以人工智能为引擎的科技革命，正塑造与呈现一个万物感知、万物互联、万物智能的智能世界。2019年4月20日-21日，交大安泰EMBA“互联网+训练营”第9期顺利落下帷幕。智能搜索科学家、《全球科技通史》作者吴军与近70余位营员一起从科技视角俯瞰历史，挖掘科技叠加式进步的魅力，找寻在超级智能时代打开可复制的成功之门的“金钥匙”。

　　据了解，“互联网+训练营”自2015年4月开营以来已成功举办9期，并始终以开放性、综合性、互动性课程与活动为载体，搭建创新创业的交互生态群落。本期通过进化课程、企业参访、小组讨论、团队建设四大模块，让学员在为期两天的互动交流中畅所欲言、智者见智。结业仪式上，多位学员怀着激动的心情向吴军老师表达了感谢之意，纷纷表示获益匪浅。

　　过去：科技如何驱动文明进化？

　　从工业革命到未来世界，科技几乎是世界上唯一能够获得叠加式进步的力量。未来十年，什么技术会迎来大爆发甚至影响整个行业？要回答这个问题，前提是学会把握科技在人类文明进程中发展的内在逻辑。

　　当翻开科技史，梳理人类文明，吴军找到了一个共通的规律：历史总在重演，科技永远向前。他将工业革命定性为人类历史上最伟大的事件，并且没有之一。

　　纵观历史可以看到，在工业革命之前，世界上无论经历多少王朝更迭、英雄辈出，人均GDP不曾发生实质性变化。但在工业革命发生后，欧洲200年的发展速度远远超过前2000多年，人均GDP增加了50倍，而在中国，自全面开始工业化并进入商业文明后，人均GDP突飞猛进，短短40年就增加了10倍，如此增速足以说明科技的力量。

　　工业革命何以对世界产生如此大的影响？在吴军看来，关键是获得了可叠加的进步和可复制的成功。瓦特拿着牛顿力学原理的钥匙开启了工业革命的大门，蒸汽时代的到来更是离不开人们机械思维的更新。随着机械技术继续发挥着空间叠加效应，蒸汽船的发明获得了必然的成功，最终在半个世纪后将大帆船踢出了全球航海贸易的历史舞台。

　　事实证明，工业革命的发生是科学推动技术再转化为生产力的结果，许多改变世界的重大发明在短时间涌现。那么，今天伟大的科技又是什么？吴军作了一个形象的比喻：“任何一个新技术都像出生的婴儿，一开始没有那么漂亮，有一定的特色却又常常未必被很多人看清楚，但对于未来而言会是一项颠覆式创新，代表着一种未来趋势。”

　　换句话说，下一个微软做的一定不是操作系统，下一个谷歌做的一定不是搜索，下一个腾讯做的一定不是微信……初创企业如何在大数据时代与巨人竞争？吴军的建议是，从杂活累活干起，聚焦大企业不可能覆盖的死角，建立可持续的商业模式，做出可叠加式进步的差异。

　　瓦特之所以成为第一次工业革命的先驱者和受益者，是因为他懂得主动采用科学原理指导发明。历史上每一次的技术革命都有三类人从中受益：核心技术的先驱者、投资者和使用者。

　　“这辈子你未必有很大希望当瓦特，但是成为下一个韦奇伍德还是有机会的。”吴军为今天的创业者和企业管理者提供了一条思考的路径：真正掌握核心技术的受益人只有2%，剩下98%的人之所以成功是因为他们找准了将现有的技术叠加在原有产业的关键点，从而形成了一个新的产业。

　　如何成为下一个韦奇伍德？科技史告诉我们：万变不离其宗的是学一套解决问题的思维方式和方法，使得你能够不断地获得可重复性的成功。

　　吴军表示，科学和非科学的边界在于能够证伪，任何绝对正确的结论都不是科学结论。做企业首先要确立一个认知，产品可以解决一些问题但不能解决所有问题。这意味着，当有一个想法以后，市场的反应实际上是一个证伪的过程，产品卖不动不是市场错了而是模型错了，

　　通过实验数据得到一个解释，将结论推广开发新的产品才能获得可复制的成功。

　　一个顶级的科学家必然善于提出问题，这很重要，无论是做科研还是做投资，笛卡尔方法论适用于各行各业。“世界上永远不缺从0到1的东西，缺的是一口气从0走到N的全过程。”吴军用青霉素的发明过程阐述了这样一个观点：追究自己是第一个有点子的人有时候毫无意义，真正的荣誉是给做出改变世界的产品的人。

　　现在：人工智能到底能做什么？

　　对比19世纪和20世纪的科技发展，前者更多的是以能量为驱动力，而后者则是以信息为中心。人工智能历经潮起潮落在2011年终于迎来第三次浪潮，开始专注于发展能解决具体问题的智能技术，是依托于大数据时代的来临和芯片计算能力指数式的增长。

　　8年过去，似乎现在所有人都可以预见人工智能的未来可期。吴军认为这时恰恰需要一个冷静的思考：当所有人觉得这事可行时存在两种可能，第一确实厉害，第二发展也到头了。那么人工智能领域有没有泡沫？

　　看问题需要回归本源，人工智能的极限取决于计算机的极限，计算机的极限取决于计算的极限。如果把世界上所有的问题做一个分类，那么一部分数学问题经逐层划分下去会发现：在其中的可判定问题里一部分是有答案的问题、在有答案的问题里一部分是可计算的问题、在可计算的问题里一部分是工程可解的问题，最后在工程可解的问题里才有很小一部分是人工智能可以解决的问题。

　　也就是说，人工智能不是万能的。所以，今天在谈论人工智能的时候要清楚它的边界在哪里。吴军表示，现在的一些人工智能企业最大的问题在于把原本不需要用人工智能解决的问题用人工智能来解决。

　　什么是人工智能？从技术发展的历程来看，本质上是基于数据驱动的机器学习，今天的研究是让人工智能在回答问题时如何更好地超越人，而不是模拟人脑结构。因此有一个简单的办法判定一家企业是否真的在做人工智能，就是要看它的战略理念是否与认知科学有很深的关系，如果是就是假的。

　　人工智能技术发展到今天，有弱人工智能也有强人工智能，好消息是得到了全世界的认可并在一定领域被证实，坏消息是接下来20年的发展将不会有巨大的加速度。

　　那么超人工智能是否存在？吴军表示，一不存在，二不可怕。可怕的是那些利用人工智能控制人们生活或者无形中改变人们生活的个人或者企业。