找到這個場景，并通過人工智能的方式獲取數(shù)據(jù)，這才是大多數(shù)創(chuàng)業(yè)者應(yīng)該好好琢磨的事情。對于某些創(chuàng)業(yè)者和投資人來說，這是一個真正大時代！

一、無意識中被人工智能控制

人是被系統(tǒng)控制的動物。這個系統(tǒng)的形成由規(guī)則和價值觀、世界觀所界定。規(guī)則是指人類確定的法律、經(jīng)濟(jì)、商業(yè)等法則。價值觀和世界觀是人關(guān)于對錯行為的界定等。這些都會對人類的行為給出明確的邊界，并最終控制人類的行為。

有個案例，《第五項(xiàng)修煉》一書中提到的啤酒游戲。游戲由顧客、零售商、制造商三者組成。它們通過訂單和送貨方式進(jìn)行溝通：上游負(fù)責(zé)給下游供貨，下游向上游下訂單。

游戲的結(jié)果很有意思：不管參與者誰，跟你的社會地位、智商、性別、年齡、文化、職業(yè)等無關(guān)，最后的結(jié)果都是相同的：一開始缺貨嚴(yán)重，最后庫存積壓嚴(yán)重。

在這個游戲中，規(guī)則一旦設(shè)定，所有人的行為模式都趨同。原因很簡單，系統(tǒng)決定了你的選擇，這個結(jié)構(gòu)讓所有人都傾向于采用類似行為，最后產(chǎn)生類似結(jié)果。不要自以為自己與眾不同，或者運(yùn)氣更好，有更好的結(jié)果。

這個游戲也預(yù)示未來人工智能的世界會更加可怕：一個人已經(jīng)被人工智能所控制，但還完全不知。這并不遙遠(yuǎn)。目前的弱人工智能已經(jīng)在開始影響人們的選擇。

比如說，我們購買衣服，你選擇什么顏色，選擇什么款式，看似是我們自己決定的。但隨著系統(tǒng)對你了解越多，它會越來越推薦你可能會購買的衣服。獲取資訊也是這樣，今日頭條等資訊內(nèi)容渠道會根據(jù)你的閱讀行為給你推薦信息，你跟它的互動越多，你留下的行為數(shù)據(jù)越多，它給你推薦的內(nèi)容你會越來越感興趣，把之前無法呈現(xiàn)的內(nèi)容呈現(xiàn)在你面前，你的時間就會被它控制。

這個還是比較初級的人工智能優(yōu)化。更深層的人工智能，將來的超級人工智能會把整個城市變成巨大的算法控制的機(jī)器智能。比如交通出行，它知道每個人要去哪里，會安排最合適的路線，由自動駕駛來實(shí)現(xiàn)，也不會堵車，人完全由超級機(jī)器智能控制。甚至連你要去哪里旅游，要購買什么商品，想聽什么歌，看什么電影，玩什么游戲，是否要參加什么興趣班，是否要貸款，是否換工作等等，通過萬物互聯(lián)的IOT，都能通過收集、分析、預(yù)測你的行為，最后無縫給你提供商品和服務(wù)。比如你最近突然對德國景點(diǎn)資訊感興趣，系統(tǒng)根據(jù)各種行為預(yù)測你計(jì)劃去德國旅行，它會幫你設(shè)計(jì)定好路線、安排好行程、定好酒店等。Uber或滴滴還會了解到你什么時候出行，在你出行前準(zhǔn)備把車停在你家門口。從你有想法到最后實(shí)現(xiàn)的所有的服務(wù)，都有一個打包的商品和服務(wù)，你不用操心，甚至你要給誰帶回禮物都給你做好提醒，并幫你購買。

今天，還遠(yuǎn)遠(yuǎn)做不到這么智能。但是未來人工智能就像人類的大腦，它是個機(jī)器，它沒有情感，也沒有所謂的明確意志，但是它通過機(jī)器學(xué)習(xí)，通過一些標(biāo)注的數(shù)據(jù)，能夠進(jìn)行自我學(xué)習(xí)，最后能夠識別數(shù)據(jù)，具備機(jī)器智能。IOT的萬物互聯(lián)則給機(jī)器大腦提供了各種數(shù)據(jù)素材，就像它的五官一樣，最終把世界上的所有事物連接起來。包括人和物。

亞馬遜的echo是智能音箱，但它不僅可以放音樂，不僅是它的全新的語音交互方式，更重要的是它連接了各種服務(wù)商，可以在上面購物，購買服務(wù)等。用戶跟它交互越多，它越了解用戶的需求。原先用戶要購買一雙球鞋，需要上網(wǎng)打開淘寶京東等，各種挑選后購買下單。而echo，則直接告訴它：我需要一雙新球鞋，你有什么好建議。它可能會問你：你是不是還打算購買阿迪達(dá)斯的球鞋，尺碼多少，顏色是什么樣？最近有一款新的，價格多少？你是否需要。在得到你肯定回答后。當(dāng)天或者第二天，球鞋就到你家了。所有的決策和支付在對話中完成。

這里的核心，不單純是自然語音識別和自然語義的理解，更重要的是這個交互模式背后的支撐的服務(wù)商，他們通過這個語音交互跟用戶連接在了一起。

二、大趨勢下的選擇

數(shù)據(jù)是人工智能時代的戰(zhàn)略資產(chǎn)。所有人都非常明白這一點(diǎn)。關(guān)于底層的系統(tǒng)架構(gòu)，大多數(shù)的創(chuàng)業(yè)者不用去考慮，主要是谷歌、亞馬遜、阿里、騰訊、百度去考慮的事情。這個是基礎(chǔ)生態(tài)。

對于更多的創(chuàng)業(yè)者來說，如何獲取數(shù)據(jù)，如果在這個智能生態(tài)系統(tǒng)上通過場景應(yīng)用去獲得數(shù)據(jù)，在整個人工智能生態(tài)里面是有機(jī)會。

正如前面描述可以看到，距離超級機(jī)器智能時代還很遠(yuǎn)，這個很遠(yuǎn)，對創(chuàng)業(yè)者和投資人來說是巨大的機(jī)會，遠(yuǎn)比互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)時代更大的機(jī)會。之前只是卷入了這個世界上能夠數(shù)據(jù)化的一小部分而已，而未來將卷入的是整個世界大大小小的事物。這個是何等壯闊的未來！

比如說跟傳統(tǒng)行業(yè)合作，把數(shù)據(jù)標(biāo)注好，在一個垂直領(lǐng)域建立人工智能的模型，不斷地獲取更多的數(shù)據(jù)，提供傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)效率。在網(wǎng)上看到一個案例，原先賣風(fēng)車的傳統(tǒng)企業(yè)，賣完了，也不知道后續(xù)的情況，誰在用，損耗情況怎么樣，什么時候需要更新，這些數(shù)據(jù)都不能及時獲得。后來有家公司很聰明，就在風(fēng)葉上加上傳感器，每天都能獲得這些最新的數(shù)據(jù)，包括風(fēng)力的分布，風(fēng)葉的損耗情況，是否需要更新，甚至風(fēng)力分布也能知道。有了這些數(shù)據(jù)，就可以專心為風(fēng)葉公司服務(wù)了，公司由生產(chǎn)商轉(zhuǎn)型為服務(wù)商。原來做生產(chǎn)，產(chǎn)能過剩，利潤微薄，但轉(zhuǎn)型做服務(wù)，盈利就好起來。

金融、醫(yī)療、教育、傳統(tǒng)制造業(yè)等幾乎所有的行業(yè)都能參與到這個里面來。對于今天的創(chuàng)業(yè)者來說，人工智能的大趨勢下，機(jī)器學(xué)習(xí)也好，IOT也好，都是為了提升效率的手段，更多在于找到高效獲取數(shù)據(jù)的場景應(yīng)用。

找到這個場景，并通過人工智能的方式獲取數(shù)據(jù)，這才是大多數(shù)創(chuàng)業(yè)者應(yīng)該好好琢磨的事情。對于某些創(chuàng)業(yè)者和投資人來說，這是一個真正大時代！

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