劉卓軍

對很多事情來說，要把它做好，即需要沖勁也需要理性，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)尤其如此。沒有沖勁，就缺少激情就缺少奮斗精神；沒有理性，就容易忽視規(guī)律容易盲從。

創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)是國之大策，是不拒絕任何人都來參與的事業(yè)。創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)當然有風險，做不到百分百成功，但不參與就只能是社會發(fā)展精彩大劇的看戲者。機遇是給愿意參與的人、給有準備的人準備的，不怕挑戰(zhàn)才能贏得收益。能夠參與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的有許多主體，包括個人、組織和機構，可以具體化成創(chuàng)業(yè)者、投資者、政策制定者、研發(fā)機構、教育機構、政府部門和企業(yè)等。任何時候，推進創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)都離不開良好的社會環(huán)境。

社會和技術在進步和變化的過程中，總會存在著熱點和風口。跟風逐熱無可非議，但這種做法一定要以堅持理性為前提。時間對于人類來說是最寶貴的資源。為了占有更多的時間，如果我們不能改變距離，就讓我們努力提升速度。社會發(fā)展的速度、技術發(fā)展的速度在大大加快，這一點已經(jīng)被民眾切身地感受到了。伴隨而來的是，一個熱點的出現(xiàn)到下一個熱點的出現(xiàn)，一個風口的形成到下一個風口的形成，也變得越來越快，甚至是相互疊加。近年來，大數(shù)據(jù)、人工智能、共享經(jīng)濟、區(qū)塊鏈等，熱鬧非凡，令人眼花繚亂。這其中當然存在著非常多的機會，也的確有參與者，包括一些創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的主體得到了豐厚的回報，但總的來說，按照高德納（Gartner）技術成熟度曲線方式來分析的話，上述熱點在進入能實質高峰產(chǎn)出效益的階段之前還有相當多的難點需要克服。

近日，一個有實力的投資平臺的高管曾和我感慨道，兩年前一個區(qū)塊鏈的項目估值30億，他們?yōu)闆]有投而追悔莫及，因為這個項目據(jù)說近期要上市，身價已到1000億。對投資者來說，這的確是一個非常大的困惑。從邏輯上看，投資者在項目選擇時，只要認定進入和退出相比有效益、能獲利，就可以做出投的決定。至于，所投項目在后來發(fā)展的怎樣，將是另外的事情了。當然，要投總是希望能投出個大成果，但獨角獸可不是說來就來的，換句話，理性地講上述1000億的區(qū)塊鏈的估值，或許僅僅也只是停留在據(jù)說上。

和科學研究一樣，進行技術開發(fā)、產(chǎn)品和市場拓展有時也要有“坐冷板凳”的精神。以機器學習為例，圖靈獎得主馬文·明斯基（Marvin Minsky）最先把神經(jīng)網(wǎng)絡學習方式引入到了人工智能的研究，還是他由于受囿于早期的技術和認識水平，認為神經(jīng)網(wǎng)絡具有局限性而又向其潑了冷水，導致形成了很長一段時間的“人工智能的寒冬”。是杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）等人十多年的堅持，神經(jīng)網(wǎng)絡技術才得以不斷發(fā)展并形成深度學習的基本方法，如今該方法在實時翻譯、圖像識別等方面大顯身手，引起了工業(yè)界的高度追捧，一年一次的NIPS（神經(jīng)信息處理系統(tǒng)）大會在2017年共收到了3000多篇投稿，而2018年會收稿的編號數(shù)目超過了8000篇，這些足以說明深度學習的火爆程度。具有諷刺意義的是，因創(chuàng)立貝葉斯網(wǎng)絡和提出概率與因果性推理演算法而獲圖靈獎的朱迪·坡爾（Judea Pearl）在參加2017年NIPS大會期間作《機器學習的理論障礙》報告時，聽眾卻寥寥無幾，多少反映出了社會快節(jié)奏下的一些特征：技術受熱捧、理論遭冷落。為了處理2018年NIPS的投稿，NIPS的組織者甚至動員了不少剛剛畢業(yè)的大學生參與稿件的評閱工作。這或是可喜的，或是可悲的？

社會需要明白，技術和理論任何時候都不應處于蹺蹺板的兩端。沒有產(chǎn)品，就不會有市場、沒有技術，就不會有產(chǎn)品、而沒有理論保證，技術是不能獨善其身的。

對新事物新技術需要的是沖勁和熱情但不是沖動，采取的態(tài)度應是理性的但不是冷漠的。沖勁和理性不是矛盾的一對而是相融的一體。沖動是魔鬼，盲從是禍害。

從AlphaGo的大放異彩，到谷歌助手的面世走紅，毫無疑問，人工智能給社會帶來了太多的驚喜，也激發(fā)了人們更多的遐想和追求。然而，技術和產(chǎn)品沒有最好，只有更好。隨著理論的不斷完善和發(fā)展，社會在面對和解決各種繞不開的技術難點的過程中必然會光榮無限。