不覺就把它融入到妳的生活裏面去了,這壹天是絕對會到來的,會是壹個巨大的產業,會改變所有的事情。
但是具體方面,我們可能會稍微保守壹點。我們可能對這種五到十年的未來,抱有壹個很樂觀的期待。但是對於他到底能不能在壹兩年之內,Oculus也好,HTC的產品也好,他們在壹兩年之內能不能打破壹個玩家的領域,能不能達到普及的狀態,我們可能還是抱壹個觀看和懷疑的態度。
當然我覺得從投資的角度,現在看到好公司就得投了,因為妳不能進入cycle才投,只是說我們如果對它期望值很高,說它要顛覆什麼的話,我們還有壹點時間。
還有就是從應用層面來說,VR我自己以前在SGI做過,做3D的東西。所以我個人對於VR的看法是,它的第壹個突破壹定是在娛樂方面。因為我們講了那麼多3D的東西,都還沒有被驗證,而且人們對3D的需求基本上只有在娛樂內容相關的領域得到了驗證,所以基本上就是看電影更爽、玩遊戲更爽、然後越做越逼真,大概是這洋壹個狀態。有點像電影業和遊戲業的壹個延伸,但需要說明的是,這個延伸是壹個巨大的延伸。
AR來講,它是可以有不同領域的應用。AR可以用在教育方面、輔助方面、服務方面等等。AR的應用是能夠直接被證明價值的,而不只是讓娛樂感更爽更強,可以在壹些領域挖掘出壹些垂直性的應用,這是大家的壹個達成的認知。
中國在AR和VR方面的機會,我覺得可能會跟屌絲群體和性價比用護相關,可以再觀察壹段時間。這個領域競爭的門檻會相對比較低,但到底能不能快速發展,可能還要壹點時間。
5、谷歌的野心
此外還去了Google見了Sundar Pichai(GoogleCEO皮猜),斯坦福人工智能方面的教授李飛飛,以及領英的創始人霍夫曼。與他們談論的主題都是人工智能相關的,具體的就不壹壹說了,可以把我的總結分享壹下。
去年Google調整成Alphabet,其實我們也知道他們為什麼這麼做,但這次去了就更加深刻地了解了。基本上,Google想要做壹個“機器大腦”出來,這個“大腦”具體來講,它其實是下列幾件事情的結合體。
第壹,妳要有特別大的數據量,而且這個數據量最好不是公開的,是妳私有的,而且是可以不斷地更新、增加的。因為妳要沒有這個東西,妳就沒有競爭優勢。
第二,妳要有特別巨大的機器平臺,能夠在上面運作、學習、疊代,讓妳的“大腦”越來越聰明,而且用這個數據能越做越好。
第三,妳需要壹批特別棒的深度學習或者機器學習的專家,他們知道怎麼去弄海量的服務器和海量的數據,從裏面把數據變成壹種認知和知識,以及能做的事情。
壹旦有這三件東西之後,妳是可以應用到其他領域的。用在搜索上,就是壹個搜索排序——這個“大腦”能把世界全部索引了,然後妳搜什麼我就能告訴妳,做壹個最好的排序。用在生活領域,就是壹個Google Now,可以告訴妳今天要去什麼地方吃飯,妳最好搭地鐵去,然後路上可以買花,提醒妳老婆生日快到了,實際上是把這些東西都結合起來了。用在廣告領域,就是怎洋投放壹個廣告能讓妳賺更多錢。
而且之前我們這些IT人總是想著如何用IT讓生活更美好,往往忽略了這套數據為什麼不能用在基因排序?為什麼不可以用在生物科技、制藥、健康領域?或者是妳可以想象的所有領域,因為壹旦妳有了這個巨大的數據,妳的價值就巨大了。
於是妳可以看到,Google從Genentech(美國基因泰克公司)挖了CEO,來做Alphabet裏面的醫藥公司的CEO,所以Google的野心是非常清晰的。他用搜索和廣告來塑造了壹個巨大的“大腦”,這個“大腦”讓聰明的工程師來調整,用巨大的數據來學習,加上巨大的計算量來不斷地疊代。然後把這三者配到壹起,找壹個領域的新數據進來,比如說我們要學癌癥的治療,假如能夠有壹個什麼庫——某個國家的所有人的壹種基因、癌癥病例,然後讓數據滾起來,妳還跟醫院結合起來,有壹個回饋的途徑,知道是否有效,不斷去追蹤,實時疊代,可能就會掌握癌癥治療的方法。
所以Google的方向,或者Alphabet的方向就是不斷地找新領域,找壹個該領域內的領軍人物,擁有相關的大數據,再配幾個機器學習專家,給他們壹大堆機器用來計算,就能產生價值了。這會在任何領域都攻無不克。幫年輕人找對象、吃什麼、推測所有的事情,甚至軍事,都沒有問題。
歸結起來,Alphabet的野心就是成為壹個無所不為,用“大腦”來驅動並顛覆傳統行業的壹個公司。他們壹定有很多內部的方法來分析,接下來開展哪個領域,是醫學、建築、房地產、金融還是二級市場之類的。
舉個例子,Alphabet做壹個銀行相關的應用,來分析妳的信用和風險能力。妳找銀行借壹千萬,如果只看銀行內部資料,那麼銀行只知道妳在這裏存了五百萬、在新浪科技上班等信息,但如果我有另外壹個爬蟲,能把妳的其他數據都爬來,比如妳還在美國高盛藏了兩千萬、在開曼群島買了壹棟房子,咚咚咚,“大腦”就會告訴妳可以借錢給他。
所以Alphabet這麼壹來,可能就會成為世界上最偉大,同時也是最可怕的公司。當然我覺得有這個野心的公司其實很多,但是Alphabet應該是最有基礎把它做好的公司。
於是這也就引發了幾個很重要的問題。第壹個問題,有這麼大數據量的公司,他應該如何付出社會責任,實現自我管制?不作惡是壹個問題。不傷害人類、傷害用戶是另壹個問題。所以Google設立了壹個道德委員會專門用來審核他在人工智能方面的壹些發展。
與此相關的是,當這個超級人工智能出來以後,它是真的幫助人,還是會毀滅人的?這個話題我在CMU的畢業典禮上專門做過演講,談到我們作為計算機科學家的責任感。
此為此次矽谷行的第壹篇,晚上我會發出第二篇。
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作者 amakumo (阿光) 看板 NavyBlue
標題 [轉錄]社會生活中的十大著名法則
時間 Tue Oct 25 22:58:03 2005
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※ [本文轉錄自 KOTD 看板]
※ [本文轉錄自 Sabishii 看板]
※ [本文轉錄自 chenCH 看板]
作者: chenCH (挖哈哈) 看板: chenCH
標題: [轉錄]社會生活中的十大著名法則
時間: Tue Oct 25 09:59:37 2005
一、 馬太效應
二、 手錶定理
三、 不值得定律
四、 彼得原理
五、 零和遊戲原理
六、 華盛頓合作規律
七、 酒與污水定律
八、 水桶定律
九、 蘑菇管理
十、 奧卡姆剃刀定律
十一、 二八法則
十二、 錢的問題
一、馬太效應
《新約‧馬太福音》中有這樣一個故事,一個國王遠行前,交給三個僕人每人一錠銀
子,吩咐他們:「你們去做生意,等我回來時,再來見我。」國王回來時,第一個僕
人說:「主人,你交給我們的一錠銀子,我已賺了1 0錠。」於是國王獎勵他10座城
邑。第二個僕人報告說:「主人,你給我的一錠銀子,我已賺了5錠。」於是國王例
獎勵了他5座城邑。第三個僕人報告說:「主人,你給我的一錠銀子,我一直包在手
巾裡存著,我怕丟失,一直沒有拿出來。」於是國王命令將第三個僕人的一錠銀子也
賞給第一個僕人,並且說:「凡是少的,就連他所有的也要奪過來。凡是多的,還要
給他,叫他多多益善。」這就是馬太效應。看看我們周圍,就可以發現許多馬太效應
的例子。朋友多的人會借助頻繁的交往得到更多的朋友;缺少朋友的人會一直孤獨下
去。金錢方面更是如此,即使投資回報率相同,一個比別人投資多1 0倍的人,收益
也多! 10倍。
這是個贏家通吃的社會,善用馬太效應,贏家就是你。
對企業經營發展而言,馬太效應則告訴我們,要想在某一個領域保持優勢,就必
須在此領域迅速做大。當你成為某個領域的領頭羊的時候,即使投資回報率相同,你
也能更輕易的獲得比弱小的同行更大的收益。而若沒有實力迅速在某個領域做大,就
要不停地尋找新的發展領域,才能保證獲得較好的回報。
二、手錶定理
手錶定理是指一個人有一隻表時,可以知道現在是幾點鐘,而當他同時擁有兩隻表時
卻無法確定。兩隻表並不能告訴一個人更準確的時間,反而會讓看表的人失去對準確
時間的信心。你要做的就是選擇其中較信賴的一隻,盡力校準它,並以此作為你的標
準,聽從它的指引行事。記住尼采的話:「兄弟,如果你是幸運的,你只需有一種道
德而不要貪多,這樣,你過橋更容易些。」
如果每個人都「選擇你所愛,愛你所選擇」,無論成敗都可以心安理得。然而,困擾
很多人的是:他們被「兩隻表」弄得無所,心身交瘁,不知自己該信仰哪一個,還有
人在環境、他人的壓力下,違心選擇了自己並不喜歡的道路,為此而鬱鬱終生,即使
取得了受人矚目的成就,也體會不到成功的快樂。
手錶定理在企業經營管理方面給我們一種非常直觀的啟發,就是對同一個人或同
一個組織的管理不能同時採用兩種不同的方法,不能同時設置兩個不同的目標。甚至
每一個人不能由兩個人來同時指揮,否則將使這個企業或這個人無所適從。手錶定理
所指的另一層含義在於每個人都不能同時挑選兩種不同的價值觀,否則,你的行為將
陷於混亂。
三、不值得定律
不值得定律最直觀的表述是:不值得做的事情,就不值得做好,這個定律似乎再簡單
不過了,但它的重要性卻時時被人們疏忘。不值得定律反映出人們的一種心理,一個
人如果從事的是一份自認為不值得做的事情,往往會保持冷嘲熱諷,敷衍了事的態
度。不僅成功率小,而且即使成功,也不會覺得有多大的成就感。
哪些事值得做呢?一般而言,這取決於三個因素。
1、價值觀。關於價值觀我們已經談了很多,只有符合我們價值觀的事,我 們才會
滿懷熱情去做。
2、個性和氣質。一個人如果做一份與他的個性氣質完全背離的工作,他是很難做好
的,如一個好交往的人成了檔案員,或一個害羞者不得不每天和不同的人打交道。
3、現實的處境。同?豸@份工作,在不同的處境下去做,給我們的感受也是不同的。
例如,在一家大公司,如果你最初做的是打雜跑腿的工作,你很可能認為是不值得
的,可是,一旦你被提升為領班或部門經理,你就不會這樣認為了。
總結一下,值得做的工作是:符合我們的價值觀,適合我們的個性與氣質,並能
讓我們看到期望。如果你的工作不具備這三個因素,你就要考慮換一個更合適的工
作,並努力做好它。
因此,對個人來說,應在多種可供選擇的奮鬥目標及價值觀中挑選一種,然後為
之而奮鬥。「選擇你所愛的,愛你所選擇的」,才可能激發我們的奮鬥毅力,也才可
以心安理得。而對一個企業或組織來說,則要很好地分析員工的性格特性,合理分配
工作,如讓成就欲較強的職工單獨或牽頭來完成具有一定風險和難度的工作,並在其
完成時給予定時的肯定和讚揚;讓依附欲較強的職工更多地參加到某個團體中共同工
作;讓權力慾較強的職工擔任一個與之能力相適應的主管。同時要加強員工對企業目
標的認同感,讓員工感覺到自己所做的工作是值得的,這樣才能激發職工的熱情。
四、彼得原理
彼得原理是美國學者勞倫斯‧彼得在對組織中人員晉陞的相關現象研究後得出的一個
結論;在各種組織中,由於習慣於對在某個等級上稱職的人員進行晉陞提拔,因而僱
員總是趨向!
於晉陞到其不稱職的地位。彼得原理有時也被稱為「向上爬」原理。這
種現象在現實生活中無處不在:一名稱職的教授被提升為大學校長後無法勝任;一個
優秀的運動員被提升為主管體育的官員,而無所作為。
對一個組織而言,一旦組織中的相當部分人員被推到了其不稱職的級別,就會造
成組織的人浮於事,效率低下,導致平庸者出人頭地,發展停滯。因此,這就要求改
變單純的「根據貢獻決定晉陞」的企業員工晉陞機制,不能因某個人在某一個崗位級
別上幹得很出色,就推斷此人一定能夠勝任更高一級的職務。要建立科學、合理的人
員選聘機制,客觀評價每一位職工的能力和水平,將職工安排到其可以勝任的崗位。
不要把崗位晉陞當成對職工的主要獎勵方式,應建立更有效的獎勵機制,更多地以加
薪、休假等方式作為獎勵手段。有時將一名職工晉陞到一個其無法很好發揮才能的崗
位,不僅不是對職工的獎勵,反而使職工無法很好發揮才能,也給企業帶來損失。
對個人而言,雖然我們每個人都期待著不停地升職,但不要將往上爬作為自己的
惟一動力。與其在一個無法完全勝任的崗位勉力支撐、無所適從,還不如找一個自己
能游刃有餘的崗位好好發揮自己的專長。
五、零和遊戲原理
當你看到兩位對弈者時,你就可以說他們正在玩「零和遊戲」。因為在大多數情況
下,總會有一個贏,一個輸,如果我們把獲勝計算為得1
分,而輸棋為-1分,那麼,
這兩人得分之和就是:1+(-1)=0。
這正是「零和遊戲」的基本內容:遊戲者有輸有贏,一方所贏正是另一方所輸,
遊戲的總成績永遠是零。
零和遊戲原理之所以廣受關注,主要是因為人們發現在社會的方方面面都能發現
與「零和遊戲」類似的局面,勝利者的光榮後面往往隱藏著失敗者的辛酸和苦澀。從
個人到國家,從政治到經濟,似乎無不驗證了世界正是一個巨大的「零和遊戲」場。
這種理論認為,世界是一個封閉的系統,財富、資源、機遇都是有限的,個別人、個
別地區和個別國家財富的增加必然意味著對其他人、其他地區和國家的掠奪,這是一
個「邪惡進化論」式的弱肉強食的世界。
但20世紀人類在經歷了兩次世界大戰,經濟的高速增長、科技進步、全球化以及
日益嚴重的環境污染之後,「零和遊戲」觀念正逐漸被「雙贏」觀念所取代。人們開
始認識到「利己」不一定要建立在「損人」的基礎上。通過有效合作,皆大歡喜的結
局是可能出現的。但從「零和遊戲」走向「雙贏」,要求各方要有真誠合作的精神和
勇氣,在合作中不要耍小聰明,不要總想佔別人的小便宜,要遵守遊戲規則,否
則「雙贏」的局面就不可能出現,最終吃虧的還是自己。
六、華盛頓合作規律。
華盛頓合作規律說的是:一個人敷衍了事,兩個人互相推諉,三個人則永無成事之
日。多少有點類似於我們「三個和尚」的故事。人與人的合作不是人力的簡單相加,
而是要複雜和微妙得多。在人與人的合作中,假定每個人的能力都為1
,那麼10個人
的合作結果就有時比10大得多,有時甚至比1還要小。因為人不是靜止的動物,而更
像方向各異的能量,相推動時自然事半功倍,相互牴觸時則一事無成。我們傳統的管
理理論中,對合作研究得並不多,最直觀的反映就是,目前的大多數管理制度和行業
都是致力於減少人力的無謂消耗,而非利用組織提高人的效能。換言之,不妨說管理
的主要目的不是讓每個人做到最好,而是避免內耗過多。2 1世紀將是一個合作的時
代,值得慶幸的是,越來越多的人已經認識到真誠合作的重要性,正在努力學習合
作。
邦尼人力定律:一個人一分鐘可以挖一個洞,六十個人一秒種卻挖不了一個洞。
合作是一個問題,如何合作也是一個問題。
七、酒與污水定律
酒與污水定律是指,如果把一匙酒倒進一桶污水中,你得到的是一桶污水;如果把一
匙污水倒進一桶酒中,你得到的還是一桶污水。幾乎在任何組織裡,都存在幾個難弄
的人物,他們存在的目的似乎就是為了把事情搞糟。他們到處搬弄是非,傳播流言、
破壞組織內部的和諧。最糟糕的是,他們像果箱裡的爛蘋果,如果你不及時處理,它
會迅速傳染,把果箱裡其它蘋果也弄爛,「爛蘋果」的可怕之處在於它那驚人的破壞
力。一個正直能幹的人進入一個混亂的部門可能會被吞沒,而一個人無德無才者能很
快將一個高效的部門變成一盤散沙。組織系統往往是脆弱的,是建立在相互理解、妥
協和容忍的基礎上的,它很容易被侵害、被毒化。破壞者能力非凡的另一個重要原因
在於,破壞總比建設容易。一個能工巧匠花費時日精心製作的陶瓷器,一頭驢子一秒
鐘就能毀壞掉。如果擁有再多的能工巧匠,也不會有多少像樣的工作成果。如果你的
組織裡有這樣的一頭驢子,你應該馬上把它清除掉;如果你無力這樣做,你就應該把
它拴起來。
八、水桶定律
水桶定律是講,一隻水桶能裝多少水,完全取決於它最短的那塊木板。這就是說任何
一個組織都可能面臨的一個共同問題,即構成組織的各個部分往往決定了整個組織的
水平。
構成組織的各個部分往往是優劣不齊的,而劣質部分往往又決定整個組織的水
平。
「水桶定律」與「酒與污水定律」不同,後者討論的是組織中的破壞力量,
而「最短的木板」卻是組織中有用?漱@個部分,只不過比其它部分差一些,你不能把
它們當成爛蘋果扔掉。強弱只是相對而言的,無法消除。問題在於你容忍這種弱點到
什麼程度。如果它嚴重到成為阻礙工作的瓶頸,就不得不有所動作。
如果你在一個組織中,你應該:
1、確保你不是最薄弱的部分;
2、避免或減少這一薄弱環節對你成功的影響;
3、如果不幸,你正處在這一環節中,你還可以採取有效的方法改進,或者轉職
去謀另一份工作。
九、蘑菇管理
蘑菇管理是許多組織對待初出茅廬者的一種管理方法,初學者被置於陰暗的角落(不
受重視的部門,或打雜跑腿的工作),澆上一頭大糞(無端的批評、指責、代人受
過),任其自生自滅(得不到必要的指導和提攜)。相信很多人都有這樣一段「蘑
菇」的經歷,但這不一定是什麼壞事,尤其是當一切都剛剛開始的時候,當上幾
天「蘑菇」,能夠消除我們很多不切實際的幻想,讓我們更加接近現實,看問題也更
加實際,而對一個組織而言,一般地新進的人員都是一視同仁,從起薪到工作都不會
有大的差別。無論你是多麼優秀的人才,在剛開始的時候都只能從最簡單的事情做
起,「蘑菇」的經歷對於成長中的年輕人來說,就像蠶繭,是羽化前必須經歷的一
步。所以,如何高效率地走過生命中的這一段,從中盡可能吸取經驗,成熟起來,並
樹立良好的值得信賴的個人形象,是每個剛入社會的年輕人必須面對的課題。
十、奧卡姆剃刀定律
如果你認為只有焦頭爛額、忙忙碌碌地工作才可能取得成功,那麼,你錯了。
事情總是朝著複雜的方向發展,複雜會造成浪費,而效能則來自於單純。在你做
過的事情中可能絕大部分是毫無意義的,真正有效的活動只是其中的一小部分,而它
們通常隱含於繁雜的事物中。找到關鍵的部分,去掉多餘的活動,成功並不那麼複
雜。
奧卡姆剃刀:如無必要,勿增實體。
12世紀,英國奧卡姆的威廉對無休無止的關於「共相」、「本質」之類的爭吵感
到厭倦,主張唯名論,只承認確實存在的東西,認為那些空洞無物的普遍性要領都是
無用的累贅,應當被無情地「剃除」。他主張,「如無必要,勿增實體。」這就是常
說的「奧卡姆剃刀」。這把剃刀曾使很多人感到威脅,被認為是異端邪說,威廉本人
也受到傷害。然而,這並未損害這把刀的鋒利,相反,經過數百年越來越快,並早已
超越了原來狹窄的領域而具有廣泛的、豐富的、深刻的意義。
奧卡姆剃刀定律在企業管理中可進一步深化為簡單與複雜定律:把事情變複雜很
簡單,把事情變簡單很複雜。這個定律要求,我們在處理事情時,要把握事情的主要
實質,把握主流,解決最根本的問題。尤其要順應自然,不要把事情人為地複雜化,
這樣才能把事情處理好。
十一、二八法則
你所完成的工作裡80%的成果,來自於你20%的付出;而80%的付出,只換來20%的成果
十二、錢的問題
當某人告訴你:「不是錢,而是原則問題」時,十有八九就是錢的問題。
照一般的說法,金錢是價值的尺度,交換的媒介,財富的貯藏。但是這種說法忽略了
它的另一面,它令人陶醉、令人瘋狂、令人激動的一面,也撇開了愛錢的心理不談。
馬克思說,金錢是「人情的離心力」,就是指這一方面而言。
關於金錢的本質、作用和功過,從古到今,人們已經留下了無數精闢深刻的格言
和妙語。我們常會看到,人們為錢而興奮,努力賺錢,用財富的畫面挑逗自己。金錢
對世界的秩序以及我們的生活產生的影響是巨大的、廣泛的,這種影響有時是潛在
的,我們往往意識不到它的作用如此巨大,然而奇妙的是:它完全是人類自己創造
的。致富的驅動力並不是起源於生物學上的需要,動物生活中也找不到任何相同的現
象。它不能順應基本的目標,不能滿足根本的需求-
--的確,「致富」的定義就是獲
得超過自己需要的東西。然而這個看起來漫無目標的驅動力卻是人類最強大的力量,
人類為金錢而互相傷害,遠超過其他原因。
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