學會失敗

這一周最熱門的事件莫過于人類公開的失敗。

Alphabet旗下的技術公司DeepMind用一款產品打敗了圍棋世界冠軍李世石，5局4勝。全球約6000萬人次觀看了首場比賽，遠超對圍棋賽事本身的關注度，其結果也引發(fā)了討論狂潮。

人類在計算能力上敗給機器并沒什么稀奇的。這件事之所以引起廣泛關注在于兩個維度：一是超人的進步，AlphaGo在兩年前還僅相當于業(yè)余選手水平，如今卻已無人能敵；二是類人的思維，圍棋的落子可能性遠超國際象棋，比全宇宙已知的粒子總數還多100個數量級—要完成這一級別的計算，已不可能僅依賴摩爾定律硬件之下的計算能力—這要求機器學會像人類一樣思考和推導。

本期大公司特寫從“棋手的焦慮”角度帶來了一篇精彩的報道，描寫了人與機器對戰(zhàn)的5盤棋發(fā)生的7天時間里，人類針對機器發(fā)生的這一本質改變而發(fā)生的微妙心理變化，其背后則體現(xiàn)了研發(fā)人工智能技術的各大公司在探索這一領域時的策略與判斷—人工智能一直存在爭議，比如特斯拉的CEO馬斯克就是一位公開的反對者—但沒人能阻擋時代的步伐。

人類并非第一次認識到自身與機器的差距。

在第二次工業(yè)革命之后，機器代替手工作坊，大大提升了生產效率，從那時起，人類對機器和量化科學便產生了強烈的興趣和新的信仰，比如那一時期誕生的管理學大師泰勒就主張用純機器式的思維來管理人類，當然其后引發(fā)了反思—人畢竟還是要遵循人性。而今，以大數據和分布式計算為基礎的交易已席卷全球，為了追求效率，人類再一次把自己推向一個完全量化的機器世界，我們快要把身邊的一切都數據化了，而此時，機器人則以人類思維方式打敗了人類，又讓我們作何思考？

慶幸之事在于，機器沒有完勝，李世石至少設局騙過它而贏了一局。面對未知世界，人類最可貴的一點仍在于，能夠在失敗中學會成長，這是一種彈性。

人治之下的公司也是如此。眼下，初創(chuàng)公司正面臨資本的退潮和估值退燒，大批曾經風光的公司，包括那些已經上市及接近大公司陣營的獨角獸們，其股價和估值都出現(xiàn)大范圍縮水，成長性也遇到問題—用一句當前硅谷的熱門句式，泡沫即將破裂。

幾乎沒有人否認這一輪泡沫的存在，但它當然不同于2000年的互聯(lián)網泡沫—與那時相比，這一輪的公司至少擁有市場，證明它們對用戶而言是有價值的。值得警惕的是，一些公司身上的問題不僅是估值過高，更在于其核心業(yè)務模式及造血能力出現(xiàn)問題，這導致其用戶數也在銳減。

本期封面故事從國內100家快公司和國外5家獨角獸公司身上總結了初創(chuàng)公司常犯的幾類經典錯誤，其他人也許可以選擇繞過這些彎路。接受錯誤、敢于失敗也是一種能力。

創(chuàng)業(yè)維艱，先學會失敗，再學會成長。