精挑细淘，得到头条。我是李南南。
今天，我将从两个话题出发，为你提供知识服务。第一个是，安谋控股ARM股价创新高，带动孙正义身价暴涨。第二个是，北京市政府发布《北京花园城市专项规划（2023年—2035年）》。
先来看今天的第一条。最近，孙正义的身价持续上涨，原因是软银持股90%的芯片公司安谋控股，也就是ARM，股价持续走高。就在6月中旬，安谋控股的股价已经超过1650亿美元。
根据今年的福布斯日本富豪排行榜，第一名是优衣库的柳井正，第二名就是孙正义。当然，日本的顶级富豪向来变动不大。从2019年开始，日本前四名的富豪就一直是四个人，柳井正、孙正义、基恩士的滝崎武光，还有三得利的佐治信忠。但今年有个细节值得注意，在日本富豪中，财富涨幅最大的，是孙正义。
在福布斯的统计周期内，孙正义的财富比去年上涨30%，增加了61亿美元。这个涨幅主要就来自安谋控股。福布斯的评价是，孙正义实现了一个史诗级别的翻身。
注意，福布斯用了翻身这个词，潜台词就是过去两年孙正义一直不太顺。2022年年底，软银旗下的愿景基金出现巨额亏损，孙正义退居幕后，软银也进入了冬眠模式。正是在软银冬眠的半年里，GPT横空出世。去年7月，孙正义出山，宣布要展开“反攻”，主要瞄准的领域，是AI。上个月，有媒体透露，软银集团已经决定每年在AI上投资90亿美元。
日本前首富押注AI，乍一听，可能有点奇怪，毕竟在当前的AI格局里，日本的存在感很弱。你看，咱们基本上没听过日本有什么知名的AI模型，日本本土的AI模型在测评中的表现，甚至比不上已经过时的GPT3.5。可以说，这一轮AI热，几乎没日本什么事儿。
这是因为日本入局AI太晚？并不是。原因正好相反，
日本之所以在AI上落后，不是因为入局太晚，而是入局太早。
你知道，AI热并不是第一次出现。1955年，达特茅斯夏季研讨会后，人工智能作为一个独立的学科正式登场。随后60年代，就出现了第一轮AI热。当时，日本是第一批积极布局AI的玩家，也取得了不小的成就。那么，从早早布局，到无声无息，日本的AI究竟经历了什么？
最近，我看到北京大学市场与网络经济研究中心的研究员，经济学博士陈永伟专门写文章介绍了这段历史。从上世纪60年代算起，按每20年为一个阶段，咱们可以分四个阶段观察日本的AI发展。
第一个阶段，也就是60年代到70年代末，可以叫做“探索阶段”。当时，实现AI的具体技术方向，大家都在摸索。在这个阶段，日本在两个方面取得了很重要的成就。
一方面是人形机器人的研发。1973年，日本早稻田大学研制出了第一款人形机器人WABOT-1，它由视觉系统、对话系统和肢体控制系统组成，可以模仿人类行动，根据周围环境作出反应，还能和人类简单对话。在当时非常轰动。
另一方面是神经网络理论的早期探索。放在今天我们都知道，神经网络理论是AI最重要的第地基。当时，AI的技术路线还没有定论，神经网络还处在发展初期。其间，一些日本学者作出了很重要的贡献。比如甘利俊一，在1967年提出了“随机梯度下降法”，这是神经网络解决调参问题的基础。再比如福岛邦彦，他在1980年实现了“神经认知机”模型，这是后来大名鼎鼎的“卷积神经网络”的雏形。
总之，在这个阶段，日本的AI进展很快，成果也不少。但后来又为什么落后了呢？咱们接着往下看。
第二个阶段，也就是80年代到90年代，这个阶段，可以叫做“豪赌阶段”。日本准备举全国之力，研发一种新型计算机。
当时，日本经济膨胀，对很多关键技术发起了攻关，想要抢占全球技术的制高点。日本的方式是，国家牵头，选好路线，全力攻关。这种方式确实有用，比如日本成功研发了DRAM存储器，变成了当时最领先的芯片大国。在计算机发展上，日本也复制了这个打法。1978年，日本提出了一个宏大的计划，要赶在欧美之前，开发出“第五代计算机”。
按当时的划分方法，第五代计算机，就是能像人一样与用户交互的计算机，这就是今天各家AI大厂正在尝试的AIPC，在当时看来确实非常超前。
但可惜的是，在具体实施的时候出现了问题。当时，神经网络的调参问题和算力问题都面临瓶颈，AI的主流技术，是一种叫做“专家系统”的技术。神经网络，是计算机自主学习，而专家系统，是人来输入知识，教会计算机模拟人类专家的决策过程。日本动用举国之力研发第五代计算机时，也抛弃了神经网络，选择了主流的“专家系统”。
没错，听到这你可能发现了，日本在这一步似乎点错了科技树。
结果，第五代计算机算是彻底失败。想做出强大的专家系统，需要把知识、使用知识的情境，还有人机交互的规则，都明确地告诉计算机，这个工程量可想而知。因此，第五代计算机的研发成果，只有一些没用的样机。再加上，日本经济泡沫破裂，日本的AI研究也随之陷入低迷。
紧接着，咱们来看第三个阶段，也就是进入21世纪之后的20年，咱们可以叫做“掉队阶段”。2006年开始，卷积神经网络重新登上AI的舞台，逐步发展成了今天AI的关键底层技术。而日本呢？日本没有重新捡起神经网络这个领域，反而彻底落后，关键是因为，人才断代了。
前面说了，80年代之前，日本在神经网络这条路线上有一些很不错的成就。但是，在豪赌阶段，由于国家押注专家系统，带偏了日本的整个AI界。人们扎堆研究专家系统，神经网络逐渐被边缘化。而第五代计算机计划失败后，日本更是削减了对整个AI学科的资金支持，优秀的人才根本不会进入AI领域。人才的全面断层，导致日本错过了后来的AI革命。
那么，到了第四个二十年，也就是GPT时代的今天，日本在AI上还有没有机会呢？按照陈永伟的说法，
日本在90年代伤得太深，导致目前在AI上处于全面落后状态，但是，毕竟有一些历史积累，日本在应用层面，还是很有潜力的。
比如，日本可以发展具身智能，也就是把AI和机器人结合起来。从70年代开始， 日本在人形机器人上一直保持着技术领先，现在可以把AI搭载在机器人上，做出落地产品来。
再比如，日本可以发展行业大模型。现在的AI企业，普遍缺少具体行业数据的积累。而日本在押注专家系统的时候，积累了很多行业知识库。假如把这些积累用起来，也许可以开发出好用的行业大模型。
好，刚才咱们简单了解了日本AI发展史。日本早早起步，却倒在了黎明之前。回看整段历史，日本的产业政策是决定AI命运的关键。产业政策主要有两种类型，一种是纵向政策，只选定一个技术方向，然后投入重金去扶植，实现一个特定的目标。另一种是横向政策，对所有的技术路径都给予一些支持，让所有技术都自由发展。
日本当时采用了纵向的方式，集中一条路投放所有资源，这样做确实有好处，但风险很高。比如AI，你很难预测哪条技术路径能真正通向未来。也不知道哪种技术会发生突破性的变化。这时只选择其中一种，而放弃其他的所有可能，就是一场赢面很小的豪赌。
借用布莱恩·阿瑟在《技术的本质》里的说法，
技术进步是一个递归的过程，所有的新技术都来自旧有技术的组合。因此，促进技术发展的最好方式，不是孤立扶持、拔苗助长，而是为技术之间更好地碰撞和组合，创造条件。
再来看今天的第二条。前段时间，北京市政府发布了《北京花园城市专项规划（2023年—2035年）》。规划的核心，是推动城市的绿色可持续发展。其实，最近几年，很多地方都在推动绿色城市建设。包括，对老旧小区做节能改造，设计绿色建筑，对城市的公共空间做花园式改造，等等。
绿色可持续，这个概念咱们并不陌生。但是，关于这个概念的具体含义，好多人未必说得清。是种更多的树？减少碳排放？它的标准到底是什么？
关于这个问题，前段时间我从一个做绿化设计的老师那听到一个比喻。他说，
所谓可持续，本质就是利息大于消耗。
也就是，我们可以把自然资源，当成你的资产。而你的目的是确保这笔资产永远取之不尽，请问，你该怎么做？很明显，你要想让它永远用不完，能传给你的子子孙孙，就必须得满足一个条件。你要让这笔资产产生的利息，大于花销。说白了，就是永远不动本金，只花利息，而且是只花一部分。
这个道理很好理解，但落实到实践上，做到它并不容易。
贾雷德·戴蒙德曾经写过一本书，叫《崩溃》。里面讲了复活节岛上的文明是怎么消亡的。最开始，岛上有大量的树，自然资源特别丰富，岛上的居民过得也很滋润。但后来，这个文明消失了，原因是，岛民把岛上的树都砍光了。
听到这，很多人可能觉得奇怪。岛上的人难道傻吗？他们难道不知道自己离不开这些树？这不是自己作死吗？但是，回到当时，这也不能全怪岛民。因为树这个东西，是一边砍一边长的。你今天砍掉几棵，明天又会长出几棵新的。因此，在岛民看来，每天砍树也没什么问题，毕竟它同时还长新的呢。
真正要命的地方在于，新长的树，要始终比砍掉的树少一点。说白了，确实有新长出的树，森林这份原始资本确实在产生利息，只不过，岛民的消耗要高于这个利息。再加上树的生长很缓慢，岛民根本没意识到树的总量在变少。
换句话说，
人之所以过度消耗自然资源，很多时候，不是因为不懂道理，而是无法感知变化。
人对时间的感知是以天为单位的，而自然资源的生长是以年为单位的。
怎么办？既然人自身很难感知这个变化，就需要定下一个强制的约束。每时每刻，都必须让资源增长的速度，高于资源消耗的速度。也就是，我砍掉一棵树，同时一定要种下更多的树。
这就确保，你的消耗，要永远低于你的利息。其实，目前很多所谓的绿色可持续项目，采取的都是这个思路。
比如，这些年很流行的朴门永续理念，是由两位澳洲的生态学家，比尔·莫利森和戴维·洪葛兰，在1970年代提出的。朴门的核心，就是优化自然元素的排列组合，让它们能产出更多的资源。当产出资源的速度，高于人类消耗的速度，这就实现了所谓的永续。
在天津，有人设计了一个叫双新食物森林的系统，采取的就是类似的设计。他们做了一片人工森林，里面的植物正好可以在功能上形成互补。有的植物产出果实，有的植物可以改善土壤环境，为微生物提供栖息地，而微生物又可以促进植物产出果实。说白了，这个过程，就是让植物之间互相照顾，并且在这个过程中产生对人类有用的资源。你看，这就实现了我们前面说的，不动本金，只吃利息。
换句话说，
环保的本质，是跟慢变量打交道。自然植被的变化周期，远远超过人类的感知。因此，必须通过此刻的强约束，让我们把一件正确的事坚持下去，并且耐住性子，去等待慢变量的发生。
等你反应过来时，沙漠也许已经变成了绿洲。
最后，总结一下，今天说了两个话题。
第一，日本在AI领域是怎么掉队的？我们可以从中获得一个启发。面对新技术时，尽量把它当成一道多选题，去考量每一个选项，而不是把它变成单选题去孤注一掷。
第二，怎样理解可持续的定义？其中一个角度是，所谓可持续，就是利息大于消耗。把自然资源比作资产，要想让这笔资产能传给后世子孙，就必须确保，这笔资产的利息永远大于消耗。
好，以上就是今天的内容。《得到头条》，下周见。
