刘卓军

对很多事情来说，要把它做好，即需要冲劲也需要理性，创新创业尤其如此。没有冲劲，就缺少激情就缺少奋斗精神；没有理性，就容易忽视规律容易盲从。

创新创业是国之大策，是不拒绝任何人都来参与的事业。创新创業当然有风险，做不到百分百成功，但不参与就只能是社会发展精彩大剧的看戏者。机遇是给愿意参与的人、给有准备的人准备的，不怕挑战才能赢得收益。能够参与创新创业的有许多主体，包括个人、组织和机构，可以具体化成创业者、投资者、政策制定者、研发机构、教育机构、政府部门和企业等。任何时候，推进创新创业都离不开良好的社会环境。

社会和技术在进步和变化的过程中，总会存在着热点和风口。跟风逐热无可非议，但这种做法一定要以坚持理性为前提。时间对于人类来说是最宝贵的资源。为了占有更多的时间，如果我们不能改变距离，就让我们努力提升速度。社会发展的速度、技术发展的速度在大大加快，这一点已经被民众切身地感受到了。伴随而来的是，一个热点的出现到下一个热点的出现，一个风口的形成到下一个风口的形成，也变得越来越快，甚至是相互叠加。近年来，大数据、人工智能、共享经济、区块链等，热闹非凡，令人眼花缭乱。这其中当然存在着非常多的机会，也的确有参与者，包括一些创新创业的主体得到了丰厚的回报，但总的来说，按照高德纳（Gartner）技术成熟度曲线方式来分析的话，上述热点在进入能实质高峰产出效益的阶段之前还有相当多的难点需要克服。

近日，一个有实力的投资平台的高管曾和我感慨道，两年前一个区块链的项目估值30亿，他们为没有投而追悔莫及，因为这个项目据说近期要上市，身价已到1000亿。对投资者来说，这的确是一个非常大的困惑。从逻辑上看，投资者在项目选择时，只要认定进入和退出相比有效益、能获利，就可以做出投的决定。至于，所投项目在后来发展的怎样，将是另外的事情了。当然，要投总是希望能投出个大成果，但独角兽可不是说来就来的，换句话，理性地讲上述1000亿的区块链的估值，或许仅仅也只是停留在据说上。

和科学研究一样，进行技术开发、产品和市场拓展有时也要有“坐冷板凳”的精神。以机器学习为例，图灵奖得主马文·明斯基（Marvin Minsky）最先把神经网络学习方式引入到了人工智能的研究，还是他由于受囿于早期的技术和认识水平，认为神经网络具有局限性而又向其泼了冷水，导致形成了很长一段时间的“人工智能的寒冬”。是杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）等人十多年的坚持，神经网络技术才得以不断发展并形成深度学习的基本方法，如今该方法在实时翻译、图像识别等方面大显身手，引起了工业界的高度追捧，一年一次的NIPS（神经信息处理系统）大会在2017年共收到了3000多篇投稿，而2018年会收稿的编号数目超过了8000篇，这些足以说明深度学习的火爆程度。具有讽刺意义的是，因创立贝叶斯网络和提出概率与因果性推理演算法而获图灵奖的朱迪·坡尔（Judea Pearl）在参加2017年NIPS大会期间作《机器学习的理论障碍》报告时，听众却寥寥无几，多少反映出了社会快节奏下的一些特征：技术受热捧、理论遭冷落。为了处理2018年NIPS的投稿，NIPS的组织者甚至动员了不少刚刚毕业的大学生参与稿件的评阅工作。这或是可喜的，或是可悲的？

社会需要明白，技术和理论任何时候都不应处于跷跷板的两端。没有产品，就不会有市场、没有技术，就不会有产品、而没有理论保证，技术是不能独善其身的。

对新事物新技术需要的是冲劲和热情但不是冲动，采取的态度应是理性的但不是冷漠的。冲劲和理性不是矛盾的一对而是相融的一体。冲动是魔鬼，盲从是祸害。

从AlphaGo的大放异彩，到谷歌助手的面世走红，毫无疑问，人工智能给社会带来了太多的惊喜，也激发了人们更多的遐想和追求。然而，技术和产品没有最好，只有更好。随着理论的不断完善和发展，社会在面对和解决各种绕不开的技术难点的过程中必然会光荣无限。