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哲學宗教 邏輯學
 
 
 
 
趨勢思考
 作  者: (日)佐藤航陽
 出版單位: 江西人民
 出版日期: 2018.12
 進貨日期: 2019/4/15
 ISBN: 9787210108696
 開  本: 32 開    
 定  價: 285
 售  價: 152
  會 員 價: 152
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編輯推薦:

◎一手打造日本IT界傳奇企業的知名企業家,從對世界知名IT公司案例的研究出發,結合自身創業經驗,首次公開分享個人獨創的預測未來思考術——佐藤式思考法,教你如何在下一波科技新浪掀起之前成功搶佔先機。

◎只有0.01%的人才能成功掌握世界變化的規律

擁有12億使用者的全世界*的社交平臺Facebook,為何要以10億美金買下只有3000萬使用者的Instagram?世界著名的創投公司Y Combinator如何慧眼看出Airbnb和Dropbox的潛力?

這些案例告訴我們:世界知名企業家之所以能夠獲得


內容簡介:

進入21世紀之後,科技一直是帶領時代前進的關鍵。能夠在科技潮流*站穩的公司,便能在下一波科技新潮掀起之前掌握成功先機。然而只有0.1%的人才能預測世界變化的模式,99.9%的人都在錯誤地預測未來。

本書作者佐藤航陽,曾一手打造日本IT界傳奇公司——Metaps,並開展了全球性事業。在這本書中,作者從科技、國家等幾個方面出發,分析應該如何識別社會的發展規律。並且深入分析了全世界知名IT公司案例,結合個人親身的創業經驗,提出了一套能夠預測未來的具有普遍性的思考體系,告訴讀者如何用線來思考並理解社會變化的原理與原則。書中更有作者獨特的“佐藤式思考法”,讓你能夠從瞬息萬變的科技變動中看出未來的方向,搶佔先機!


作者簡介:

佐藤航陽,Metaps股份有限公司的董事長。2007年大學在學中創立Metaps股份有限公司,擔任董事長。2011年活用人工智慧,開創了APP收費支援平臺“Metaps”。迄今為止,籌措資金累計57億日元。在東京、新加坡、香港、臺灣、上海、聖法蘭西斯科、首爾、倫敦等8處地點開展全球事業。2014年開始支付服務“SPIKE”。2015年被選為福布斯“拯救日本的創業家best 10”AERA“突破日本的100人”。


圖書目錄:

前 言 007

為什麼99.9% 的人會錯誤預測未來? 007

0.1% 的人看清了“世界變化的規律” 009

從商業世界窺見未來 011

市場變化不斷加速 012

“精益創業”無法獲勝的理由 014

用線而不是用點思考 016

第一章 科技發展自有其“趨勢” 001

科技的三大“本質” 003

1. 人類的擴張 003

2. 對人類的教育 004

3. 從手掌飛向宇宙 006

智慧手機是“帶電話功能的超小型電腦” 007

滲透進世間萬物的網路 009

大資料找到了名為人工智慧的“出口” 012

各種事物中蘊含的智慧 017

科技讓“天才”的量產成為可能 021

人類是規律的集合體 024

世界中隨處可見的眼與耳 026

和航太產業融合的網路 030

能夠想像到的技術已經幾乎全部實現了 034

所有企業的“目的地”都相同 037

時機決定一切 039

尼古拉·特斯拉的不幸 041

第二章 一切從“原理”開始思考 045

一切從“必要性”開始 047

在日本無法進行革新的真正理由 050

回到原理思考 054

作為思考輔助線的三種社會類型 056

1. 血緣型的封建社會 056

2. 軸心型的近代社會 057

3. 分散型的現代社會 060

科技模糊了界限 063

1. 國家和企業 064

2. 公司內外 068

3. 自己和他人 069

國 家 071

領土·國民·權力 073

國家VS跨國企業 079

開始用權力限制跨國企業的國家 080

融合的國家和企業 084

圍繞貨幣發行權的競爭 086

政 治 090

被省去的選舉與議會 092

投票率低是壞事嗎? 093

國家也需要經營戰略 095

資本主義 096

作為價值媒介而誕生的貨幣 096

隨著資本主義的誕生成為社會的主角 097

資本的“獨行” 098

貨幣不過是選項之一 099

財務報表上無法記載所有的價值 101

政治與經濟合為一體 104

價值等同於利益 105

價值主義的特徵 107

1. 回歸目的 107

2. 選擇自由的擴展 108

主義思想的“保質期” 110

資本和資訊價值逆轉的世界 112

變化速度?個人?法人?行政·司法 115

第三章 科技是人類的敵人嗎? 117

連創業家都開始放棄的科技進步 119

革新成為人們不安的對象 121

“機器人奪走工作機會”言論所欠缺的視點 123

各種事物接近免費 127

因企業而異的基本收入 129

作為削減生活費用工具的分享型經濟 134

人工智慧將重新定義人類 137

IT對人類來說就是“大拇指” 141

個性化的謬誤 144

對人類威脅最大的還是人類 149

1. 網路安全 149

2. 跨國IT 企業和政府的協作 151

3. 戰爭與機器人 153

科技能夠取代神嗎? 155

第四章 搶先未來做決定 165

回避效率化的“陷阱”的方法 167

1. 堅持從原理開始思考 169

2. 知曉科技的現狀 170

3. 確認時機 171

將媒體和周圍人看作試紙 173

在把握規律前不斷試錯 175

懷疑邏輯思考 177

事後添加合理性 181

不相信自己的投資大亨 185

不要根據自己現在的能力做決定 188

不在有規則的地方戰鬥 191

比起信任感,要更相信規律 195

以平等來決斷 200

為了讓未來提前到來 202

後 記 207


章節試讀:

第一章

科技發展自有其“趨勢”

第一章首先會考察科技發展中隱藏的“性質”。之後,根據其發展史和這種“性質”,預測會有怎樣的未來,確定大致的趨勢。

科技的三大“本質”

科技的變化是呈線型的,而並非點,因此我們首先需要理解科技本身的特徵。從宏觀的角度來看,各種科技的本質特徵,可以總結為以下3 點:科技是“人類的擴張”,科技“總有一天會開始教育人類”,以及“從手掌開始,擴展到宇宙”。

1 人類的擴張

追本溯源,科技到底是為何誕生的呢?

從石器到網路,所有的科技都以某種形態擴張了人類所擁有的能力。

例如,斧子和弓箭就擴張了人手所擁有的能力,這樣就很容易理解了。

文字和書本是將過去個體的大腦內總結的資訊記錄在物體上,使該資訊可以和其他個體共用,從這點來看,可以看作是人類大腦的擴張。科技總是在擴大人類的能力,將單獨的個體做不到的事情變成可能。隨著科技的規模變大,機制也越來越複雜,就難以辨認具體是擴張了哪些內容,但它的本質是不變的。

蒸汽和電力將人類四肢的動力擴張了幾萬倍。如果用人力來驅動蒸汽機車,完全無法想像需要多少人。同樣,如果沒有電力,無法使用吸塵器和洗衣機的話,光是依靠人類的勞動,我們的生活會變得一團糟。

另一方面,電腦和網路、電力、蒸汽不同,完全是向另一個方向擴張了人類的能力。它的本質是“智慧的擴張”。

電腦被發明之後,人類就掌握了超越個體人類大腦的計算能力,可以通過網路和他人即時交流。如果說蒸汽和電力科技是在現實世界的“動力革命”的話,電腦可以說是在大腦內部的“智慧革命”。

2 對人類的教育

科技擁有伴隨時代發展開始教育人類的性質。新科技在社會中普及之後,人類便會為了適應這項新科技而改變自己的生活方式。這樣的狀況簡直就是科技在教育人類。

貨幣原本是為了解決以物換物效率低下的問題而誕生的“科技”。生活在現代的我們,聽說貨幣是一項科技時一定會覺得不可思議,但是在無法保存物品價值的時代,可以想像到貨幣的誕生簡直是飛躍性的變化。

在貨幣誕生後不久,資本主義開始普及時,貨幣便開始了對人類的教育。在現代人判斷價值的標準中,一定是有貨幣的存在的。

吃飯和住宿等提高人類生存率的行為,可以通過貨幣得到保證。這樣一來,通過貨幣來計算各種事物的價值,思考事物就變得十分容易了。在此之前相對模糊的“價值”這一概念,

通過貨幣被數值化,並且能夠被比較,因此以貨幣為中心來計算得失是很有效率的。貨幣當初是為了使以物換物更加有效率而誕生的科技,現在則對判斷價值的標準產生了影響。

人類發明解決問題的科技。隨著時間流逝,科技深深紮根於社會結構中,不知從何時開始科技本身在束縛著人類的精神和行動。這樣看來,人類和科技的主從關係簡直就是顛倒了。

電腦就是一個典型的例子。初期的電腦是為了快速處理大量資料而誕生的產物,只擴張了計算功能。但是,電腦滲透到了社會整體,學習了海量的資料,發展出智慧,現在是以最具效率的行為在“教育”人類。隨著時代發展,最初根據人類輸入的命令運行的電腦,進化成指導人類行為的老師。或許現在我們正在目睹這樣主從關係轉變的一幕。

3 從手掌飛向宇宙

從物理的位置來看,科技發展的進程也有一定的規律。之前說到了科技擴張人類所擁有的能力,這種擴張經常是從我們的“身邊”開始的。

最開始是四肢的擴張。鈍器、斧子、弓箭等武器擴張了手的功能,草鞋擴張了腳的功能。接下來,科技從身體處分離,在物理意義上的廣闊空間裡擴張人類的功能。

科技從手中的道具變成和身體分離的器具,被配置在室內,又發展到室外,變為火車、汽車等移動手段,跨越了距離,最後克服了重力變為飛機飛上天空,甚至飛出地球,飛向宇宙。

從電這一種科技來看,這種進程也是共通的。初期是在實驗室誕生,然後變為一般家庭室內照明的電燈泡。不久,電力就被送達到社會的每一個角落。最終和社會中所有工具有所關聯的電,變成了仿佛空氣一般的存在。科技像這樣經過一定的發展過程,逐漸滲透並擴散開來,越是不斷滲透,就越是變成日常的一部分,令人感覺不到它的存在。



智慧手機是“帶電話功能的超小型電腦”

對於生活在當今社會的我們來說,正在滲透社會的每個角落,帶來最大影響的科技,當然是資訊技術。在這裡我將提煉要點,回顧一下電腦和網路的發展歷程。

實際上,電腦是從軍事產業中誕生的。最初,製造電腦是為了在炮擊敵軍時根據飛機的位置和速度來計算彈道。

1946 年,被稱為“巨大頭腦”(Giant Brain)的ENIAC 電腦問世,它能夠組合不同程式進行各種計算,是字面意思上的“巨大”系統。隨後,負責開發原子彈的曼哈頓計畫的天才數學家馮·諾依曼提出了將硬體和程式(軟體)獨立出來的概念,根據這個原理,誕生了程式內置的EDSAC 電腦,也就是現代電腦的雛形。再後來,IBM 公司將電腦帶入統計銷售額和虛擬商務的商業世界。

接下來的巨大變化是在20 世紀80 年代。Apple 開始出售個人電腦(PC),從而廣受好評。隨著電腦的機型不斷變小,就開始進入了個人持有電腦的時代。隨後,普通家庭都擁有了電腦,而連接這些電腦的網路也迅速普及。Yahoo 和Google等IT 企業也在這樣的趨勢中發展壯大。現在,PC 的時代即將結束,智慧手機成為了電腦終端的中心。

對於我們來說漸漸變得不可或缺的智慧手機,也是電腦小型化潮流的產物。“智慧手機”這個名字會讓人理解成“聯網的電話”,但從電腦進化過程來看,應該理解為“帶電話功能的超小型電腦”。



滲透進世間萬物的網路

受到電腦小型化的影響,在我寫這本書時,業界最熱門的話題是物聯網(IoT),也就是世間萬物網路化的現象。

如今在超小型化電腦上加入感測器的技術十分發達,各種物體都有連接網路的可能。繼手機(智慧手機)之後,是手錶(也就是智慧手錶)、電視(數位電視)、房子(智慧房屋),

最後連道路也聯網了。所有的物質都連接到網路,世界中物品和物品之間開始了資訊傳輸。

實際上這也和之前講到的電力普及是同樣的過程。電力從電燈泡開始,最終隨著發電廠的供電和家中各種物體連接起來,使其具備動力。讓團扇變成了電風扇,掃帚變成了吸塵器。

網路也經歷了完全相同的過程,再過幾年,就會和電力一樣,滲透到社會的每個角落,變成空氣一樣的存在。

電力和網路擁有這樣性質的背景是熱力學和統計學世界裡的“熱力學增大法則”。這條法則指出,世界(自然)隨著時間流逝,會從有秩序的狀態變成無秩序的混沌狀態。

地球一開始也是一顆荒蕪的行星。現在地球上存在數億的動物和植物,數量還在不斷增加,向著無秩序的方向持續前進。

作為人類能力的擴張的科技,也從人類身邊功能單一的物體開始,隨著時間流逝而變得越來越複雜。從室內飛向室外,擁有了反復朝多個方向滲透的性質。

當所有事物連接上網路之後,我們的生活會發生怎樣的變化呢?例如,從家裡和辦公室電力的開關到室內的溫度調節等事情,雲端上的電腦會從一些操作上學習人類生活的規律,

漸漸學會怎樣自動為人類做這些事。再進一步的事情也是有可能的,手錶連上網路就能即時把握自身的健康狀況,如有異變,電腦便會提醒主人,根據每個人不同的體質,系統甚至會提供最合適的維持健康的手段。

網路連接上各種終端,意味著現在能夠被收集到在此之前無法觀測到的各種資料。而這件事的延長線則是“略過意志決定”。

休息日的約會計畫、最適合的跳槽公司、結婚物件的選擇、投資的經營判斷……所有的情景中,應該採取什麼行動才能得到最佳結果,系統都會告訴我們。

從現在開始,人類除了使用與生俱來的大腦之外,還可以使用存在於外部的多種“智慧”並依靠它們來生活。

其實“使用自己以外的智慧”這件事本身就不是什麼嶄新的能力。人類在發展文明的過程中,通過書籍的形式將祖先的智慧留給後代,在家庭內將父母的智慧共用給兒女,提高生存率。

現在,使用Google 等搜尋引擎,讓人們能夠借鑒他人智慧的範圍又進一步擴大了。但是,什麼樣的資訊對自己來說比較重要,哪些是應該知道的,像這樣的優先順序是現有的搜尋引擎無法告訴我們的。今後,從借鑒他人智慧更加前進一步,在人類進行搜索前就給出最合適答案的具有能動性的“智慧”將會誕生吧。其誕生的契機就是能夠自律地學習和行動的電腦,人工智慧(AI)的發展。



大資料找到了名為人工智慧的“出口”

各種終端連接到網路,相應產生的記錄資料非常多。像這樣用Excel 無法完全處理的資料從幾年前便被稱為“大資料”,由於和提升商務效率相關,所以備受期待。

實際上,能夠靈活運用大資料並使其產生價值的企業並不多。雖然大家都希望能夠使用大資料,但目前還處於不知應該如何使用的狀態。

但是,到現在已經有人為大資料找到了發展的方向。那就是人工智慧(AI)。人工智慧這個詞,根據人們立場的不同,也被賦予了不同的定義。由於AI 在未來社會中是非常重要的因素,所以我在這裡簡單整理一下人工智慧的歷史以及今後的展望。

人工智慧這一構想本身不是新生事物。想要再現人類智慧的嘗試從50 年前就開始了。當時的研究者大致可以分為兩個立場。那就是“強AI”派和“弱AI”派。

“強AI”派的主張是,為了再現智慧,首先要弄清楚“人類的精神究竟為何物”,在此基礎上,必須先用程式再現人類的精神構造。

另一方面,“弱AI”派的想法比較現實。關於人類精神的定義實在太難以解答,只要最後AI 能呈現出和人類一樣的思維方式和行動,是否就可以將其稱為“智慧”?他們並不強求完全再現人類精神構造的過程。

經過長年的爭論,現在,說起人工智慧基本上都是指向弱AI。人類的精神過於複雜,要在理解其構造的基礎上再現人類精神構造這樣的想法,目前是不太現實的。

那麼,人類是如何判斷現在的弱AI是擁有智慧的呢?英國的天才數學家阿蘭·麥席森·圖靈提出的圖靈測試,為測試機器是否擁有智慧設置了幾檔難度。

在聽不到聲音的被隔離的環境中,讓人類只用文字和電腦聊天,人類如果無法判斷聊天物件是人類還是電腦的話,那麼即可判斷這台電腦“擁有智慧”。

弱AI 所擁有的智慧實際上是統計學的延伸。首先讓電腦學習龐大的樣本資料,從資料中尋找一定的規律,然後使用這些規律預測未來,開展下一步的行為。

我們要做一件事時,會經歷以下4 個步驟:

? 學習

? 認識規律

? 預測

? 行動

例如,想要說話,首先要識別對方是不是人類。因此需要“學習”人類的特徵,需要“根據規律識別”對方是不是人類(有兩隻眼睛、一個鼻子,長著頭髮,嘴巴會動等)。接下來,推測出面前這位應該是人類,在建立這種預測的基礎上下意識地“實行”說話這一動作。

如果要讓機器來學習我們人類下意識地進行的動作規律的話,需要收集龐大的樣本資料。在網路出現以前,要收集幾百幾千份樣本資料是一項巨大的工程,成本非常高。而將收集好的資料進行整理和計算,再總結出規律的話,更是要耗費大量的精力。

但是,最近20 年網路迅速普及,個人可以通過網路和他人進行互動,因此伺服器上儲蓄了大量的記錄資料。與此同時,伴隨著電腦的高性能化和小型化,人們可以用低廉的價格買到擁有很高處理計算能力的電腦。

伴隨著這些變化,人工智慧再次成為人們關注的物件。與電腦和網路出現之前相比,不論是收集龐大的樣本資料,還是分析資料、總結規律都降低了不少成本。在這裡,從前無法活用的大資料,找到了人工智慧這一出口。

最近,在人工智慧界又有了一項新的突破。那就是深度學習,是一種彌補了現有的電腦學習的缺點的方法。在此之前的機器學習中,無論電腦的計算能力多高,思考“特徵量”—為了識別概念的變數這件事也只能由人類來完成。

例如,至今為止讓電腦辨認人類時,人類需要將“一個腦袋、兩隻眼睛、一個鼻子一張嘴、兩隻手兩隻腳……”這樣的人類特徵作為變數,預先設定好之後再教給電腦。也就是說,要讓電腦學習什麼資料、看什麼指標,都取決於人類的設定,並沒有實現自動化。但是,深度學習不需要借助人類的設定,就能夠讓電腦自動提取出“特徵量”這一資訊。

2012 年,Google 發表了一個大新聞,“讓電腦在YouTube上學習大量有關貓的視頻資料,成功讓電腦對於貓這一概念有了認識”,在其背後就有深度學習的發展的結果。這台電腦沒有讓人類教自己“貓是什麼”,而是自己學習了龐大的資料後,識別了“貓”這一概念。

在2015 年,Google 收購了名為DeepMind 的專門研究深度學習的企業,該企業發表了能夠自己學習遊戲並進行攻略的人工智慧“DQN”的相關資訊。根據DeepMind 的發表,這個人工智慧學習了49 種遊戲,其中超過一半的遊戲獲得了超過人類記錄的75% 的分數。

不僅是Google,微軟、中國的百度、IBM 等大型企業都在人工智慧的研究領域投入了大量資本。它們如此關注人工智慧這件事並不止是出於科學上的意義,而是關心人工智慧給商業世界帶來的巨大衝擊。

在現階段,AI 雖然只是在進行“將廣告效果最大化”“將最合適的資訊推薦給個人”“下象棋”這樣強化目的單一的工作,但已經發揮出了超越人類水準的能力。另一方面,關於理解複雜狀況並做出最合適的判斷這樣廣泛應用的智慧,還存在大量的問題。

但是,由於近幾年的飛速發展和資金流入,今後關於人工智慧的開發會急速發展已成定局。以前科幻小說中設想的“不僅會做計算,還能做決定的電腦”正在逐漸變成現實。

各種事物中蘊含的智慧網際網路一開始是出現在軍事產業,後來被應用到商業,隨後進入到普通家庭,實現了急速的發展。如今網路已經走出室內,開始連接各種事物。現在可以切實預想到的發展是各種事物中蘊含著“智慧”的世界,這是繼事物的網路化之後下一個階段的發展。

到2020 年,預計會有250 億台終端連接到網路。從現在開始,各種被稱為“智慧○○”的終端會不斷增加。隨著這樣的發展,人工智慧通過學習存儲在雲端的大量資料,能做出更加精確的判斷。

最終,準確度非常高的AI 將學會如何控制硬體。在這個階段,與網路相連的事物將會擁有智慧。

智慧的發展過程,存在4 個階段:

? 存儲大量資訊

? 人類手動改善存儲的大量資訊

? 人類從存儲的資訊中提煉出規律,將規律放入系統中檢測並改善

? 為了改善規律的認知,將所有判斷交給系統來執行

如果僅是將終端連接網路的話,這樣的設備只能擔任收集資訊的工作,只能做到? ~ ?。但是擁有雲端的AI 可以做到第四點的話,便可以稱為“智慧”了。

這樣一來,不過是作為連接網路、傳輸資訊的感測器的終端也能自發地學習行動,進化成擁有智慧的電腦了。

活用網路傳輸資訊,在雲端上學習大量資料,就能即時反應在終端上。比如現今的智慧手機應用軟體,負責使用者介面的部分需要下載到終端才能運行。然而在需要即時上傳資料的領域,則需要通過雲端和網路進行通信。

Pepper(胡椒)等被稱為智慧型機器人的硬體也一樣。如果用戶安裝喜歡的應用,那麼用戶的使用方法和喜好等資訊會通過即時通信被上傳到網路、用於看護、導購等各種用途。今後,同樣的事情會在連接網路的所有設備上發生。

現在我們生活中接觸到的事物開始擁有智慧的話,生活會發生怎樣的變化呢?

首先簡單的工作會全部變為自動化,這一點將很快就會實現。Google 和特斯拉汽車公司已經著手推進無人駕駛的“自動駕駛汽車”的實際應用。一旦實現了自動駕駛,就能從資料中學習到乘車者的回家時間和移動路線,實現自動接送,不用指示即可將人送到指定場所。駕駛之外的工作也會漸漸發展為自動化。

例如,店鋪的導購和結帳等簡單的工作,也是確實正在實現自動化的領域。要判斷一件工作是否簡單,其中一個標準是看它能否歸納成操作手冊。能夠歸納出操作手冊,也就是說能決定規則,這樣一來編寫程式會變得異常輕鬆。只要即時轉換儲存在雲端的資訊,整個店鋪的交易變更就能在一瞬間完成。

無論是駕駛還是導購,都需要根據狀況做出靈活的應對,但某種程度上具備一定的規則。像這樣目的明確、容易歸納出操作手冊的工作,正是弱AI 最擅長的領域。

最近幾十年,社會以人工智慧為軸進行了激烈的變化,我會在第二章中詳細介紹這些變化。這些變化不能以“點”來捕捉,而需要根據以下一系列過程的“線”來理解。這樣一來就能更容易看清它的本質。

? 電力催生了電腦

? 電腦連接上網路

? 網路滲透社會每個角落,發展成物聯網

? 將網路中產生的大量的資料收集到AI 中

? 能夠自主判斷的AI 開始學會分析資料、做出判斷

? 從一切事物中獲得智慧

最重要的是用“線”將這些變化貫穿起來理解,而不是只分析獨立的“點”。



科技讓“天才”的量產成為可能

“人工智慧會代替人類的一部分功能。”

針對這樣的言論,一定會有人提出反對:“無法將人類的感情統計出數值。”但是,最近的科技發展,甚至可以逐漸解析人類感情的部分。重視牽動人類感情的創作領域,已經開始受到了影響。

迄今為止,電影、漫畫、遊戲等娛樂產業,都是依靠一部分天才創作者的靈感製作出熱門作品的。但是,網路和網路中產生的龐大使用者資料,也許會顛覆過去的一切。

在家用遊戲機的時代,一般都是將遊戲機連接到電視來玩遊戲的。

但是,僅僅連接到電視上的話,不管多少玩家玩遊戲,遊戲公司都無法獲得遊戲中哪裡有趣、哪裡無聊這樣的用戶回饋。

獲得回饋的手段也只有在遊戲發售之前反復玩試玩版,來確認遊戲的效果如何。發售之後才會知道遊戲賣得好不好,簡直是高風險的產業。

而聯網型的遊戲,可以通過網路收集玩家的資訊,從而從科學的角度來分析“有趣”和“無聊”這樣的感覺。大量玩家互相競爭或者互相幫助推進遊戲發展類型的遊戲,則可以把玩家放棄遊戲和有熱情玩的地方作為記錄保存下來。從這些資料裡分析出規律,即使在遊戲發售後也能更改劇情、不斷完善,吸引玩家繼續玩下去。

也就是說,和包裝好後再銷售的軟體不同,這樣的遊戲並非是完成品。只有在沒人繼續玩的時候,一個遊戲才會“結束”。

網路完全改寫了遊戲製作的規則。同樣的事態在電影和漫畫的領域也會發生。在日本,類似DeNA 公司提供的漫畫王(MangaBox)這樣的免費漫畫應用軟體迅速流行。漫畫家可以通過分析資料知道自己作品中的哪部分最能夠打動讀者,這樣的資料也全部都會被保存下來。將來通過資料分析讀者的屬性,就可能為不同讀者提供最適合他們的結局。

我曾經從在娛樂行業的朋友那裡聽說,迪士尼公司已經積累了大量關於觀眾的“感動規律”的訣竅,只要在現有的範本框架裡製作電影就好了。實際上,日本少年漫畫雜誌中的熱門作品的角色設定和故事展開也有許多相似之處。

可以預想到,今後這樣的固定規律資訊會變得更加普遍。

像這樣某種類型的“勝利規律”在行業中只有一部分的人知道,也就是“傳說中的秘訣”。正因為這不是每個人都能掌握的,所以才存在天才。但是,一旦人類的感情也能被製作成資料,那任何人都能夠通過這樣的資料分析出規律,天才便失去了其稀有性。

目前為止被認為是最好的手段,在經過資料分析後也許會發現其實是錯誤的,這樣的事態會不斷發生。

“開心”“有趣”“悲傷”等感情,在此之前都被看作是過於複雜而無法理解的,仿佛黑匣子一樣的存在。今後,隨著內容的電子化,讀者的傾向作為資料變得視覺化,感情也會變得能被分析。業界整體也會因科學的解決方法,從依靠一部分天才創作者的產業變為可複製性極高的產業。簡直就好像是解析了“秘制的調味汁”的成分,並將其量產一樣。

連“感情”這樣公認最難轉化成數值的領域,科技也開始構築起了相應的邏輯想要收集這方面的資料。人類是規律的集合體我所經營的公司利用人工智慧,從各種應用軟體資料中找出使用者的行動規律,向全世界的軟體發展商提議下一步應該實施怎樣的策略。

例如,分析出“在遊戲中開始這種行為的玩家,棄玩的可能性很高”的話,就會提出“應該給他看其他的應用軟體的廣告”的策略。

事業的核心是讓投放在智慧手機上的廣告效果達到最大化。通常在網路上投放廣告時,會同時投放許多版本,一邊統計效果,一邊調整。有些廣告的點擊率很高,轉化率卻很低,也有低點擊率、高轉化率的廣告,廣告在用戶那裡達到了怎樣的效果,只要看一下資料立刻就能明白。另外,給怎樣的人看怎樣的廣告,也可以指定目標使用者的屬性,結合多種判斷標準,就能分析出要怎樣投放廣告才能使利益達到最大化。

在全世界的範圍內進行這樣的資料分析,意味著能夠每天分析數千萬,甚至數億名用戶的行為。從這些資料中得到的結論,顛覆了我對人類的認識。

平時和各種各樣的人交談,會覺得人的性格、興趣、外在特徵都充滿了多樣性。

可以說是“十個人十個樣”。但是,如果從幾千萬用戶“在幾乎相同的條件下會做出怎樣的反應”這樣的觀點來分析的話,就可以發現儘管使用的語言和所屬的文化完全不同,核心用戶或棄玩用戶的規律幾乎是相同的。並且,看上去屬性完全不同的人們,只要分析他們的行為,就會發現他們也可以被歸納成幾種固定的規律。

在人類的眼中看起來毫無共通點的事物,利用資料這一形式分析後卻發現它們其實基於十分簡單的規律。這個法則說明,人類實際上是規律的集合體。


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