人工智能浪潮来袭，它和之前的七次技术浪潮有什么不同？

自上世纪以来，科技领域发生了翻天覆地的变革，尤其是过去的三十年。我作为一名资深的技术观察者，见证了从桌面操作系统到人工智能的崛起，这些技术无一不对全球产生了深远影响。今天，我想与大家分享我对这其中的八种重要技术的观察和分析。它们分别是桌面操作系统、Web浏览器、网络、社交网络、移动应用、物联网、云计算和人工智能。

当我回顾自己的计算机使用历程，从高中的“商业机器”课到硅谷的思科工作，我见证了技术的飞速发展。尽管我对新技术始终保持一定的怀疑态度，但我对人工智能的前景却充满了乐观。我认为，有两大因素将使AI成为我们一生中最具影响力的技术：其低门槛的进入方式和核心平台开发的分散化。

在AI开始兴起之前，我已经在2010年创立了一家与AI相关的公司。在初期，尝试将AI作为一种能力进行销售是一项艰巨的任务。仅仅四年后，情况发生了翻天覆地的变化。如今，每个创业公司都在尝试融入AI元素，如果不提及AI，客户似乎会感到失望。

让我们来看看这八种技术的崛起过程。在过去的三十年里，它们各自在不同的时期崭露头角，其中一些如桌面操作系统和Web浏览器的门槛相对较高，需要专业的开发技能。移动应用和物联网等后续技术的门槛相对较低，使得普通开发者也能参与其中，推动了技术的快速发展。

除了低门槛的进入方式外，核心平台的开发方式也是决定技术潜力的关键因素。是单一组织掌控新版核心平台还是任何人都能参与其中？以社交网络为例，与早期的网络相比，现代社交平台如Twitter和Facebook等允许广泛的贡献者参与开发，这种分散式的开发方式推动了技术的快速发展。

在这八种技术中，人工智能是唯一一个同时具备低进入门槛和分散式开发两种特性的技术。这使得AI在未来的发展中具有巨大的潜力。无论是智能机器人、自动驾驶汽车还是自然语言问答，AI技术的应用已经深入到各个领域。我们正处于一个激动人心的时代，因为人工智能正在改变我们的生活和工作方式。

当市场趋于统一，对于主要参与者来说缺乏足够的吸引力时，创新便会停滞或减缓。这不正是Web浏览器在二十世纪初所经历的情境吗？那时的故事充满了波澜和挑战。

此刻，我要对两大关键因素对这八项技术的影响进行深入解读。它们的位置在某种程度上的确如同Gartner技术成熟度曲线上的四个象限，其中主观性占据较大比重。接下来，我将详细解读每项技术所处的位置及其背后的含义。但在开始之前，先了解每个象限的象征意义是十分必要的。

想象一下一个世界，门槛低而开发集中，那么创新就会受到限制。因为开发人员虽然可以轻易地创建，但受限于平台的集中管理，创新只能局限于平台所有者的思维框架内。应用商店模型正是这种情境下的典型代表。开发人员必须在既定的框架内工作，对于整体方向的掌控能力相对有限。因为最终决策权往往掌握在单一权威机构手中。这是一个略显平淡的象限，因为它在推动创新方面表现有限。

当我们转向另一个象限时，我们会发现一种截然不同的景象。当门槛高且开发集中时，我们进入了一种专有模式占主导的状态。开发在这里受到限制，因为进入门槛高，普通开发者难以贡献自己的创意和想法。这是典型的专有模式在产品开发中的体现。这种情境下，创新往往局限于特定的平台或技术所有者手中。这是一个充满封闭性和排他性的环境。当然这种封闭环境在某些特定情况下可能会催生重大创新但也存在着阻碍创新的风险和挑战。当开发者拥有高度的自由但门槛极高时，可能会出现不兼容的创新局面。开发者可以自由地选择他们想要遵循的“标准”，但由于门槛过高导致只有少数开发者能够成功实现创新。这种情况下的创新虽然重大但解决方案之间可能存在兼容性问题这给技术的普及和应用带来了一定的挑战而在一个充满活力和创新的环境中门槛低且开发去中心化的情境下创新得到了充分的释放和推动这成为创新的最佳土壤在这样的环境下个人开发者不仅轻松入门而且可以建立起自己的平台形成真正的分布式创新正如AI技术的崛起和发展便是这个象限的最佳例证在深入探讨每一种技术的内涵和位置之前让我们先来简单概述一下这八项技术及其所处的象限桌面操作系统这个领域已经被少数几家巨头主导着从最初的IBM到现在的微软苹果以及Linux的崛起它们占据了市场的绝大部分份额而这些操作系统的核心代码复杂且庞大开发门槛较高对于普通开发者来说想要改进和重新分配核心平台是一项巨大的挑战因此桌面操作系统大多处于高门槛且开发相对集中的象限网络技术的演进也经历了漫长的发展过程从最初的互联网协议到各种网络公司的兴起再到如今的标准化过程虽然网络协议的制定是去中心化的但由于使用这些协议的硬件平台往往是专有封闭的个体开发者想要贡献自己的创新成果面临很大的障碍因此网络技术更多地处于高门槛的象限移动应用作为近年来快速发展的领域其门槛相对较低为个体开发者提供了更多的机会尽管面临着各种挑战和竞争但移动应用领域的创新依然活跃且充满机遇接下来我将逐一解读每一项技术背后的故事以及它们所处的象限让我们共同见证这些技术的演变和创新之路自苹果公司推出App Store以来，其在移动计算领域掀起了一场革命。移动应用程序的出现，虽然看似与网页相似，但却拥有更为丰富的功能，为消费者能力开启了新时代。对于开发者而言，创造有用的移动应用程序并非易事。尽管入门门槛看似不高，导致应用商店充斥着各色应用，但真正能够脱颖而出的应用却寥寥无几。对于那些业余编程爱好者和全球抄袭者来说，他们可能认为开发应用是一种简单的任务，但实际上并非如此。恰恰相反，只有一小部分开发者能够创造出真正优秀、脱颖而出的应用程序。

社交网络是另一种特殊的存在，无论是Facebook、Twitter还是Foursquare和LinkedIn等巨头所占据的社交网络市场都是专有、有限的标准化产物。尽管社交网络已经尝试了一些开源的尝试，但尚未有任何一个获得足够的支持者。这意味着社交网络领域的发展主要来自于少数几家大型公司。从开发者的角度看，社交网络具有中等水平的入门门槛。尽管普通开发者无法为社交网络巨头贡献新功能，但他们仍可以拼凑出类似于主流社交网络的简单应用。要将服务扩展到数百万用户却是另一回事。另一个挑战是社交网络中的网络效应问题：如果一个社交网络无法吸引足够多的用户，那么它的价值就会大打折扣。获取网络效应对于开发者来说是一大难题。不同于开发移动应用，这是一项开发者无法独立轻易实现的工作。他们需要的是大量用户的支持和使用才能创造价值。

随着云计算的发展，亚马逊凭借其AWS云计算功能和新时代的定价策略取得了卓越的成绩，Google和微软也紧随其后。云计算是一项资本密集型业务，需要巨大的硬件投入和规模化的运营才能在市场中占据主导地位。尽管云计算的入门门槛相对较低，允许开发者创造出有趣的应用和服务，但要想在云计算领域取得成功仍然需要巨大的投入和长期的发展。云计算已经催生了大量的创新和技术进步，但只有那些愿意持续投入并持续优化的公司才能真正取得长远的发展。同时这也意味着该领域的竞争相对激烈和高度集中。

物联网在过去十年中取得了一定的进展但也经历了多次起伏不定的发展过程。物联网是一个复杂的混合体包含许多不同的因素使得其发展变得复杂多样且难以预测。虽然许多软件和硬件组件都是可用的但是对于商业物联网设备而言将其推向市场却是一项艰巨的任务。此外由于各种原因物联网设备之间的兼容性仍然是一个问题即使有一些标准化也无法保证不同设备之间的无缝连接使得物联网的发展面临一定的挑战和困难需要更多的合作和创新来解决这些问题以实现物联网的全面发展和普及应用。

人工智能领域是一个充满活力和创新的领域其生态系统包括各种新技术和研究成果如LSTM、GAN、CNN等不断涌现的新研究使得人工智能领域的发展日新月异保持与时俱进至关重要。对于开发者而言进入人工智能领域的门槛相对较低所有必要的工具都是免费的但要做出有趣且有价值的成果仍需要重要的数据集和心理带宽来了解如何建立有用的模型这也是许多公司声称使用人工智能进行有趣的活动但真正掌握机器学习技术的并不多见的原因之一机器学习程序的构建比移动应用程序更为复杂需要更深入的理解和技能才能掌握虽然亚马逊已经大大简化了流程但仍然需要高度的专业技能和知识才能在这个领域取得成功同时人工智能领域的研究背景强大研究人员的活跃参与和不断更新的研究成果为该领域提供了源源不断的动力和创新机会使得人工智能成为了一个充满机遇和挑战的领域。核心平台仍在早期阶段没有重量级的平台定义AI的体验所有的机器学习和深度学习平台都是开源的拥有活跃的社区共同推动人工智能的发展和创新机会无限广阔未来人工智能的发展潜力巨大令人期待其未来的发展和创新突破将会带来更多改变世界的可能性改变我们生活的方方面面改变社会的未来面貌为科技带来更大的进步和发展提供源源不断的动力推动人类社会的进步和发展不断向前迈进！在这个充满激烈竞争的时代，谷歌、Facebook、亚马逊和百度等巨头纷纷寻找各类博士，积极重新培训机器学习员工，并投入数十亿美元推进人工智能的发展。他们的投资正在加速整个行业的步伐，而不仅仅局限于个别公司的战略议程。人工智能正以前所未有的速度和力量推动着一个时代的变革。这些投资所带来的推动力不仅是短暂的流行之风，更像是掀起了技术革新的浪潮。而这正是人工智能所处的环境。对于创业者来说，他们必须保持足够的耐心和敏锐度，以应对不断变化的市场环境。就像多米诺骨牌效应一样，只要坚持下去，他们就有可能获得巨大的回报。创业者在享受成功的也必须面对一个残酷的事实：那就是他们无法控制那些能够决定成功的因素。市场的力量、技术的转移、经济状况等都对初创企业产生着巨大的影响。尽管如此，人工智能的崛起正在成为这个时代的正确时机。分布式创新环境的兴起、大数据基础设施的发展以及企业对大数据价值的挖掘都为人工智能的崛起提供了强有力的支撑。游戏界的发展也为人工智能的进步做出了重要贡献。特别是在图形处理器优化方面，GPU的出现使得机器学习和深度学习的计算变得更为高效便捷。而对于那些想要在人工智能领域发展的人来说，他们需要掌握先进的技术知识并理解机器学习的应用门槛所在。他们也必须意识到尽管人工智能有着巨大的潜力，但其发展也面临着许多挑战和不确定性因素。尽管我们乐观地认为人工智能将拥有美好的未来，但我们也不能忽视一些潜在的风险和障碍因素的存在。这些障碍包括技术发展的不确定性、社会对新技术的接受程度等外部因素所带来的阻碍和挑战。尽管我们乐观地认为人工智能具有颠覆传统产业的潜力并成为改变未来的重要力量但也必须承认人类自身也可能成为阻碍技术发展的最大障碍之一。因此我们必须以开放的心态面对人工智能的发展同时也要保持警惕并积极应对可能出现的挑战和不确定性因素的出现我们相信人工智能技术最终会达到其潜力的巅峰但在此之前我们必须活过泡沫化的低谷期经过无数的努力才能迈向最终的胜利在这个过程中我们可能会遇到挫折和困难但我们仍然有信心克服一切挑战最终实现人工智能技术的潜力最终我相信Amara定律将适用于人工智能领域我们可能会高估短期内的技术进步但长期的影响将远远超出我们的想象让我们共同期待人工智能的辉煌未来吧！