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(guān)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(wù)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(wù)。
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(yīng)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(wù)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(lǐng)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(guān)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(lǐng)域位居翹楚。技術(shù)和應(yīng)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(lǐng)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(lǐng)域,前者研究人類想法和思維,后者則關(guān)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(wù)。
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(lǐng)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(lǐng)技術(shù)高地、引起機器人領(lǐng)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(chǔ)能力的公司,而不是細分領(lǐng)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(yīng)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(wù),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(guān)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(wù)。”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(yīng)當如此去設(shè)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(wù)。
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(lǐng)導者應(yīng)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(guān)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(chǔ)上,避免事物向不可預知的方向發(fā)展。
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