十一种商业分析模型（提高商业敏感性）

原创2017-02-13名校金融梦名校金融梦

引子：科技体，智人之后的一大物种

你是否想过，也许科技会是即智人之后的又一大物种？以目前的发展趋势来看，科技正朝着复制化、自主化、意识化的方向发展，和人类物种“智人”相对于，我们暂且称之为科技体。从另一方面解释，智人这一物种其实是在只会做应激反应的单细胞生物中，由自然算法逐步迭代而产生的，那么反观科技，计算机语言能够由简单的方程迅速迭代产生复杂的结果（类似于曼德勃罗集图），这和智人进化在本质上是相同的。换句话说，当前科技体的发展，其实是在人工算法下的进化，未来这类物种所依存的可能是技因。有人会质疑科技体离开了电源就什么都不是，但是任何一种具备自我复制、自我迭代的物种在发展中都会朝着自我完善的方向发展。当前所有的科技正在逐步相互连接、正在逐步自我修正和满足。举个例子，人类发展机器人目前最重要的课题之一就是解决续航问题，而某个科研组发明出能够自我寻找电源接口的机器人的报道也屡见不鲜。所以，我认为科技体在本质上，是一种物种在慢慢演化。

以上文字，是Wayen对于人工智能的一点点浅薄理解，适逢有同学问到不知如何提高自身的商业敏感性或者称为阅读吸收能力，在此Wayen结合这段文字，做一个基于个人经验和理解的分享。

打好地基：基础知识储备广泛

谷歌的人工智能Master横扫中日韩围棋高手，靠的是什么，深度学习，而深度学习的基础就是建立在大量的数据之上的。同理，在思考怎么吸收学习别人的观点之前，自身要有充足的知识储备和阅读基础。引子这段文字中的论述，Wayen事先阅读过凯文凯利的著作、券商人工智能报告、甚至对量子力学也进行了入门学习（作为文科生实在是汗颜）。而不同的素材有着不同的侧重点，例如凯文凯利大师更多的从科技与生命的关系角度论述、券商更多的重视商业逻辑和未来发展、量子力学则是偏重于对世界观的重塑和生命算法的演进观。对行业的理解，一定要建立在脑中有知识的前提之下。

这方面做得很棒的人士罗辑思维的罗振宇，其实我们可以看到，罗振宇在公众场合提出的许多观点，都隐约有着前人认知的痕迹。比如在2016年跨年演讲中提出的“国民总时间”，提出未来不同行业的商家面临同一种竞争要素——用户的时间。其实这在互联网进行跨界整合之处，已经有很多人意识到了这一点，在工业化时代下的组织边界、竞争边界正慢慢模糊。

提高对客观世界的认知能力：认知复杂度

对客观世界的认知能力，我们称之为认知复杂度，是指利用互不相关或者互补的两种概念或关系建立自我对世界认知的能力。在引子的论述中，Wayen开了几个脑洞，一是将生物进化论与计算机算法演进进行了关联，这是受一段ted演讲所启发，演讲中是MIT的科研小组在利用计算机模拟人类行走，发现通过简单地编程，计算机能够实现自我迭代，经过简单地一二十代发展，能够模拟出与人类行动几乎无异的虚拟人，由此Wayen指出未来的科技体物种实际上是在自然算法所对应的人工算法下的进化；二是将科技上升为科技体，与智人物种对应；三是对物种自主意识、算法进化、反省心智这些生物学、心理学的内容应用到科技进化的过程中，当前在算法进化上科技体已经完成，那么未来科技会朝着自主意识萌发、甚至反思自我决策的道路上发展吗？如果科技体物种论成立，那么按照生物发展理论，答案很可能是肯定的。

认知复杂度用在研究上，其实是能够攫取他人的研究方法和理论，为我所用，即便是跨行业、跨地区的，其中的逻辑和方法也是互通的。而认知复杂度也是建立在上述的知识储备之上的，需要不断地阅读、搜集和修正。

升华总结：逻辑修正和改善

有了知识储备和较强的认知能力，对于获得的认知进行验证和修正也是提高吸收能力的重要能力。而逻辑的验证，是指一种认知是否符合实际、是否能够指引之后的认知发展，更简单的说，正确的逻辑是世界观，能够知道现实世界的做法，在商业上就是指导投资和研究思路。在上一篇文章中，Wayen指出在线教育未来的心驱动因素一定包括自适应学习、图谱学习等科技含量非常高的方面，在引子中，Wayen指出科技体类似于物种，其实更接近哲学上的讨论，但是在实际指导中，这样的认知能够促使自身从更深层次去认识人工智能、对研究人工智能的发展方向有着奠基的作用。

以上，是Wayen对于提高商业文章阅读敏感性、或者说商业阅读的吸收能力提高的一点点不成熟的感悟，希望能对读者有所启发。