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人類社會的發(fā)展離不開技術的革新。一項新技術的成熟需要經歷哪些考驗?為什么說對于計算機、AI 的發(fā)展而言，算力和數(shù)據都是重要的生產資料?如何實現(xiàn)數(shù)據的智能化?通過本文，吳翰清(道哥)將從人類社會的發(fā)展講起，梳理總結技術革新的規(guī)律和脈絡，分享他對當前技術發(fā)展及機器智能的看法。
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一 從歷史和社會的角度看技術的發(fā)展
想要理清技術發(fā)展脈絡，就需要回顧人類歷史，因為人類歷史本身就是技術的發(fā)展史。馬克思對于人的定義中有一項是：勞動使人變得和動物不一樣。而具體是什么不一樣呢?我認為是技術賦予了人類獨有的特性。
農業(yè)革命之前，人類大多是以社群的形式生活。當時，人類獲取食物的主要手段是狩獵和采集，因此效率非常低。大概在八千到一萬年以前，人類歷史上發(fā)生了農業(yè)革命，出現(xiàn)了種植以及畜牧。在此之后，人類在單位面積土地上獲取食物的效率就大大提升了。因為不需要所有人都去從事農業(yè)生產，所以多出的勞動力形成了最早的社會分工，比如有的人開始進入手工業(yè)制造工具，進一步形成了人群的聚集和交換，由此出現(xiàn)了最早的城邦，也就是說世界上第一個城市的誕生是由農業(yè)革命所產生的技術驅動的。這之后人類歷史發(fā)展得非常平緩，農業(yè)社會經歷了漫長的幾千年的時間。一直到了近代，大概兩百多年前，在英國首先誕生了工業(yè)革命。自此之后，人類社會的經濟開始呈現(xiàn)指數(shù)級增長。
我們這一代出生在二戰(zhàn)之后的人特別幸運，因為沒有經歷過大規(guī)模戰(zhàn)爭，并且享受著中國高速發(fā)展帶來的紅利。建國伊始，中國一窮二白，就直接開始工業(yè)化建設，并完成了國家和社會工業(yè)化建設。到 70 后、80 后、90 后出生的時候，中國已經進入了消費型社會，并經歷著不斷的變革，出現(xiàn)了計算機、互聯(lián)網。如今，我們即將進入下一個時代，姑且把它定義為智能時代。
定義一個時代并不簡單，當一項新技術出現(xiàn)，能夠對經濟產生巨大影響，并拉動整個社會的全面改造時，才能稱之為一個時代。從兩百多年前的工業(yè)革命開始到現(xiàn)在為止，是一次巨大的社會變革，而這次社會變革對人類思想的改變也是非常巨大的?？梢栽O想，三四百年前生活在明朝的人，可能一生的生活、工作都不會變化，所從事的工作可能和一千多年前的漢唐時期沒有太大改變。而我們這一代人卻不同，我們直接從工業(yè)社會進入到了消費社會，再到現(xiàn)在的互聯(lián)網時代。因此，即便是幼年的光景現(xiàn)在看來也非常遙遠。如果在今天想要預測幾十年后會發(fā)生什么也非常困難，這就是技術對社會帶來的巨大改變。
從工業(yè)革命開始的兩百多年里，人類科技不斷爆發(fā)。回到工業(yè)革命的本質，其實資本的本質實際就是技術，是技術創(chuàng)造了新的財富。回顧兩百多年來發(fā)生的所有技術變革，從蒸汽機、鐵路、火車，到蒸汽輪船、電報、電話、電器照明以及汽車、石油、飛機，然后再到計算機、互聯(lián)網、人工智能，這些變化互相影響，相互刺激，承前啟后，共同改造了這個多元化的社會，也促成了現(xiàn)代城市的誕生。相比于古代城市，現(xiàn)代城市已經發(fā)生了根本性的變化，而這些變化正是由工業(yè)革命帶來的。
工業(yè)革命的另一項資源——煤炭，在中國古代很早就有了，但中國古代的富人只是拿煤炭來取暖，并沒有把煤炭作為重要的生產資源來使用。正是因為這些客觀因素導致工業(yè)革命首先發(fā)生在英國。工業(yè)革命的最直接原因是消費需求的刺激，當時的英國消費者對從印度進口的色彩鮮艷、價格便宜的印花棉布產生了非常高的興趣，因此，英國會花大量金錢去買印度進口的棉布品。當時英國最早采用的是貿易保護措施，就像現(xiàn)在產業(yè)對新技術的遏制一樣。但即便英國制定了法律來禁止印花棉布的進口，也遏制不住人民的旺盛需求，這就使得英國生產者不斷思考如何實現(xiàn)技術創(chuàng)新。之所以選擇技術創(chuàng)新，是因為英國的人力成本非常高，導致紡織業(yè)資本需要尋求技術的幫助來拉動產業(yè)升級，用機器取代人力可能是當時英國的唯一出路。因此，棉紡織工業(yè)出現(xiàn)了大量的技術進步，比如 1733 年，約翰凱伊發(fā)明了“飛梭”，提高了織布速度;1779 年，克朗普羅頓發(fā)明了“羅機”，后來為了適應蒸汽機變成了一個普遍的紡紗機器，使得產能巨幅提升;后來還有一個傳教士發(fā)明了水利制機，開創(chuàng)了機械織布的新時代。到了 19 世紀 20 年代，一個初級學徒通過操作機器織的布要比熟練的手織工多 15 倍。
站在今天看工業(yè)革命，可以明顯地感受到需求對技術誕生的刺激作用。瓦特改良蒸汽機是一項非常重要的工作，而棉紡織業(yè)對新技術的需求才是關鍵所在。之所以工業(yè)技術革命發(fā)生在英國，是因為想要通過技術創(chuàng)新降低人力成本，這也是創(chuàng)新的重要特點。
回到當下，在看待人工智能時，比如在一個倉儲中的細分場景中，想要通過倉儲物流機器人實現(xiàn)自動分揀和配送，而倉儲管理員往往覺得只需要雇幾個人力成本非常低的員工即可，從當下的投入產出比來看，不值得去構建人工智能系統(tǒng)。因此，在新技術誕生的初期，最需要找到合適的產業(yè)，才能更好地孵化創(chuàng)新。
總體來看，技術實際上就是生產力。在工業(yè)革命時代，通過蒸汽機、紡紗機，釋放大量的人力成本，提高了產能?？梢哉f，需求刺激了新技術的誕生，而新技術要解決的第一件事情就是提高產能。
二 新技術的成熟要經歷通用化、成本、安全的考驗
當談到計算機時，要先談計算，它也是對產能的巨大提升。即便是人工智能也依然是計算機的發(fā)展，無論是計算還是人工智能都沒有脫離誕生于 1946 年的馮諾依曼架構。
在計算機的發(fā)展歷史中，圖靈提出了圖靈機，而馮諾依曼架構是對圖靈機的一次典型實現(xiàn)，后續(xù)計算產業(yè)所有發(fā)展都是在馮諾依曼架構下實現(xiàn)的。而馮諾依曼架構依然是在實現(xiàn) 200 多年前萊布尼茨對于通過符號邏輯模擬世界萬物的愿景。正如萊布尼茨的愿景一樣，計算之所以重要，是因為它可以模擬、運算我們能觀察到的萬事萬物。計算不僅僅是加減乘除這些基本運算，人類對世界的所有觀察都可以符號化。因此，今天所有能夠符號化的信息，都可以通過符號進行實現(xiàn)，這也正是當年布爾所做出的重大貢獻。
今天，計算機是各個產業(yè)中重要的生產力。計算機解決的是計算的產能問題，也就是生產效率問題。而計算之所以如此重要，是因為其能夠模擬萬事萬物。因此，今天的很多產業(yè)都離不開計算，比如設計橋梁需要非常精密的計算，也因為計算使得現(xiàn)代橋梁設計的效率比古代高出了千萬倍，這些改變都是由計算機帶來的，所以說計算創(chuàng)造了一個新的世界。
技術是有完整生命周期的。正如工業(yè)革命時期，棉紡織業(yè)對于蒸汽機技術的拉動一樣，任何技術的發(fā)展，在一開始都要找到對應的需求市場。先找到對應需求，再考慮新技術到底解決什么問題。我認為新技術的根本是要去提升領域內的生產效率，解決產能問題。解決了根本問題之后，接下來要解決通用化問題。就像蒸汽機發(fā)明時用的是直線傳動，最早用于在水井里抽水的，而瓦特對蒸汽機的重要改良就是使用曲柄傳動，進而將其適用到各個行業(yè)，成為了通用的蒸汽機。瓦特對蒸汽機作出的兩項重要改變，分別是通用化和降低成本。
首先，技術的通用化非常重要，馮諾依曼最大的貢獻是通過改造計算機的架構實現(xiàn)了通用化，后來又根據這一架構，造出了真正好用的計算機。通過產業(yè)的需求孵化新的技術，再通過技術的通用化，去服務于各行各業(yè)。
其次，技術成本的降低也非常重要。蒸汽機改良之前的能耗集中在散熱上，瓦特在對蒸汽機進行改良時，設計了冷凝器和氣缸分離的架構，基本上解決了一半的能耗問題，大大降低了成本?；仡櫦夹g的歷史，成本也是創(chuàng)新的根本動力，它決定了技術能否走向市場，完成規(guī)模化。
在計算機的發(fā)展歷史中，馮諾依曼提出了兩項技術的關鍵性改進，第一，由二進制代替了十進制;第二，將程序和數(shù)據放到了存儲器。當時世界上第一臺計算機是由電子管制成的，需要通過大量的外部電路進行控制。馮諾依曼是第一個提出電路設計和邏輯設計是應該分離的，這是思想上的巨大進步。
回顧技術的發(fā)展歷史，能夠發(fā)現(xiàn)一項技術的背后可能有很多人共同做出了貢獻，但瓦特、愛迪生、馮諾依曼等這些做出關鍵性改變的人被稱為技術革命的英雄。他們之所以能夠做出改變，其實是因為解放了思想，使得他們能夠換一種角度去思考。馮諾依曼原本是數(shù)學家，并不懂計算機。但當他接觸計算機之后認為應該把邏輯設計和電路設計分開，于是提出了馮諾依曼架構。他還提出直接把數(shù)據和程序放入存儲器，大大降低了計算機的成本并且提高了效率。同樣的，從晶體管走向集成電路，也是工程上重要的改進，也大大降低了成本。
在計算機的發(fā)展史上有幾次關鍵性改良，第一次是馮諾依曼架構的提出;第二次是從電子管到晶體管;第三次是從晶體管到集成電路，然后才有了今天的半導體產業(yè)?？梢悦黠@地看到，在幾次技術迭代的過程中，推動技術改良的最主要原因是對成本降低的思考，這也是典型的從工程角度出發(fā)的架構改良思路。
回到互聯(lián)網、AI 時代，能夠發(fā)現(xiàn)有幾個關鍵結論。如果想要改良技術成本，原材料的成本就變得非常關鍵。對于計算機而言，有兩個關鍵成本，即算力成本和數(shù)據成本。如果將智能技術看成計算機技術的一種，那么所需要解決的依舊是幾個典型問題。第一，通用化問題，如何實現(xiàn)智能技術的通用化;第二，成本問題，包括算力和數(shù)據的成本問題，這也嚴重制約著新技術的發(fā)展。
計算機實現(xiàn)了計算效率的巨大提升，而軟件就是幫助計算機提升效率最直接的工具。軟件所消耗的生產資料就是算力和數(shù)據。算力本質上就是晶體管，還會涉及存儲、網絡等。集成電路實現(xiàn)了晶體管在產能和成本上的優(yōu)化，而云計算實現(xiàn)了算力的規(guī)?；Ｔ朴嬎阋廊粵]有脫離馮諾依曼對計算機的定義，實際上就是解決了算力的規(guī)?；瘑栴}，這樣才會顯現(xiàn)出經濟的規(guī)模效應。邊際成本遞減也是云計算商業(yè)模式成立的最重要原因，使得算力成本得到了降低。除了計算之外，數(shù)據的成本也需要優(yōu)化，如何有效降低數(shù)據成本是 AI 時代需要考慮的關鍵問題。
回顧技術發(fā)展的歷程，首先是需求的產生，進而有效刺激了新技術的誕生，然后技術開始通用化，并且有效地降低成本。但是到此為止，技術依然沒有走完它的生命周期，還需要解決技術本身的安全問題和生產穩(wěn)定問題。在技術的發(fā)展史上，早期的許多工程師需要冒著巨大的風險對技術進行改進，而如今我們只需要寫寫軟件。總之，技術的安全問題也是需要解決的。當技術的通用化問題、成本問題、安全問題全部解決之后，才能真正地說這個技術成熟了。與此同時，新技術出現(xiàn)之后，也會不斷迭代，進而催生新的需求，比如在工業(yè)革命中，蒸汽機只是一個標志，由蒸汽機拉動了鐵路的需求，然后出現(xiàn)了火車、輪船，形成了鐵路網和船運網，進而帶動了時代的變化。在那個時期還出現(xiàn)了電報，這樣就形成了運輸物質的鐵路網、輪船網和運輸信息的通信網。而如今的電話、互聯(lián)網也是通信網。這兩張網使得全球經濟得到了巨大的推動，也使得全球的聯(lián)系也變得更加緊密。
在 1850 年到 1910 年之間，全球貿易量增長了 10 倍，這能夠體現(xiàn)出工業(yè)革命對世界貿易的推動作用。網絡的重要性在于一次建設，重復使用，而且網中的結點越多，結點間的互動性越高，成本就越低，而帶來的經濟效應就越大。此外，一張網絡將所有可以觸達的客戶拉入了統(tǒng)一的市場中，從而有效地擴大了產業(yè)規(guī)模?；ヂ?lián)網相對于鐵路網而言，沒有本質上的變化，只有規(guī)模上的變化。但也可以說量變引起質變，互聯(lián)網打破了物理空間的限制，使得今天在互聯(lián)網上觸達客戶的效率非常高。因此，在看技術之間的關系時，鐵路網和蒸汽機的關系，就非常像互聯(lián)網和計算機之間的關系?；ヂ?lián)網的出現(xiàn)對于經濟起到了非常大的放大作用，其主要具備四個經濟效應，即規(guī)模經濟效應、協(xié)同經濟效應、雙邊市場效應和梅特卡夫效應。正是因為同時具備這四個效應，使得互聯(lián)網成為了一個超級強大的經濟放大器。
三 算力和數(shù)據如何實現(xiàn)規(guī)?；黄?/strong>
回到今天看互聯(lián)網、計算機與智能技術的發(fā)展，我認為第一個真正被驗證過的就是搜索，互聯(lián)網的發(fā)展拉動了搜索技術的發(fā)展。搜索是第一個實現(xiàn)算力、數(shù)據規(guī)?；能浖廊粷M足馮諾依曼架構的設想。其實，搜索最開始被提出來的時候就是為了解決海量數(shù)據的計算效率問題，最早由雅虎發(fā)明，后來 Google 通過 PageRank 算法做了改良，以更好的體驗創(chuàng)造了巨大的市場。正是因為在互聯(lián)網廣告領域發(fā)現(xiàn)了巨大的市場需求，才使得源源不斷技術投入到搜索領域。正是因為對于搜索技術的沉淀，使得算力和數(shù)據的規(guī)?；瘑栴}得以更好地解決，也就形成了云計算和大數(shù)據。
傳統(tǒng)思路無法思考新技術的估值問題，對于創(chuàng)新的技術，很難對它形成正確的估值，因為技術迭代速度非常快。比如當蒸汽機出現(xiàn)之后，很快又出現(xiàn)了鐵路、輪船，因此對蒸汽機進行估值時，很難想象后面會出現(xiàn)多大的市場，對世界和社會形成多大的改變，這就是創(chuàng)新的力量。所以說只有技術創(chuàng)新才是在創(chuàng)造新的財富，因為它增加了產能，再通過資本的投入不斷擴大規(guī)模。因此，在研究技術的變化、迭代時，很難想象一個新技術出來之后會創(chuàng)造怎樣的新需求，所以難以通過一套成熟的方法評估一項新技術未來的潛力空間。
今天，如果想要在企業(yè)的競爭中具有更好的競爭力，需要從資源角度去思考對每項新技術的看法。比如在工業(yè)時代，其實出現(xiàn)了一次自然資源的大發(fā)現(xiàn)，英國最早使用木材作為生產生活的主要燃料，后來因為木材減少才開始使用煤炭，但直到蒸汽機發(fā)明之后，煤炭才被大量開采出來。工業(yè)革命誕生在英國還有一個很重要的原因是英國的煤炭比較多并且方便開采，離海岸線近，比較容易運輸。在古代中國，煤礦主要在內陸，而經濟最發(fā)達的地方在長三角，在沒有鐵路、輪船的情況下，將煤炭運輸?shù)窖睾５貐^(qū)的成本很高，所以煤炭沒有成為古代中國經濟發(fā)展的重要材料。當蒸汽機出現(xiàn)之后，煤炭成為了重要的戰(zhàn)略資源。同樣的事情也發(fā)生在石油出現(xiàn)之后，美國克利夫蘭因為附近的油田從小城鎮(zhèn)發(fā)展成為一個工業(yè)化城市，也正是在這里洛克菲勒拿到了第一桶金。電力發(fā)展上也一樣，1886 年，美國決定在尼亞加拉瀑布上建設一個水電站，輸送十萬馬力的電能到距離 26 英里外的布法羅市。瀑布在電力發(fā)明之前，只能被當做壯觀的自然景觀，而當電力系統(tǒng)發(fā)明之后，就會發(fā)現(xiàn)瀑布的水落差是非常重要的自然資源，而誰占有了這樣的資源，誰就擁有了巨大的財富。對于自然資源的壟斷或攫取，能夠讓企業(yè)或者國家在競爭上處于優(yōu)勢位置，因此有必要從自然資源的角度重新看待新技術的發(fā)展。當一項新技術出現(xiàn)之后，創(chuàng)新實際上是需要講究市場規(guī)模的。而對于時代的改變來說，創(chuàng)新的規(guī)模才是最關鍵、最本質的事情。
回到計算機的發(fā)展，最開始的電子管還會發(fā)光發(fā)熱，存在巨大的能耗問題。后來發(fā)明了晶體管，硅就成為了一種新的自然資源，而這種材料在地球上到處都是，使得新造晶體管比維修電子管更加便宜，這就導致了商業(yè)模式的重構。由此可見，自然資源會決定很多事情。
對于計算機、AI 的發(fā)展而言，算力和數(shù)據都是重要的生產資料。算力涉及到晶體管、存儲網絡等，而數(shù)據則需要當做一個新的自然資源重新思考。在信息時代，計算機的發(fā)展就是出現(xiàn)了各種各樣的數(shù)據庫，通過計算機取代了許多需要人工的填表工作。而在智能時代，一些低門檻、低復雜度的事情都可以被計算機自動完成。回過頭來看，計算機在信息時代對算力和數(shù)據利用的規(guī)模都比較小，PC 時代所使用的算力和數(shù)據可能僅僅來源于自身，但在智能時代的軟件操作，利用的可能是云計算海量的數(shù)據和算力。因此，今天新的軟件才能解決不一樣的問題，它對效率的提升會是信息時代的無數(shù)倍。云計算有效地完成了算力的規(guī)模化，數(shù)據的規(guī)?；浧谕ㄟ^大數(shù)據來完成，但目前大數(shù)據并沒有得到充分應用，各行各業(yè)依然在處理小數(shù)據。今天我們談論機器智能到底應該設計成什么樣的軟件，其實應該看這個智能軟件到底消耗多少算力和數(shù)據，從規(guī)模上來判斷。如果一個智能軟件沒有消耗非常多的算力與數(shù)據，很難想象它能夠提升非常高的產能。
要實現(xiàn)數(shù)據的規(guī)?；?，其實最重要的就是 IoT。今天，通過大量的 IoT 設備，會源源不斷地采集海量的數(shù)據，數(shù)據規(guī)模遠遠大于人工填表時代所產生的數(shù)據規(guī)模。人工填表采集的數(shù)據依然認為是信息時代采集的數(shù)據，而 IoT 設備采集的數(shù)據則是滿足智能時代所需數(shù)據規(guī)模的基礎。數(shù)據要想成為自然資源，規(guī)模很重要。
對于數(shù)據的成本而言，AI 的成本高是因為數(shù)據成本非常高。算力成本通過晶體管、集成電路、云計算已經有效地實現(xiàn)了規(guī)模經濟，可以在實現(xiàn)路徑中逐漸收斂，并且符合摩爾定律。而數(shù)據成本依舊非常高，這主要有幾點原因：第一，對很多 AI 算法而言，數(shù)據打標的成本非常高，往往需要人工參與，因此整個學界和產業(yè)界都在思考如何讓機器自動打標簽，進而有效降低數(shù)據成本。第二，IoT 設備以及全鏈路數(shù)據采集的成本過高。IoT 設備不生產數(shù)據，而是采集數(shù)據，通過 3G/4G/5G 的發(fā)展降低了設備數(shù)據采集鏈路的成本。數(shù)據采集之后，還需要考慮如何存儲和加工，需要綜合考量成本，也需要和上層的應用軟件形成互動，所以人工數(shù)據治理也浪費了大量時間。只要需要人工參與，效率一定不高，成本也會上升。因此，學術界和產業(yè)界也在思考如何讓機器自動進行數(shù)據治理，解決數(shù)據的質量問題。當這些全部完成之后，才能讓數(shù)據成為在智能時代能夠被有效使用的自然資源。
四 數(shù)據的智能化
當有了大規(guī)模的算力和數(shù)據，如何提高各個產業(yè)的生產力呢?機器智能技術其實有點像工業(yè)革命出現(xiàn)的蒸汽機，各個產業(yè)的應用就類似于英國棉紡織業(yè)的紡織機。因此，沒有辦法簡單地說智能技術如何去改變世界，而是要通過制造各行各業(yè)的“紡織機”，提升產能，降低成本，進而拉動產業(yè)的進步，服務整個社會。因此，需要觀察到底哪個產業(yè)能拉動自己技術的發(fā)展，實現(xiàn)數(shù)字化和智能化。
數(shù)據的智能化就是通過精細化的管理或者治理來解決資源的合理分配，這是計算能夠為各行各業(yè)作出的最通用的貢獻。當這個問題解決之后，各個行業(yè)的產能會巨幅提升，成本也會巨幅下降。
再回到經濟和社會層面上，蒸汽機、鐵路、輪船出現(xiàn)之后，又發(fā)生了農業(yè)機械化革命，大量的農民開始失業(yè)，大量人口涌向城市，出現(xiàn)了工人階級。又因為工廠投資大規(guī)模的機器設備，所以需要大量工人聚集進行勞動，所以出現(xiàn)了產業(yè)分工，進一步形成了工業(yè)化城市。所以最早的工業(yè)化城市是英國的曼徹斯特，當時有 50 萬工人用機器從事棉紡織業(yè)的制造。隨著電力、石油革命的發(fā)展，在 20 世紀早期的二、三十年間，人口過百萬的城市從六個上升到了二、三十個，這就是工業(yè)革命所帶來的城市人口的大規(guī)模聚集。
進入消費時代，產業(yè)聚集進一步發(fā)生，導致最早開始產業(yè)分工的一批企業(yè)積累了大量財富，于是開始出現(xiàn)階級分化，出現(xiàn)了勞工、白領以及中產階級。因為很多重要的生產活動不是在一線完成的，而是在辦公室里完成的，而中產階級的知識與經驗的沉淀變得非常的重要，這批人變得非常富有，也因此拉動了社會的需求，特別是第三產業(yè)的需求。在 1990 年前后，社會的產業(yè)結構發(fā)生了巨大的變化，大量人口從工業(yè)轉移到了服務業(yè)，城市結構也從工業(yè)型轉向消費型。
今天，互聯(lián)網企業(yè)是以技術驅動的，很多企業(yè)不會嚴格地執(zhí)行打卡，是因為我們又讓人重新回歸到了人，而不是機器，這其實也是人工智能要解決的問題。因為讓人聚集打卡上班的制度是工業(yè)革命之后，在工廠里基于流水線發(fā)明的一套管理制度。而在今天，如果說技術就是資本本身，技術創(chuàng)造新財富，創(chuàng)新是驅動財富發(fā)展的最重要的動力，那么就應該為技術創(chuàng)新提供一個更加寬松的環(huán)境。
隨著機器智能的進步，社會分工會進一步細化，城市會聚集更多的人口。預計到 2050 年，全球 70% 的人口會生活在城市。而城市的發(fā)展需要解決住房、就業(yè)、環(huán)境、衛(wèi)生等問題，因此當智能技術出現(xiàn)之后，我們希望可以重新思考和解決工業(yè)革命帶來的弊病，讓整個社會和人類實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。
無論是算力還是數(shù)據，通過精細化計算，都可以有效地降低損耗，實現(xiàn)對資源的合理分配與利用。機器智能會對未來的經濟和社會產生巨大影響，讓更多人回歸到更具有創(chuàng)造力的工作上，讓人更像人，讓工作更加開放和自由，進而改變生活的面貌。而技術的發(fā)展依然符合前面提到的規(guī)律，需要強烈的需求刺激新技術的誕生，需要解決技術的通用性、成本和安全問題，最后技術再創(chuàng)造新的需求，建立技術與需求之間的正反饋，進而形成新的社會分工，以此來改變社會、城市與生活的面貌，催生新的文化與價值觀。
如今，無論是 AI、IoT 還是 5G 技術，依然應從需求、成本和經濟影響的角度來思考，并作出有效的戰(zhàn)略決策，也應從自然資源的角度去思考，為企業(yè)找到新的競爭優(yōu)勢。
名稱欄目：吳翰清眼中的機器智能：計算機的再發(fā)展
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