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云从科技与波士顿动力AI对话,谁说的更有道理?

发布时间:2020-11-25 13:52:49 来源: 责任编辑:蒋海波 阅读量:
  日前在与马克·雷波特的对话中,其创始人周曦明确表示,云从科技已经不再将目光局限于大数据和深度学习,而是将关注点落在人机协同上。  马克·雷波特是网红机

  日前在与马克·雷波特的对话中,其创始人周曦明确表示,云从科技已经不再将目光局限于大数据和深度学习,而是将关注点落在人机协同上。

  马克·雷波特是网红机器人厂商波士顿动力的创始人。从被谷歌卖掉、软银接手,到如今再传出被卖的消息,波士顿动力目前的商业化之路前途未明。

  周曦笃定,人机协同能够驱动更好的未来。相比较下,醉心于机器人本身,马克·雷波特在机器人更好去服务人类这件事上,似乎还没有找到清晰的实践方向。

  而就在近日,英国巴克莱银行宣布与亚马逊达成合作,利用AI技术在德国提供无感的个性化信用卡支付服务。

  在《金融时报》看来,这项合作是一个明显的信号,预示着AI金融行业将进入“狂热”的发展阶段,但同时,寻找大数据和AI在其中可行的应用方向这件事本身,也蕴含着不可知的风险。

  在国内,银行早已动身,与AI公司合作探索新的业务模式。例如,云从科技已经与国内超过400家银行合作,在“AI+银行”领域积累了丰富的经验。从解决问题出发,日前在与马克·雷波特的对话中,其创始人周曦明确表示,云从科技已经不再将目光局限于大数据和深度学习,而是将关注点落在人机协同上。

  人工智能发展的“两条道路”

  以识别技术被广泛认识,云从科技主要结合场景需求提供人工智能技术解决方案。波士顿动力则在机器人技术领域位居翘楚。技术和应用方向存有差异,云从科技与波士顿动力所探寻的是AI的不同形态。

  对于智能的发展路径,在对话活动中,周曦将之归为工具化和人机协同两种。前者目的在于替代部分人类职能,后者则以人为核心去释放人的潜能。

  马克·雷波特更偏向于从技术领域角度去解读和归类,他认为目前智能主要分为认知智能和运动智能两大领域,前者研究人类想法和思维,后者则关注人类与外界的交互。波士顿动力所要做的事情属于后者。

  云从科技则挑选了一条看起来更具技术难度的道路:认知智能。周曦认为,波士顿动力目前的研究相当于延展人的四肢,云从所要探索的则是解放时间、经验上的局限、延伸人脑中的智识,而四肢由人脑控制,因此理解人类想法并与人脑达到同一思考维度是非常重要的事情。

  机器狗Spot、拥有双轮之足的Handle和人行机器人Atlas,马克·雷波特认为这三款不同形态的机器人分别属于现在、明天和未来,周曦则认为既有的物理形态并没有那么重要,重要的是内在的机器智能是否能够理解人类并为人类服务。

  从人本身的需求和生活出发,云从一直以来都不局限于单一技术的探索,它主张用AI技术解决实际问题,因此成立五年下来,云从已经同400多家银行、80多家机场、超过4万家门店合作,深入进了金融、安防、民航、商业等多个领域。

  相比较下,从产品和技术本身出发,波士顿动力机器人虽然一度占领技术高地、引起机器人领域世界范围内的轰动,但目前却免不了要受商业化探索不顺利之苦。

  最近,波士顿动力将被出售给韩国现代公司的消息传出,从软银卖掉Arm的动作来猜测,波士顿动力被卖多半将成为现实。

  人机协同或是可预见的未来

  商业层面的发展不是衡量技术潜力的唯一因素,但是人工智能的未来将由技术的商业化之路编织。

  随着中山大学附属第一(南沙)医院3.12亿智能项目的中标,以及即将上市科创板的消息传出,云从科技在AI商业化之路上无疑已经走出了自己的天地。

  周曦认为,AI不是风口,而是一个未来20年甚至30年内大的发展趋势,政府、资本和产业界要合力去走的一条路。

  在不断探索的过程中,周曦发现资本和政府对人工智能产业的价值判断也有所转变。他提到早期投资人愿意先投掌握核心技术的、有非常强大基础能力的公司,而不是细分领域的王者,如今他们则更愿意投资能用AI技术“打穿”行业具体应用的公司。

  云从科技属于后者,而为了给人们实际生活带来持续性的进一步优质服务,它循着这一方向看见了“人机协同”的潜力。

  “目前大数据技术是技术人员基于大量的数据训练一个模型出来,没有人关心建出来的模型是不是和人类在一个思维体系,最后系统也不与人产生交流。但技术能够发展起来的核心在于为人类服务。”周曦认为,基于深度学习的大数据技术在发展逻辑上与人们的核心诉求相悖,结合专家知识去做人机协同才才是可行的发展方向。

  他分析指出,人类首先感知到世界才会有认知逻辑,随后通过学习等行为积累了专业知识,然后最后才做出决策。AI系统也应当如此去设计。

  基于对人脑逻辑思考过程的解构,云从科技打造以感知、认知、专业知识到决策的核心大脑逻辑闭环为主的人机协同系统,从人类思考的角度去做AI服务。

  周曦举例解释,如在政府决策场景中,基于云从人机协同的AI助手将通过学习既有的决策经验来辅助领导者应对突发事件,而非替代人类做决定。在这里,云从打造的系统就更像是拥有丰富经验的“老技师”。

  可以预见的好处是,这一协作过程还将带来效率的持续提升,而治理效率的提升则将带来岗位生产力的提高,这正是推进社会向前发展的关键动力。

  弥补人类在记忆力、经验和时间上的不足,引导和激发人类更大潜能来推动人类社会进步是云从提出人机协同的初衷,周曦认为这也是AI合理的发展道路。

  在这场对话中,周曦对于AI的未来要更加乐观,不过他所做的人机协同操作系统包括一开始的数据规范化工作,某种程度上也就是在规避技术向不可预知的方向发展。

  对于未来,马克·雷波特则认为,技术本身带来的风险不可避免,科技公司所能够做的就是在不断推陈出新的基础上,避免事物向不可预知的方向发展。

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