從精確性到靈巧性：機(jī)器人需求推動(dòng)的技術(shù)變革
共享單車(chē)下半場(chǎng)，日漸迎來(lái)尾聲了。此前，筆者獨(dú)家獲悉，酷騎單車(chē)致信員工稱(chēng)，目前公司資金確實(shí)非常緊張，甚至可能會(huì)影響到公司的正常運(yùn)營(yíng)，讓員工自愿選擇去留。
繼重慶的悟空單車(chē)沒(méi)搞幾個(gè)月就宣布倒閉后，又一家共享單車(chē)面臨資金困局。尤其是酷騎單車(chē)被指出現(xiàn)押金退款難問(wèn)題，部分用戶(hù)無(wú)法在平臺(tái)承諾的7天內(nèi)收到退款，且客服無(wú)人接聽(tīng)。更有公司前員工向記者爆料，酷騎單車(chē)和P2P公司共用財(cái)務(wù)，員工自己都偷退押金。
除了酷騎單車(chē)，陷入資金困局的還有小鳴單車(chē)。因8月以來(lái)小鳴單車(chē)退還押金的消費(fèi)者投訴激增，廣州市消委會(huì)發(fā)出調(diào)查函督促企業(yè)盡快實(shí)現(xiàn)押金即還即退。從共享單車(chē)屢被曝出資金困境來(lái)看，市場(chǎng)即將迎來(lái)終局的信號(hào)釋放的愈加明顯。
6月底，ofo創(chuàng)始人戴威表態(tài)，ofo在2018年能實(shí)現(xiàn)海內(nèi)外全面盈利；前兩日，ofo投資人朱嘯虎便在復(fù)旦首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家論壇上放言，摩拜和ofo合并才能盈利。這恰恰說(shuō)明，面對(duì)共享單車(chē)目前兩極爭(zhēng)霸帶來(lái)的巨額投入，投資人無(wú)法看到短期內(nèi)盈利的可能性，因此希望走回網(wǎng)約車(chē)的老路，通過(guò)摩拜和ofo合并，最大限度地占據(jù)市場(chǎng)份額，從而持續(xù)放大規(guī)模效應(yīng)，尋求通過(guò)降低邊際成本等路徑獲取其他收益。
ofo和摩拜尚屬業(yè)內(nèi)龍頭，對(duì)于二三梯隊(duì)成員來(lái)說(shuō)，前路更加艱辛。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，截至2017年7月，全國(guó)共有共享單車(chē)運(yùn)營(yíng)企業(yè)近70家，累計(jì)投放車(chē)輛超過(guò)1600萬(wàn)輛。這意味著除了摩拜和ofo，剩下60多家第二、第三梯隊(duì)共享單車(chē)企業(yè)的日子更難過(guò)，畢竟它們無(wú)法獲得摩拜和ofo如此多的融資，也不具備與之相對(duì)應(yīng)的市場(chǎng)投放量。而隨著各地對(duì)于共享單車(chē)投放設(shè)置限制性條款，機(jī)器人維修，以及一二線(xiàn)城市的需求量飽和，第二、第三梯隊(duì)共享單車(chē)企業(yè)不可能像摩拜和ofo一樣，再通過(guò)高速擴(kuò)張的故事來(lái)吸引投資人。
尋回網(wǎng)約車(chē)的老路，并非不可能，但步子卻賣(mài)得有點(diǎn)大。
相比網(wǎng)約車(chē)可以做社會(huì)化車(chē)輛的增量，共享單車(chē)最大的問(wèn)題在于，只能靠自己投放，這是典型的重資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)。一旦融資無(wú)法支撐，資金鏈很容易斷裂。不久前，已經(jīng)上市的永安行砍掉共享單車(chē)業(yè)務(wù)逾六成股權(quán)，對(duì)于這次出讓股權(quán)的原因，永安行明確表態(tài)稱(chēng)，是對(duì)共享單車(chē)業(yè)務(wù)不看好。永安行半退出共享單車(chē)市場(chǎng)，以及悟空單車(chē)倒閉、酷騎單車(chē)爆出資金危機(jī)，是共享單車(chē)市場(chǎng)洗牌的印證。
不過(guò)，對(duì)于用戶(hù)而言，最擔(dān)憂(yōu)的還是押金及其他權(quán)益可能因此受到損害。
正因如此，對(duì)于這場(chǎng)市場(chǎng)洗牌，監(jiān)管層需要保持足夠敏感性。比如，對(duì)所有共享單車(chē)企業(yè)構(gòu)建信息聯(lián)動(dòng)機(jī)制，有必要提上日程了。
尤其是用戶(hù)押金方面，雖然之前已有北京、天津、深圳、成都、上海、南京、濟(jì)南、海口8個(gè)城市先后發(fā)布了征求意見(jiàn)稿或管理辦法，要求共享單車(chē)押金由第三方監(jiān)管，但從意見(jiàn)稿、管理辦法到實(shí)際執(zhí)行之間存有不短的時(shí)間差。在如今已成紅海的共享單車(chē)市場(chǎng)，時(shí)間關(guān)乎著生死，更關(guān)乎用戶(hù)權(quán)益。
如何制定完善的信息聯(lián)動(dòng)機(jī)制，并盡快落地，真正讓共享單車(chē)的用戶(hù)押金管理規(guī)范化，是監(jiān)管亟待解決的下一問(wèn)題。
當(dāng)前，共享單車(chē)進(jìn)入政策出臺(tái)密集期，資金放量、用戶(hù)放量所帶來(lái)的野蠻生長(zhǎng)時(shí)代一去不復(fù)返。面臨接下來(lái)或?qū)⒊霈F(xiàn)的共享單車(chē)倒閉潮，相關(guān)部門(mén)要加緊細(xì)化監(jiān)管規(guī)則，做好防火墻，如此才能倒逼行業(yè)發(fā)展趨于規(guī)范，走向理性。
人工智能+專(zhuān)家+高性能計(jì)算>頂級(jí)專(zhuān)家
其中人工智能就是搜索技術(shù)、剪枝技術(shù)，高性能計(jì)算就是那些芯片，專(zhuān)家是加入深藍(lán)小組的一些國(guó)際象棋大師級(jí)棋手。所以，這件事意義非凡，這是人類(lèi)歷史上第一次人工智能在復(fù)雜博弈問(wèn)題上戰(zhàn)勝人類(lèi)。在這一點(diǎn)上，深藍(lán)的貢獻(xiàn)超過(guò)了阿爾法狗。
下面就到圍棋了，看一下阿爾法狗是怎么做的。兩個(gè)所謂的大腦就是兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這樣一說(shuō)其實(shí)又容易給我們?cè)斐梢恍┱`區(qū)，好像阿爾法狗技術(shù)跟以前的人工智能博弈沒(méi)有關(guān)系，其實(shí)不是的。
這兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)在理論上都是我前面跟各位介紹的決策論模型中的東西，都是馬爾可夫決策里面的東西。但是它是有創(chuàng)新的，通過(guò)引進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，直接學(xué)習(xí)Policynetwork和Valuenetwork，繞過(guò)了概率轉(zhuǎn)移函數(shù)，直接學(xué)出了回報(bào)函數(shù)，根本不去學(xué)概率轉(zhuǎn)移矩陣。
也就是說(shuō)，現(xiàn)在阿爾法狗也還是學(xué)不了概率轉(zhuǎn)移矩陣，所以它繞過(guò)去了。但新聞報(bào)道里沒(méi)有人說(shuō)這個(gè)事，說(shuō)的都是深度學(xué)習(xí)。其實(shí)深度學(xué)習(xí)技術(shù)支撐了阿爾法狗的理論創(chuàng)新。
我們分析人工智能獲得成功的領(lǐng)域，發(fā)現(xiàn)都有一些共同的特征，一個(gè)是確定性的，比如下棋就是確定的，一個(gè)子落在哪里不能含糊。還有一個(gè)是規(guī)則化，下棋一定是有明確規(guī)則的。第三，環(huán)境也是結(jié)構(gòu)化的。在這三個(gè)條件成立的場(chǎng)景中，人工智能已經(jīng)可以超過(guò)人。但三個(gè)條件之一不成立，人工智能就不行了。
當(dāng)然我們也得留一個(gè)尾巴，做阿爾法狗的公司是不是有一些沒(méi)有公布的東西，而那些東西能夠超越這三個(gè)要求，超越固定性、規(guī)則性和結(jié)構(gòu)化的局限仍然可以戰(zhàn)勝人類(lèi)？如果有這樣的技術(shù)，那是非常強(qiáng)大的，同時(shí)也就變得非常危險(xiǎn)。但目前我們看到的已經(jīng)公開(kāi)的技術(shù)是無(wú)法超越的，現(xiàn)有成果是在這三個(gè)條件下的科技創(chuàng)新。
機(jī)器人應(yīng)用的新需求
既然是有條件的，在這些條件下，這些新的智能技術(shù)能不能用來(lái)滿(mǎn)足機(jī)器人應(yīng)用的新的需求？
如果有一個(gè)人在家里摔倒了，你不知道摔在什么地方，沒(méi)有夾具把他夾住的，機(jī)器人要去找，要觀察他是不是真的倒了，倒的是一個(gè)人還是一條狗。找到以后先通過(guò)對(duì)話(huà)詢(xún)問(wèn)，你感覺(jué)好不好？是自己累了在地上躺著休息休息，還是需要我?guī)椭�？如果需要幫助，需要什么幫助？是需要拿藥，還是抱起來(lái)？抱起來(lái)現(xiàn)在還不容易做到。
這個(gè)過(guò)程顯然跟工業(yè)機(jī)器人完全不一樣，環(huán)境沒(méi)有精確化，環(huán)境中的對(duì)象都得靠機(jī)器人自己去感知，而且是變化的，比如人每次摔倒的位置可能都不一樣。所以家庭應(yīng)用真的是挺難的，但確實(shí)是人類(lèi)所需要的。
還有一個(gè)更難一點(diǎn)的應(yīng)用，即救援機(jī)器人，救援比在家庭里提供服務(wù)更復(fù)雜。
你執(zhí)行了一個(gè)動(dòng)作，這個(gè)動(dòng)作的結(jié)果是什么？你事先是不知道的，沒(méi)有辦法確定的。很多復(fù)雜的環(huán)境因素決定了行動(dòng)的結(jié)果。這就是所謂的不確定性。當(dāng)前國(guó)際人工智能最大的挑戰(zhàn)就在于不確定性問(wèn)題。救援就是不確定性問(wèn)題的一個(gè)非常好的例子。
精確性-靈巧性譜系
工業(yè)機(jī)器人具有最大的精確性，最少的靈巧性。再看手術(shù)機(jī)器人，它和工業(yè)機(jī)器人不是同類(lèi)，卻也很成功，為什么？因?yàn)槭中g(shù)機(jī)器人也是主要靠精確性的，靈巧性很少。手術(shù)前醫(yī)生為患者打麻藥，再捆皮帶，確保患者在手術(shù)過(guò)程中不會(huì)亂動(dòng)，庫(kù)卡機(jī)器人，而且很多手術(shù)機(jī)器人是人來(lái)操作的，這樣就多了一些靈巧性。