龙马
创新的本质是进化算法
这种模式中,创新既来自学习现有知识、评估较佳发展方向的“估值网络”,也来自“启发式搜索”出的较优路径,也来自“暴力搜索”探索出的结果,还来自类似随机的“蒙特卡洛方法”产生的试探
世界大国都希望能促进本国的技术创新。那么,什么才是促进自主创新的最好方法?
有种很自然的想法是:要实现创新,就要加强对科技产业的规划、引导;要减少外国的竞争压力,扶植本国企业。
然而,事情并不那么简单。
巴西在1970和1980年代就曾实施过这样的产业政策,但其效果难如人意,不仅国内产业未能跟上国际趋势,而且拖累了经济发展。最终,在内外各种压力之下,巴西不得不放弃了一味寻求信息产业“自主化”的政策。
日本通商产业省也曾早在1960年代就对发展信息产业作了规划,几大公司都得到了专有的技术扶植。然而,信息产业处于急剧的发展中,经过一段时间的竞争,有些不合时宜的技术就被更新换代了。但日本国内市场并没有这样的竞争环境,所以他们的技术往往会落后。在1970、1980年代新技术改变风向时,通产省鼓励国内厂家以“第五代计算机”对抗,但因为没有丰富的产业生态圈,计划未见成效。此后,产业硬件市场被亚太新兴地区厂商分走。在商业软件行业,日本大公司缺乏在开放的研发环境中的竞争力,国内市场也被微软、甲骨文、思爱普等外资公司占据。
另外一种模式则是,让企业在市场竞争中出成果。
这种模式可以说是有并行进化算法的多层神经网络,在人工智能领域的所有算法,都可以在技术-经济结合的领域找到端倪。这种模式中,创新既来自学习现有知识、评估较佳发展方向的“估值网络”,也来自“启发式搜索”出的较优路径,也来自“暴力搜索”探索出的结果,还来自类似随机的“蒙特卡洛方法”产生的试探。
其表现就是,新、小企业众多,新技术层出不穷。公司、团队和非盈利组织间没有分明的界限,智力资源有各种自由组合,分散性地从事研发。而企业、团队也接受市场的检验,适者生存。在“并行”的创新网络中,研发创造活动极为活跃,有利的创新有机会迅速扩张影响,影响产业生态。
今天,拿起一台新潮的智能手机,逐项倒推,分析所有的软硬件技术来源,并不太困难。但在十几年以前,想前瞻性预计到所有必需的技术细节,则并不可能。因为每个领域的发展方向都是树状和动态的,要接受消费者和其他技术领域的复杂影响。自顶向下预测未来科技领域的中期准确变化,在数学上和预测一棵树苗的未来准确形状一样:做不到。
因此,不应将产业创新的希望寄托在预先的规划、扶植上。在技术革命时代,即便想要补贴创新技术,恐怕也不能准确地补贴到未来能真正领先的创新点上。因为所谓创新,其特征往往是在未知领域,有事先预料不到的突破点;而在每个成功生存的创新背后,都有无数没孕育发芽的创新。
与之相对照,预先规划的科技树其实谈不上有什么算法。就是根据既有信息,向已知的项目投资。但实际上,受限于补贴和非市场投资的规则,技术-创新网络中的关键点,人,会失去适应环境的智能,其行为类似套利的机器,不仅可能产生寻租行为,即使最简单的负反馈,“试探效果不佳就终止”也难以实现,从而产生智力资源的浪费。
为了更好地促进创新的产生,需要的是智力资源和经济资源的自由组合、完善的产权保护,促成有机的创新网络。因此,开放的研究、金融和商业环境,对保护知识产权友好的法治基础,以及与世界学术、研发、商业环境的一体化,才是最有价值、最需要培育的。
(作者系历史学者)