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從鼓勵新想法,到開發新演算法,到優化新做法

發文時間: 2019/11/29   文 / 袁 岳北京 瀏覽數 / 34,650+

人們從學習新知到被學到的知識捆綁,人們從獲得新經驗到被習得的經驗束縛,我們周圍的前沿夥伴到變成反動的元老,這樣的一個週期挑戰著我們的組織能力、團隊管理與個人情感。而我們在這樣一個時代,很多發展已經很難預期,我們所能做的是不斷提升與進化自己的開放式對策回應能力。

解放思想的號召,是希望我們不要迷信教條和標準答案,而要積極接觸與接受新知識、新視野和新探索,提出更多的選項、重新組合甚至逆向嘗試,這個時候就可以產生更多的視角、採納多種方法、測試不同的路徑,實現層出不窮的新想法。但是站在組織的角度而論,很多的想法會變成文件存檔,很多的經驗會隨著有經驗者的離去而消失,而不同背景的行動者根本沒有興趣去接受或者挖掘以前的想法與經驗,何況這個過程的時間成本與人頭投入其實很高。因此,在基礎的資訊技術支援下,把工作留痕和相關檢測資訊資料化、把關鍵經驗模型化、把模型能力演算法化、把關鍵演算法軟體化,這樣我們就能形成一種累積型、進化型和允許新情況以新資料的方式輸入的能動適應型輔助工具。

人工智慧的底層資料來源於我們現有的人類行為資料與現實環境資料,因此能夠資料化、可度量化與可複製化的科學行為模式將來基本上都可以轉化為機器行為,機器行為在不受情緒、情感、學習方式與體能限制的前提下,會把人類已有行為能力表現得更佳。而在我們這種一生原本只會消耗我們1/2000水準腦細胞的創造力基礎上,我們每個人都需要在學習新知模式、演算法開發模式、跨界組合模式接受更多的自我挑戰、組織挑戰和系統化挑戰,這樣我們才能用上更多的腦功能與腦能量。機器行為+創造性人類行為=我們追求的可持續進化的新做法。

(基於袁岳博士在飛馬旅全球青年大創南通總決賽現場的演講)

(原文出處:袁岳ㄠ零零ㄠ微信