在20世纪初，莱特兄弟的第一次翱翔险些没有离开地面，只持续了12秒。但在几十年内，飞机彻底改变了环球旅行，并以以前无法想象的办法连接了天下。本日，人工智能正在展开类似的模式，由于它从利基创新过渡到正在重塑环球行业的无处不在的工具。像这样的技能革命可以利用一个名为“S曲线”的框架进行可视化和理解。
S曲线是技能如何随着韶光的推移而成熟的图形表示。它开始缓慢，有早期采取者、专门的用例和技能官僚。随着该技能证明其代价，它进入了一个快速增长的阶段，其采取速率加快，并更广泛地融入各种行业和运用。
然而，随着技能的进步，变得更便宜、更快、更高效，它不可避免地达到一些逻辑极限（常日由一些基于物理定律的实际物理极限定义），并沉淀在S曲线的自然“顶部”。当一项技能达到极限时，进展相对缓慢，常日须要显著增加繁芜性。例如，看看内燃机在过去20年中的效率收益。随着韶光的推移，一种新技能涌现，常日从低于原始性能水平开始，但它导致一个新的S曲线，有可能超过旧曲线。
理解这种笨重的技能演化模式对付希望就当前和未来何时投资和采取新技能做出明智决策的组织来说至关主要。对付基于人工智能或启用的技能来说尤其如此。
是什么推动了AI S曲线的步伐？
人工智能并不存在于真空中；它是实现用例的更广泛技能生态系统的一部分。要真正理解人工智能采取（或任何技能）的轨迹，主要的是要看看其他技能之间的协同浸染。例如，变压器（一种神经网络架构）彻底改变了AI模型处理和天生人类措辞的办法；我们都听说过大型措辞模型（LLM）。然而，变压器并不是环绕GPT-3等LLM创造愉快的唯一技能。相反，它是运用于LLM的变压器和许多其他使能技能为人工智能解锁了新的可能性。
正如摩尔定律所描述的那样，打算能力的指数增长一贯是并将连续是人工智能技能S曲线的基本驱动力。这种不断增长的打算能力许可儿工智能模型处理越来越大的数据集，处理更繁芜的算法，并找到以前被认为棘手的问题的办理方案。关键是，组织必须考虑使能技能，如云打算和大数据剖析、摩尔定律和开源软件运动，以及与人工智能本身领域的研究协同事情，以进一步加快人工智能创新和采取的步伐。
中断是非线性的，可能来自核心场之外。我们可能会看到由全新打算形式驱动的下一波人工智能。例如，具有内存处理的神经态打算机是非冯·诺伊曼系统，如果完善，将大大减少实行矩阵数学所需的打算能力，为人工智能模型实行带来巨大的好处。
将旗子暗记与噪音分开
本日的人工智能景不雅观很像杰克逊·波洛克的画——一系列看似混乱的可能性和实验。但就像波洛克的绘画被确定为基于分形一样，人工智能空间进步的根源是模式。随着人工智能的进步，很随意马虎陷入炒作中，并将其运用于我们碰着的每个问题。
主要的是要认识到，一些看似新的人工智能运用程序实际上并没有办理新问题；它们只是将人工智能运用于我们已经知道如何通过其他办法办理的任务。这就像那句格言：“当你被锤子时，统统都看起来像钉子。”
真正的寻衅（和代价）在于将旗子暗记与噪音分开——确定人工智能可以真正产生影响并为繁芜问题供应新办理方案的领域。
平衡人工智能时期的风险和回报
随着人工智能等新技能的涌现和成熟，组织必须在保持竞争力的须要与早期采取干系的潜在风险和不愿定性之间取得平衡。
这个寻衅并不新鲜。克莱顿·克里斯滕森（Clayton Christensen）在他的《创新者的困境》一书中描述了公司在保持现有的盈利商业模式和投资新的潜在颠覆性技能之间面临的困难选择。那么，组织如何驾驭这一决定呢？
一种方法是确保有一个专门的单位在较长的韶光内运行，在季度或年度报告压力之外。通过拥有一个以长周期运行的单位，特殊关注深度技能和新的商业模式，组织可以为颠覆性变革和趋势创建一个“预警雷达”。该单位的事情是扫描地平线，识别潜在的中断，验证它们，并将这些问题提交给组织的高层进行综合。他们专注于以下问题：
这项新技能对我们的业务意味着什么？
这是潜在的毁坏、机会，还是两者兼而有之？
我们须要如何调度我们的计策和能力来应对？
有时，该单元必须阐明，当前技能正在达到S曲线的顶端，利用相同方法得到的额外收益可能不值得增量投资，纵然颠覆性技能的性能不如现有技能。
人工智能推动增长的三个角度
对付资源有限的组织，须要采纳不同的方法。首先理解您在哪种模式下操作至关主要。您是否处于科学模式，寻求理解一项技能的基本事理？还是您处于工程模式，专注于运用技能来办理详细问题？
如果您没有资源来区分这些模式，那么将韶光和把稳力投入到三个不同的视界上很主要：
第一个地平线是现在。本日发生了什么，我们如何优化我们当前的运营？
第二个地平线是不久的将来。接下来会发生什么，我们如何定位自己来利用这些机会？
第三个地平线是迢遥的未来。迢遥的地平线上有什么，从长远来看，它可能会如何塑造我们的行业？
通过监测这些视野的更新和趋势，组织可以随时关注新兴技能的非线性发展，并限定企业计策惊喜的潜力。这不一定须要一个独立的单元，但它确实须要一个独立的活动——一个寻思熟虑的努力，从日常中退缩，考虑大局。
当我们驾驭快速发展的人工智能景不雅观时，我们须要以奇妙和当心的眼力来靠近它。S曲线提醒我们，未来的旅程不是一条线性路径，而是一个动态和迭代的过程。通过关注人工智能S曲线的动态和影响采取的成分，组织可以在计策上定位自己，以取获胜利。