本文基于硅谷風投公司a16z的演講料睛，原視頻里Ben Evans操著性感的英倫口音丐箩，點評了現(xiàn)今科技界的趨勢。和互聯(lián)網(wǎng)女王Mary Meeker的報告比起來秦效，a16z的更加偏向科技和未來雏蛮，所以中國基本沒怎么提及——因為主要關(guān)注的是市場和當下——騰訊和阿里巴巴雖然財大氣粗涎嚼，但是老外看來阱州，有錢歸有錢，業(yè)務(wù)的技術(shù)含量還是不夠法梯。

GAFA不僅僅是技術(shù)上的也是經(jīng)濟上的巨頭

而技術(shù)含量足夠的幾家簡稱GAFA：Google, Apple, Facebook, Amazon苔货。而2000年那會兒還風光無限的微軟和英特爾已經(jīng)過氣為“上一代技術(shù)公司”犀概。新巨頭和老的比起來，規(guī)模大了一個數(shù)量級：雇員多了10倍夜惭，投資多了10倍姻灶，營收多了10倍。一言以蔽之：同樣在巔峰期诈茧，GAFA和Wintel比起來产喉，對世界的影響力更大了。

這并不奇怪敢会，單說效率曾沈，當年微軟的產(chǎn)品是怎么交付到中國用戶手上的呢？Windows 95編譯好了之后進廠壓盤鸥昏，按版本包裝塞俱，按優(yōu)先級海運或是空運，到了目的地之后再進零售店庫存吏垮，上架障涯，開賣。而今天那邊編譯完了膳汪，一點“發(fā)布”唯蝶，用戶坐在家里還不知道呢，Windows 10就已經(jīng)更新完了遗嗽，這還是比較滯重的PC操作系統(tǒng)生棍，Apple通過iCloud上線個新功能（比如日歷防騷擾），連下載都省了媳谁，立馬起作用涂滴。今天的基礎(chǔ)設(shè)施和20年前比真是一日千里。

機器學(xué)習有了長足進步

原文的標題是"Mobile is eating the world"晴音，洋鬼子真是喜歡動不動就寫啥啥吃掉全世界柔纵。不過巨頭們已經(jīng)開始鼓吹人工智能（AI）代替Mobile成為工作重心了。

機器學(xué)習锤躁，其實是人工智能研究的一個子集搁料，在計算機科學(xué)里并不是一個新概念，50年前l(fā)isp語言誕生的時候就有了機器學(xué)習（Machine Learning）的研究系羞，一直不溫不火郭计。

舉個例子：圖像識別錯誤率從2012年之前的28%降低到了今年的7%，語音識別錯誤率從26%降到了4%椒振。就是說過去50年昭伸，無論采取什么方法，也不能讓語音輸入更準確澎迎，那為什么最近突然就好使了呢庐杨？原因：方法論變了选调，從依賴規(guī)則轉(zhuǎn)向依賴數(shù)據(jù)。早年處理自然語言灵份，都是請語言學(xué)家來寫公式仁堪，語句=主謂賓定狀補等等。然后根據(jù)這個規(guī)則填渠，推斷要處理的數(shù)據(jù)是否能符合這個模式（pattern）弦聂。這么做等于是用一個鍋蓋去蓋3口鍋，掛一漏萬是難免的氛什。

而2012年之后的做法是找100萬個有這種模式的句子横浑，讓計算機以向量形式記錄特征，向量（vector）雖然不能和標量一樣比較大小屉更，但是兩兩之間可以計算出一個相似度徙融，讓數(shù)據(jù)自己黨同伐異。有這100萬數(shù)據(jù)打底瑰谜，再來新的句子欺冀，失誤率趨勢是越來越低。啥萨脑，最初的種子數(shù)據(jù)是怎么來的隐轩？問得真好，這個問題中外不約而同采取了人肉的方法：國內(nèi)有各種鑒黃師渤早，國外有Amazon Mechanical Turk职车。天網(wǎng)的崛起，源自人類的獻祭......

那為什么之前沒這么做鹊杖，是當時的研究人員能力不行悴灵？今天能這么做，是硬件計算能力和可用數(shù)據(jù)提升了100萬倍骂蓖，而且還在增長中积瞒，而1976年就算找到這么多數(shù)據(jù)，開著最先進電腦的處理登下，估計2012年也還沒出結(jié)果......

機器好茫孔，人也好。

萬物上網(wǎng)

不過除了科研人員被芳，現(xiàn)在人們接觸最多的計算設(shè)備就是手機缰贝。美國人民60%的上網(wǎng)時間來自手機，15%花在了facebook上畔濒，中國的比例只會更大剩晴。手機其實除了馮諾依曼電腦必須部件之外，還有安裝了攝像頭篓冲，麥克風李破，gps，陀螺儀壹将，氣壓計等設(shè)備嗤攻。這些加一塊兒產(chǎn)生的能力，用Eric Raymond的一句話來概括：“計算機可以檢測出的信息诽俯，都不應(yīng)該詢問用戶”妇菱。理論上給了手機權(quán)限之后，它可以監(jiān)視一切主人的活動——都喜歡帶著手機暴区，從而給“全知全能”提供了基礎(chǔ)條件闯团。

比如Amazon Echo，以下摘自灣區(qū)日報：“Echo算是Amazon繼Kindle之后開發(fā)的第二個成功的硬件項目仙粱，做了5年才推出房交。精準快速的語音識別是難點，而且Jeff Bezos下了死命令：1秒鐘的反應(yīng)速度 ”伐割。前兩天美國發(fā)生一起兇案候味，現(xiàn)場正好有一臺Echo，警察覺得這玩意肯定把當時所有的錄音都傳到Amazon的服務(wù)器上去了隔心，找Amazon要但是被拒白群。當初段子里的事實已經(jīng)發(fā)生：誤刪照片沒關(guān)系，找國安局（NSA）要硬霍，他們肯定有備份帜慢。

改造世界

演講最后提到了Autonomy(自治汽車，翻譯成自動駕駛其實小了唯卖，是Autonomy的一個子集)：汽車會演化成手機一樣的產(chǎn)品粱玲，像給手機充電一樣給汽車充電。不僅是拿掉了傳統(tǒng)的燒油的發(fā)動機拜轨，加上導(dǎo)航密幔，傳感等相關(guān)技術(shù)，除了4個輪子已經(jīng)和傳統(tǒng)的汽車沒什么關(guān)系了撩轰。

今天去買一輛tesla胯甩，已經(jīng)可以達到當年科幻片里的效果：不碰方向盤，發(fā)語音命令告訴車去哪兒堪嫂。照這個速度大概還有5-10年偎箫，完全無需人工干預(yù)的自動車就能上路了。影響不僅限于傳統(tǒng)汽車行業(yè)皆串，還包擴房地產(chǎn)淹办，物流，零售恶复，保險怜森，對社會形態(tài)的塑造可能是改頭換面式的速挑。難怪樂視老賈砸鍋賣鐵也要上汽車業(yè)務(wù)...

總結(jié)

“基礎(chǔ)科學(xué)沒有突破，電腦玩出花兒來也沒用”（第一次聽說類似言論副硅，是我的高中數(shù)學(xué)老師勸我少摸電腦多做習題）姥宝。然而基礎(chǔ)科學(xué)并不是一蹴而就的，過去幾千年恐疲，也才出了一個愛因斯坦腊满。從投資策略上，把資源都放到這一塊是不明智的培己。難道成天解數(shù)學(xué)題做物理實驗別的都不干了碳蛋？(物理實驗還那么貴，楊老噴的好省咨。)在沒有或者不知道三體人就要打過來的時候肃弟，還是要“給時間以文明”×闳兀“早上下單愕乎，下午收貨”，才是發(fā)展給我們帶來的直接收益壁公。