詹得雄：乱象丛生的世界，我们要走向何方_人民时政_人民论坛网
詹得雄：乱象丛生的世界，我们要走向何方
中国可以通过强大的国力和公正的道义来引领世界。
当今世界正在发生深刻和广泛的变化，处在一个关键的转型期，出现了许多乱象和怪象，远远超出了原来的&正常认识&和&政治正确&，值得细加观察和分析，从中也许可以看出新时代的端倪，有助于我们沉着、理智地应对各种问题和挑战。
乱象丛生的世界
当今世界有哪些乱象？简单列举几个
　　第一，世界虽然远离大规模战争，但恐怖主义和局部冲突仍然威胁着人们，枪声爆炸声仍然不断。
美国一向被认为是有两大洋护卫的天堂，没想到2001年的&9&11&打破了那里的美梦。今年7月7日达拉斯的枪声非同小可，那是一名参加过阿富汗战争的黑人士兵射向警察的子弹，5名警察丧生。美国平民有2亿多枝枪。据统计到7月7日奥巴马已67次下令全国降半旗为抢祸的死难者致哀，何时是个头？这种&天堂里的枪声&和遥远的清真寺里的爆炸声到底意味着什么？奥巴马今年1月20日在最后一份国情咨文里说：&我们生活在一个充满非凡变革的时代&&这场变革正在改变我们的生活方式，改变我们的工作方式，改变我们的星球，以及我们在世界上的地位。&这段话意味深长。
　　二是经济已经不遵循西方经济学教科书上描写的规律行走，这一次的经济危机拖的时间很长，至今曙光模糊。在寻找原因时，人们注意到了劳动生产率的萎靡不振。美国智库世界大型企业研究会的调查显示，2016年美国生产率（单位时间GDP）的增长率预计只有负的0.2%。认为美国走在错误轨道上的人4月份达到70%。
　　三是西方陷入了民主危机。
美国国内今年爆发了&民主之春&，几千人聚集华盛顿，抗议金钱政治和民主机制失灵。两党内斗和三权制约的僵局，弄得议会里很难通过议案，甚至有时造成政府关门。特朗普在美国大选中意外地大受欢迎，以&民主社会主义&为号召的桑德斯有颇有号召力。这些都引起了两种似乎矛盾的说法&&民主是太少了还是太多了？一方面，形式上和程序上的民主没有带来老百姓认可的真正的民主，因此说明民主太少了；但另一方面，让很多人未能预料结果的英国&脱欧&公投，用眼前利益吸引选民的哗众取宠的做法，又说明民主太多了。
法国也是如此，问题成堆，别无他法，只能寄希望于下次大选。法国经济、历史学家尼古拉&巴韦雷5月16日的文章警告说：&2017年的总统大选，是法国在可能的暴力和极端主义中走向毁灭之前，通过民主方式进行改革的最后机会。&
西方不但认为自己的民主机制是最好的，而且一直把推广这种民主作为自己的基本国策，甚至不惜动武。然而，打了阿富汗和伊拉克，民主没有建立起来，反而引起了动乱、恐怖主义和难民潮，西方束手无策。
澳大利亚资深外交评论员格雷格&谢里登在文章中写道：&西方正在经历一场真正的信仰和管理方面的文明危机。&信仰涉及价值观，管理涉及西方多党议会民主，这两条一直是他们引以自傲的&独门绝技&，怎么现在都不灵了呢？
　　第四，科技飞跃是福是祸？这个问题已开始引起人们的注意。其实恩格斯早就警告，科学每征服大自然一步，大自然就会报复人类一分。危险已经存在，对于转基因食品的争论使我们困惑。
弗朗西斯&福山推出了一本新书《我们的后人类未来》，警告说：&生物技术会让人类失去人性&&但我们却丝毫没有意识到我们失去了多么有价值的东西。也许，我们站在了人类与后人类历史这一巨大分水岭的另一边，但我们却没有意识到分水岭业已形成，因为我们再也看不见人性中最为根本的部分。&
此外，还有拉美在左与右之间摇摆，非洲在动乱中发展经济等等，但以上乱象已足以迫使我们思考现在和未来。
世界失去平衡和秩序
当今的乱象说明世界已失去了原来的平衡和秩序，但新的平衡和秩序还没有形成，前途不明，所以大家有一种不确定感，不安全感。
平衡是相对的，暂时的；不平衡是绝对的，永恒的。在&冷战&时期，世界维持了一种&恐怖平衡&。1989年被打破后，美国极力主张&美国强权下的世界和平&，实际上是要维持和巩固美国的霸权。没想到才过了不到30年，这种&超独霸的局面维持不下去了，接下来会是一种什么样的新平衡、新秩序呢？世界发生深刻变化的根本原因是什么呢？
　　首先可以说，资本主义病得不轻，政治孕育某种大的变化。
资本主义经过了500年的演变和发展，已经走过了辉煌的顶点，正在走下坡路，面临制度危机和信仰危机。资产阶级的多党议会民主在战胜了贵族统治之后，自身也贵族化、权贵化、金主化了。形式上、程序上的&民主&掩盖了真正的不民主，所以西方有人喊出了&让民主民主化&的口号。美国今年发生了&民主之春&，人们抗议&金权民主&、两党恶斗和政府机制失灵。今年的美国大选出现了特朗普和桑德斯这样的政治人物，他们利用人民的不满乘势而起，但并没有真正拿出救国良方。人们隐隐担心西方议会民主将来会不会搞不下去。
　　在&人权外交&的大旗下，结果是&民主反被民主误&。现在被&民主&祸害了的人民正在向西方&讨债&。另外，以个人主义为伦理基础的西方经济，正陷入资本主义金融化的泥坑而难以自拔。华尔街的势力太大，实体经济难以重振。西方也想要改革，但步履维艰，只能小修小补。
不过，资本主义虽病得不轻，却还看不到有什么东西可以马上代替它。虽然不少人高呼&另一种世界是可能的！&，但另一种世界到底是什么，却说不清楚。所以资本主义向何处去，很不确定。有西方学者预言：西方要么在高科技的帮助下缓和矛盾，再次获救；要么在矛盾激化中陷入动乱，乱而后生。在这种形势下，它们会设法矛盾外引，世界将更不太平。
　　其二，国家治理比空洞的民主更重要。
西方国家为了推广自己的利益，总把民主挂在嘴上，使自己站在道德的制高点上。然而，经过这几十年的实践，却并没有带来民主。
近年来，嚷嚷民主的少了，盼望良治的多了。有学者提出用&智者治国&（epistocracy）代替&民主&（democracy）。这反映了不少人的思考。值得思考是的：良治离不开民主，但不适当的民主肯定带不来良治。还是要让各国自己去探索，西方的精英们应该多为本国的民主操点心。
　　其三，全球化遭遇民族主义，期待新的平衡。
近30多年来，全球化似乎高歌猛进，所向披靡，但近年来引起了巨大的反弹，原因是它带来了利益的巨大不平衡。
美国《国家利益》6月30日的文章指出：&全球化过程中产生的经济回报在社会上没有被公平分配，只把金融和高科技巨头变成超级富豪，同时毁掉大批制造业，在经济上受到压榨的中产和蓝领创造出一个新生的失败者阶层。&
美国共和党总统候选人特朗普正是以蓝领白人工人利益的捍卫者的面貌出现，赢得大量选票，而英国的&脱欧&公投，也反映了普通民众的焦虑，这股力量冲击政坛，正在寻求新的平衡。
　　其四，民粹主义与福利主义带来巨大挑战。
法国《回声报》网站5月6日的社论说：&愈加明显的民粹主义偏差，源于全球化和国家之间关系的僵局。&事实上，西方的中产阶级收入也长期停滞，他们的子女不相信会比父母过得好。上述社论说：&中产阶级已经先在事实上（美国）和精神上（欧洲）堕落了，并滋生反叛。&
民粹主义的另一种表现形式是福利主义。西方的多党议会民主的一大特点是&唯选票为大&。政客都尽量向选民许愿，选民也以福利的多寡作为投票的依据，其结果是福利超出了财力，财政赤字巨大，成了阻碍国家发展的沉重包袱。在以个人主义作为伦理基础的社会，常在关键时刻罢工，要挟政府，而政府往往以妥协收场，同样影响国家的顺利发展。
人类命运共同体的方向是最佳选择
人类到了当代，真切地感受到了共同毁灭的现实可能性，无论是按动核按钮还是制造超级细菌和病毒，都可能带来可怕的后果。
在当前的形势下，&命运共同体&是一个可以把各种各样的人吸引在一起的理念。尽管矛盾很多，尽管千差万别，但在共同毁灭之前，大家都可以静心想一想，以便决定自己的行动。
世界经济论坛主席克劳斯&施瓦布日在美国《外交》双月刊上撰文说：&我们应该塑造一种未来，它通过把人放在首位并赋与人力量来为所有人服务。从其最悲观、最非人性化的形式上来说，第四次工业革命或许确实可能实现人类的&机器化&，剥夺我们的内心和灵魂。但是，作为对人类本性中最好的部分&&创造力、同情心和管理能力的补充，它也可以基于一种共同的命运感，将人类提升到一种新的集体和道德意识层面。确保后面这种可能性获胜，是所有人义不容辞的责任。&
中国已把&命运共同体&理念昭示世界，以这个高尚的理念来看待纷纭复杂的世界，并采取有力的行动，把中国人民的利益同世界人民的利益统一起来。我们不当头，不搞世界革命，也决不受人欺负。我们可以通过我们强大的国力和公正的道义来引领世界，同别国有识之士一起，把世界从危险的境地引向美好的未来。
但我们要有历史的担当，在引导人类走历史必由之路方面展现我们的宽广的胸怀和伟大的气魄，有5000年悠久文明的中华民族也完全具备这样的智慧和能力，我们有这个自信。
[责任编辑：常嫦]中国未来将走向何方-经济角度_百度文库
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2016机器学习三大趋势：算法经济将引导人工智能走向何方？
　　文章来源：新智元微信公众号
　　2016年机器学习有三大趋势。其中，Gartner分析认为，算法将形成一个全球性的交易市场，就像当年的App经济，催生出全新一代的专业技术初创企业，并且革新机器与机器之间的交互方式；算法是创造智能应用的基石。同时，更多的数据将生成更好的模型和用户体验，进而吸引更多的用户以及更多的数据，而这将导致储存和计算数据的成本持续降低。
　　上个月，在被视为美国人工智能发展另一片新天地的西雅图，Madrona风险投资集团举办了一场机器学习与人工智能峰会。100 多个专家、研究者和记者汇聚一堂，讨论人工智能的未来、机器学习的趋势，以及如何设计更智能的应用程序。
　　算法公司 Algorithmia 的 Matt Kiser 参加本次峰会后总结，如今，每家公司都成了数据公司，能够在云中使用机器学习来大规模地部署智能应用，这得益于机器学习的三大发展趋势。
　　“每个成功的新应用程序都将是智能应用，”Madrona 风险投资集团的投资合伙人 Somasegar说。“智能模块和学习功能将成为应用的大脑。”Somasegar曾是微软副总裁，负责软件开发者部门，2015年离职，加入Madrona。
　　下面就来看看，机器学习的这三大趋势将如何让应用变得更智能。
　　算法将形成经济
　　Gartner副总裁兼研究员Peter Sondergaard说，“从根本上来说，数据是不会说话的，真正的价值在算法，算法决定行动”。
Gartner副总裁：算法才是真正价值所在
　　如果你不去利用数据，世界上的数据就不会有用。算法其实指的是如何在业务过程中有效拓展人为管理，利用数据。
　　“世界上所有大规模的东西都将被数据和算法所管理，”微软机器学习和数据集团全球副总裁 Joseph Sirosh 说。在不远的未来，“所有业务都将成为算法业务”。
　　而这，将催生出“算法经济”：算法交易将会形成一个全球性的市场，世界各地的研究人员、工程师都能在这个市场上创造、分享乃至合成大规模的新算法。届时，算法也将变得像集装箱一样，能够任意组和扩展，从而搭建适用于不同应用的架构。
　　也就是说，多个机器学习算法可以结合起来成为更强大的算法，从而更好地分析数据，充分发掘数据里的价值。
　　在算法经济中，前沿的技术项目，无论是先进的智能助理，还是能够自动计算库存的无人机，最终都将落实成为实实在在的代码，供人使用和交易。
　　上图的智能应用列表揭示了智能应用的抽象层级：从最下一层起，先是数据基础设置，接下来是数据收集和准备，再来是建造模块和服务，第4层是交互界面，最后才是消费者直接用到的服务。而要实现上图中的智能应用，无论是那一层，都离不开算法。
　　算法是创造智能应用的基石。
　　至于数据——国际人工智能学会Fellow、香港科技大学冠名讲座教授杨强就试图用迁移学习让计算机摆脱对大数据的严重依赖，从而让人工智能不再只是“富人的游戏”。也就是说，如果算法足够强大，大数据并非必须。
　　“算法市场类似于App 商店，后者创造了所谓的App经济。”Gartner 的研究总监 Alexander Linden 说。“App经济的本质是，让各种各样的个人能够在全球范围内发行和销售软件，而不需要用自己的想法去说服投资人或建立自己的销售、市场和分发渠道。”
　　Gartner曾发表报告，对算法经济可能带来的市场影响做出评估。Gartner认为，算法经济将无可避免地创造一个全新的市场，人们可以对各种算法进行买卖，为当下的公司汇聚大量的额外收入，并催生出全新一代的专业技术初创企业。
　　想象这样一个市场：数十亿的算法都是可以买卖的，每一个算法代表的是一种软件代码，能解决一个或多个技术难题，或者从物联网的指数级增长中创造一个新的机会。
　　正如App变革了人类与机器的交互方式一样，我们将会看到，算法经济将会促进下一代机器对机器互动演进的巨大飞跃。
　　人们将会通过产品使用的算法来评价它的性能好坏。企业的竞争力也不仅仅在于大数据，还要有能够把数据转换为实际应用的算法。因此，CEO应该关注公司有产权的算法，而不仅仅是大数据。
　　其中，最好的例证莫过于 Mobileye，这家市值已经超过百亿的以色列算法公司在2014年8月IPO时，首日涨幅接近50%。此前的智驾深谈中，新智元也提到过，截至2015年底，Mobileye在全球有超过1000万装机量，覆盖超过20家车企的273款车型。集成度极高的解决方案，快速的市场推进速度，无一不让所有人觉得眼前一亮，这些成功的背后，都是因为其多年积累的强大算法在支撑。
Mobileye 为特斯拉提供的自动驾驶系统是全球首个实际上路的DNN。来源：/
　　5月，被收购的初创公司 Itseez，其核心技术是一套名叫“驾驶员高级助理系统”的视觉算法，能让汽车硬件识别出行人和交通标志，探测汽车何时偏离车道，并对可能发生的碰撞提出警报。这类技术目前已应用于高端汽车；将来当自动驾驶汽车实际上路时，该技术或将变得更加重要。
　　差不多在同一时间，ARM 以 3.5 亿美元收购了英国计算视觉公司 Apical。Apical 是全球领先的图像和嵌入式计算视觉公司，拥有多项计算视觉 IP 模块。不仅如此，现在全球有超过 15 亿 台智能手机和 3 亿台网络摄像机、数码静态相机和平板使用 Apical 的图像产品。像这样既有数据又有算法的公司，ARM 以 3.5 亿美元收购用以巩固计算视觉和图像处理技术壁垒，也就不令人意外了。
Magic Pony 的算法看了左边的图片后，自动生成右边的图片。来源：
　　还有刚刚过去的热潮，Twitter 据称用 1.5 亿美元收购只有十几个员工的英国初创公司 Magic Pony。根据英国专利局网页，这家机器学习算法公司在图像和视频处理方面拥有 15 项专利(Magic Pony 官网称拥有超过 20 项)。其中，最有名的算法能够利用图像中原本没有的信息，提高图像的分辨率，这些新的数据是算法从以前看过的、与待处理图像类似的大量图像中生成的，这个算法的工作原理跟人眼类似。
　　数据飞轮效应
　　数据和云存储遵从摩尔定律：每过两年，世界上的数据量就会翻倍，同时用于存储这些数据的成本则会以同样的速度下降。这些大量的数据使得人们可以创造出更多的产品特征和更好的机器学习模型。
　　Somasegar 用“数据飞轮效应”来形容这个情形：在智能应用的世界里，数据为王，而那些能够产生出最高质量数据的服务将获得压倒性的优势——更多的数据生成更好的模型、更好的用户体验，进而吸引更多的用户以及更多的数据。换句话说，也就是形成一个闭环和正反馈。
　　例如， 收集了 7.8 亿英里的驾驶数据，每过 10 小时里程数就会递增 100 万英里。
　　这些数据被喂给了 Telsa 的辅助驾驶程序 Autopilot，它使用超声传感器、雷达和摄像机以在不与人互动的情况下进行驾驶和改变车道和避免碰撞。最终，这些数据将成为他们计划在 2018 年发布的自动驾驶汽车的基础。
　　谷歌的自动驾驶项目只积累了 150 万英里的驾驶数据。与之相比，Telsa 的数据飞轮效应更加强劲有力。
　　云端人工智能
　　一家公司要想发现其业务中的洞见，使用算法机器智能从其数据中进行迭代学习是唯一可扩展的方式。要知道，这一直以来都成本高昂，也不一定有产出。
　　Sirosh 说，今天的数据科学就像40年前的裁缝一样费时费力。
　　例如，一家公司需要首先收集定制数据，雇佣一个数据科学家团队，持续地开发并优化模型，以跟上快速改变和增长的数据的步伐——而这只是工作的开始。
　　现在，当拥有更多的数据，而存储数据的成本也下降之后，机器学习开始向云端迁移；在云上，可扩展的网络服务是可以随叫随用的 API。数据科学家不再需要管理基础设施或实现自定义代码。系统将为他们实现这些功能，实时产生新的模型，并提供更快、更准确的结果。
　　数据显示，谷歌从2012年到2015年，使用深度学习技术的软件数量每年都在急剧增长，2012年只有100个左右，到了2015年第四季度前，已经有近2700个。
　　“当用来建造和部署机器学习模型的成本大大变小，当你可以 ‘批量生产’ 它时，我们就可以从云端广泛地获取机器学习所需的数据了。”
　　正在涌现的机器智能平台可以以“模型作为服务”的方式，托管预训练过的机器学习模型，从而令企业能够更容易地开启机器学习，快速将其应用从原型转化成产品。
　　“当企业们采用了微服务(microservice)发展范式后，接入并使用不同的机器学习模型和服务以提供特定功能的能力将变得越来越有价值”，Somasegar 说。
　　当诸如Scikit-Learn, NLTK,Numpy, Caffe, TensorFlow, Theano, or Torch 等开源机器学习和深度学习框架在云端运行时，企业将能够方便地利用预训练过的托管模型来标记图片、推荐产品和进行一般的自然语言处理任务。
　　机器学习趋势总结
　　“我们的世界观是，每家企业现在都是一家数据企业，而每个应用都是智能应用，”Somasegar 说，“企业怎样才能从海量数据中获得洞见，并从中学习？这是世界上的每家公司都需要了解的。”
　　当数据飞轮开始运转，用来获取、储存和计算数据的成本将持续下降。
　　这创造出了算法经济，其中的机器智能基石将在云端实现。这些预训练的、托管的机器学习模型将使每家 App 都能够大规模利用算法智能。
　　数据飞轮、算法经济和云托管智能的融合将意味着：
　　每家公司都可以成为数据公司；
　　每家公司都可以获取算法智能；
　　每个App 都可以成为智能 App。(来源： 编译：朱焕、胡祥杰)
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