向阿尔法狗学习领导力

桑尼·贾尔斯（Sunnie Giles）

2016年3月，全球2.8亿人见证了围棋世界冠军李世石与人工智能阿尔法狗之间的历史之战。最终李世石以1：4败给了阿尔法狗。人们一向认为，在棋类游戏中，围棋是人工智能的最大挑战者，因为围棋需要巨大的搜索空间，而且棋子位置和走向很难判断。

人工智能是如何完成这个看似不可能做到的任务的？答案就是它采用了谷歌等公司在管理员工时所使用的方法。在VUCA时代，所有公司都可以用这些原则展开竞争。

1.自组织智能体 人工智能体自己学习，而不是依赖那些根据围棋大师的经验事先编写好的指令。谷歌管理员工的方式是：“招聘最优秀的人才，给他们自由。”

2.采用简单规则 阿尔法狗采用了两套非常简单规则：一是评价棋子走位并降低搜索广度的策略网络；二是预测某一走位的获胜概率并降低搜索深度的价值网络。谷歌也采用简单规则提供泛泛的指导，比如在职业道德方面的规则就是“不做恶”。

3.通用智能 阿尔法狗是通用人工智能，即可在多种类型任务环境下操作的单一系统，在稳定性和适应性方面都更胜一筹。谷歌同样也是喜欢通才甚于专才。

4.多元化輸入 输入的多元化提升了阿尔法狗的表现。开发者先用优秀业余棋手间10万次对弈对它进行训练，然后用3，000万次与自己对弈进行自我训练。谷歌也欣赏多元化，而不是千篇一律。

5.大量试错 阿尔法狗的学习方法是通过试错不断地进行实验。谷歌公司每年会进行2万次快速实验，评估实验结果，然后周而复始，以便实现渐进式提升。

这些帮助阿尔法狗打败李世石的原则，也帮助谷歌创造了一种能孕育彻底创新的文化。正是因为顺应了自然法则，这些原则对所有组织具有普适性。