阿里云優(yōu)惠券 先領券再下單

日前在與馬克·雷波特的對話中，其創(chuàng)始人周曦明確表示，云從科技已經(jīng)不再將目光局限于大數(shù)據(jù)和深度學習，而是將關注點落在人機協(xié)同上。

馬克·雷波特是網(wǎng)紅機器人廠商波士頓動力的創(chuàng)始人。從被谷歌賣掉、軟銀接手，到如今再傳出被賣的消息，波士頓動力目前的商業(yè)化之路前途未明。

周曦篤定，人機協(xié)同能夠驅(qū)動更好的未來。相比較下，醉心于機器人本身，馬克·雷波特在機器人更好去服務人類這件事上，似乎還沒有找到清晰的實踐方向。

而就在近日，英國巴克萊銀行宣布與亞馬遜達成合作，利用AI技術(shù)在德國提供無感的個性化信用卡支付服務。

在《金融時報》看來，這項合作是一個明顯的信號，預示著AI金融行業(yè)將進入“狂熱”的發(fā)展階段，但同時，尋找大數(shù)據(jù)和AI在其中可行的應用方向這件事本身，也蘊含著不可知的風險。

在國內(nèi)，銀行早已動身，與AI公司合作探索新的業(yè)務模式。例如，云從科技已經(jīng)與國內(nèi)超過400家銀行合作，在“AI+銀行”領域積累了豐富的經(jīng)驗。從解決問題出發(fā)，日前在與馬克·雷波特的對話中，其創(chuàng)始人周曦明確表示，云從科技已經(jīng)不再將目光局限于大數(shù)據(jù)和深度學習，而是將關注點落在人機協(xié)同上。

人工智能發(fā)展的“兩條道路”

以識別技術(shù)被廣泛認識，云從科技主要結(jié)合場景需求提供人工智能技術(shù)解決方案。波士頓動力則在機器人技術(shù)領域位居翹楚。技術(shù)和應用方向存有差異，云從科技與波士頓動力所探尋的是AI的不同形態(tài)。

對于智能的發(fā)展路徑，在對話活動中，周曦將之歸為工具化和人機協(xié)同兩種。前者目的在于替代部分人類職能，后者則以人為核心去釋放人的潛能。

馬克·雷波特更偏向于從技術(shù)領域角度去解讀和歸類，他認為目前智能主要分為認知智能和運動智能兩大領域，前者研究人類想法和思維，后者則關注人類與外界的交互。波士頓動力所要做的事情屬于后者。

云從科技則挑選了一條看起來更具技術(shù)難度的道路：認知智能。周曦認為，波士頓動力目前的研究相當于延展人的四肢，云從所要探索的則是解放時間、經(jīng)驗上的局限、延伸人腦中的智識，而四肢由人腦控制，因此理解人類想法并與人腦達到同一思考維度是非常重要的事情。

機器狗Spot、擁有雙輪之足的Handle和人行機器人Atlas，馬克·雷波特認為這三款不同形態(tài)的機器人分別屬于現(xiàn)在、明天和未來，周曦則認為既有的物理形態(tài)并沒有那么重要，重要的是內(nèi)在的機器智能是否能夠理解人類并為人類服務。

從人本身的需求和生活出發(fā)，云從一直以來都不局限于單一技術(shù)的探索，它主張用AI技術(shù)解決實際問題，因此成立五年下來，云從已經(jīng)同400多家銀行、80多家機場、超過4萬家門店合作，深入進了金融、安防、民航、商業(yè)等多個領域。

相比較下，從產(chǎn)品和技術(shù)本身出發(fā)，波士頓動力機器人雖然一度占領技術(shù)高地、引起機器人領域世界范圍內(nèi)的轟動，但目前卻免不了要受商業(yè)化探索不順利之苦。

最近，波士頓動力將被出售給韓國現(xiàn)代公司的消息傳出，從軟銀賣掉Arm的動作來猜測，波士頓動力被賣多半將成為現(xiàn)實。

人機協(xié)同或是可預見的未來

商業(yè)層面的發(fā)展不是衡量技術(shù)潛力的唯一因素，但是人工智能的未來將由技術(shù)的商業(yè)化之路編織。

隨著中山大學附屬第一(南沙)醫(yī)院3.12億智能項目的中標，以及即將上市科創(chuàng)板的消息傳出，云從科技在AI商業(yè)化之路上無疑已經(jīng)走出了自己的天地。

周曦認為，AI不是風口，而是一個未來20年甚至30年內(nèi)大的發(fā)展趨勢，政府、資本和產(chǎn)業(yè)界要合力去走的一條路。

在不斷探索的過程中，周曦發(fā)現(xiàn)資本和政府對人工智能產(chǎn)業(yè)的價值判斷也有所轉(zhuǎn)變。他提到早期投資人愿意先投掌握核心技術(shù)的、有非常強大基礎能力的公司，而不是細分領域的王者，如今他們則更愿意投資能用AI技術(shù)“打穿”行業(yè)具體應用的公司。

云從科技屬于后者，而為了給人們實際生活帶來持續(xù)性的進一步優(yōu)質(zhì)服務，它循著這一方向看見了“人機協(xié)同”的潛力。

“目前大數(shù)據(jù)技術(shù)是技術(shù)人員基于大量的數(shù)據(jù)訓練一個模型出來，沒有人關心建出來的模型是不是和人類在一個思維體系，最后系統(tǒng)也不與人產(chǎn)生交流。但技術(shù)能夠發(fā)展起來的核心在于為人類服務。”周曦認為，基于深度學習的大數(shù)據(jù)技術(shù)在發(fā)展邏輯上與人們的核心訴求相悖，結(jié)合專家知識去做人機協(xié)同才才是可行的發(fā)展方向。

他分析指出，人類首先感知到世界才會有認知邏輯，隨后通過學習等行為積累了專業(yè)知識，然后最后才做出決策。AI系統(tǒng)也應當如此去設計。

基于對人腦邏輯思考過程的解構(gòu)，云從科技打造以感知、認知、專業(yè)知識到?jīng)Q策的核心大腦邏輯閉環(huán)為主的人機協(xié)同系統(tǒng)，從人類思考的角度去做AI服務。

周曦舉例解釋，如在政府決策場景中，基于云從人機協(xié)同的AI助手將通過學習既有的決策經(jīng)驗來輔助領導者應對突發(fā)事件，而非替代人類做決定。在這里，云從打造的系統(tǒng)就更像是擁有豐富經(jīng)驗的“老技師”。

可以預見的好處是，這一協(xié)作過程還將帶來效率的持續(xù)提升，而治理效率的提升則將帶來崗位生產(chǎn)力的提高，這正是推進社會向前發(fā)展的關鍵動力。

彌補人類在記憶力、經(jīng)驗和時間上的不足，引導和激發(fā)人類更大潛能來推動人類社會進步是云從提出人機協(xié)同的初衷，周曦認為這也是AI合理的發(fā)展道路。

在這場對話中，周曦對于AI的未來要更加樂觀，不過他所做的人機協(xié)同操作系統(tǒng)包括一開始的數(shù)據(jù)規(guī)范化工作，某種程度上也就是在規(guī)避技術(shù)向不可預知的方向發(fā)展。

對于未來，馬克·雷波特則認為，技術(shù)本身帶來的風險不可避免，科技公司所能夠做的就是在不斷推陳出新的基礎上，避免事物向不可預知的方向發(fā)展。

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