学会失败

这一周最热门的事件莫过于人类公开的失败。

Alphabet旗下的技术公司DeepMind用一款产品打败了围棋世界冠军李世石，5局4胜。全球约6000万人次观看了首场比赛，远超对围棋赛事本身的关注度，其结果也引发了讨论狂潮。

人类在计算能力上败给机器并没什么稀奇的。这件事之所以引起广泛关注在于两个维度：一是超人的进步，AlphaGo在两年前还仅相当于业余选手水平，如今却已无人能敌；二是类人的思维，围棋的落子可能性远超国际象棋，比全宇宙已知的粒子总数还多100个数量级—要完成这一级别的计算，已不可能仅依赖摩尔定律硬件之下的计算能力—这要求机器学会像人类一样思考和推导。

本期大公司特写从“棋手的焦虑”角度带来了一篇精彩的报道，描写了人与机器对战的5盘棋发生的7天时间里，人类针对机器发生的这一本质改变而发生的微妙心理变化，其背后则体现了研发人工智能技术的各大公司在探索这一领域时的策略与判断—人工智能一直存在争议，比如特斯拉的CEO马斯克就是一位公开的反对者—但没人能阻挡时代的步伐。

人类并非第一次认识到自身与机器的差距。

在第二次工业革命之后，机器代替手工作坊，大大提升了生产效率，从那时起，人类对机器和量化科学便产生了强烈的兴趣和新的信仰，比如那一时期诞生的管理学大师泰勒就主张用纯机器式的思维来管理人类，当然其后引发了反思—人毕竟还是要遵循人性。而今，以大数据和分布式计算为基础的交易已席卷全球，为了追求效率，人类再一次把自己推向一个完全量化的机器世界，我们快要把身边的一切都数据化了，而此时，机器人则以人类思维方式打败了人类，又让我们作何思考？

庆幸之事在于，机器没有完胜，李世石至少设局骗过它而赢了一局。面对未知世界，人类最可贵的一点仍在于，能够在失败中学会成长，这是一种弹性。

人治之下的公司也是如此。眼下，初创公司正面临资本的退潮和估值退烧，大批曾经风光的公司，包括那些已经上市及接近大公司阵营的独角兽们，其股价和估值都出现大范围缩水，成长性也遇到问题—用一句当前硅谷的热门句式，泡沫即将破裂。

几乎没有人否认这一轮泡沫的存在，但它当然不同于2000年的互联网泡沫—与那时相比，这一轮的公司至少拥有市场，证明它们对用户而言是有价值的。值得警惕的是，一些公司身上的问题不仅是估值过高，更在于其核心业务模式及造血能力出现问题，这导致其用户数也在锐减。

本期封面故事从国内100家快公司和国外5家独角兽公司身上总结了初创公司常犯的几类经典错误，其他人也许可以选择绕过这些弯路。接受错误、敢于失败也是一种能力。

创业维艰，先学会失败，再学会成长。