从人工智能革命看“漏斗—喇叭”模型

2023-10-25 03:10

“漏斗-喇叭”模型是对科技进步驱动产业发展的运作模型的概括分析。一项技术要被记录下来，那就意味着它要通过一个“漏斗”的检验，这个“漏斗”的名字，叫做“商业化”，或者“产业化”。通过了“漏斗”检验的技术，如果本身有着某种改变人类文明基础物理设定的力量，那么它就可能反过来，对社会文明产生巨大的影响，就像被“喇叭”突然放大一样，我们称之为“喇叭”效应。历史走到今天，产业史的发展变迁依然遵循“漏斗-喇叭”模型展现出来的规律，比如今天的人工智能革命。

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人工智能的理论源头是1940年代维纳等人提出的“控制论”，在当时，韦斯利·克拉克（Wesley Clark）等人就使用计算机模拟了神经学家唐纳德·赫布（Donald Hebb）提出的“神经网络”学习模型。这也是当代人工智能领域“深度学习”方法的前身。但是，在60-70年代，这套方法基本是停滞不前的，因为当时的计算机硬件缺乏足够的能力来建立复杂的人工神经网络。

直到2010年前后，以吴恩达先生为代表的斯坦福大学团队发现，使用GPU来运行深度学习的相关算法，效率可以提升70倍以上。这个发现直接导致了深度学习出现“大爆炸”，成为世人关注的焦点。打个比方，如果说深度学习是当代人工智能技术的“灵魂”，那么GPU就是深度学习算法寄托的“大脑”。

而吴恩达先生使用的GPU，则是1993年成立的英伟达公司（Nvidia）制造出来的，专用于视频游戏使用的硬件。英伟达创始人黄仁勋后来回忆说，1993年的CPU处理速度还不是很快，当时英伟达希望做一个图形的加速处理器，可以做通用的图形加速，而这个硬件最大的应用市场就会来自于游戏。

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后来也果如黄仁勋所料，英伟达生产的图形处理器（GPU）因为电子游戏市场的繁荣，蒸蒸日上，接连击败一系列挑战者，成为业内的佼佼者。2017年后，英伟达公司迅速抓住人工智能的浪潮，转型成为一家服务于人工智能的硬件公司。到2021年，Nvidia的年收入已经达到167亿美元，其中41%来自计算和网络部门，也就是人工智能业务相关部门。Nvidia的GPU被几乎所有研究深度学习的实验室、科技公司和高校使用，包括微软、谷歌、脸书、特斯拉等一系列在人工智能领域处在最前沿的科技公司。但是，1993年的英伟达公司显然预料不到，它最终会成为人工智能领域的领头羊。

分析了大量案例，我们可以总结出如下规律和经验：

第一、应该承认社会这一混沌系统的复杂性，承认创新的不可预知性，因此应当特别重视市场在创新中的基础作用。

如果你生活在18世纪下半叶，你可能很难想象点燃路灯的石油将来会成为驱动汽车前进的动力，你也很难想象给女性的礼服制作染料的公司将来会影响人类的营养摄取（化肥）、人类的健康（制药）和战争的形态（炸药）。哪怕是到了20世纪90年代，你可能也很难想象，一家专注于让游戏玩家享受更炫酷的画面和更流畅过程的硬件公司，最后竟然能成为AI领域的领头羊，并且在工业元宇宙和数字孪生领域成为佼佼者。

第二、社会能够为技术创新做好的准备，实际上是创造更好的营商环境和消费市场，宽容更多试错可能性的存在。

从技术创新的不可预知性出发，在科技哲学的层面讲，我们可以说一切创新在本质上都是试错。既然是试错，那么创新这项综合活动，其实交给私营企业是最合适的。因为不管是国家科研机构还是高校，本质上使用的都是公共财政预算，而公共财政预算要接受严格的审计，要取得民意机关的认可。相反，对企业来说，只要利润允许，就可以拿出一些钱来投入研发，进行试错。千千万万个企业的试错聚沙成塔，反而比中心化的创新机制效率要高。

第三、国家对基础科学研究的投入和兜底，最终也要由发达的私营产业部门转化为能够创造实际收益的产业企业，才能真正催生引领一个时代的科技与产业革命。

人类进入20世纪后，基础科学研究和科技创新的成本相比以前有了大幅提升。在19世纪以前，科研和创新几乎是精英阶层的个人兴趣，是在家庭实验室中就可以完成的。但是从20世纪起，科研创新成为了一项投入极高、规模极大、需要各个部门配合协调的社会活动。因此，科研的重心逐渐从个人转向公立的高校、研究所等机构和组织，国家力量在科学研究中的地位也越来越重要。

但是，国家力量只能解决从0到0的问题，并不能解决从1到100的问题，也就是无法解决初创技术如何渡过“尴尬期”的问题。20世纪美国技术史和产业史的经验也表明，像航天、传感器、互联网等一系列技术的源头虽然是各类国有或军事研发机构，但它们的成功应用却需要发达的民营企业环境作为配合。因此，在科技和产业革命的领域不能迷信国家的力量，应该充分重视和发挥私营企业的中坚作用，才有可能在科技产业的残酷竞争中赢得先机。

来源：惠新科技创新研究院

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