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DeepTech深科技|云从科技与波士顿动力“隔空”碰撞：AI不应抛弃人类智慧


这是一场 “前浪” 和 “后浪” 的相遇 ， 这是一场 40 后和 80 后的对话 ， 这是一次跨越太平洋的中美企业家 AI 观点碰撞 。 AI 究竟该抛弃人类智慧 ， 还是延展人类智慧？机器人是仅仅做代工 ， 还是可以变得会思考？
11 月 4 日 ， 第五届企业创新生态圈大会上 ， 39 岁的云从科技创始人周曦、与 71 岁的波士顿动力创始人马克?雷波特（Marc Raibert）进行 “云端” 对话 ， 两位年龄合起来 110 岁的同行 ， 缘何在对 AI 的态度上 “针锋相对”？
对话中 ， 周曦认为 AI 不应抛掉人类智慧 ， 而是要延展人类智慧；雷波特则希望机器能更多地代替人类工作 。
DeepTech深科技|云从科技与波士顿动力“隔空”碰撞：AI不应抛弃人类智慧
本文插图

图 | 云从科技创始人周曦（右二）
到底是延展人类智慧 ， 还是代替人类？
在周曦看来 ， AI 应当是对人类大脑的延展和提升 ， 如果说机器人是四肢的无限延展 ， AI 则是人类思维的无限延展 。
以教育为例 ， 家长之所以抢学区房 ， 是因为好学校、好老师不够多 ， 因此要努力保证每个学生都能得到优良教育 。 医疗也是如此 ， 大家更愿意去三甲医院 ， 那么社区医院和乡村医院怎么办？事实上 ， 这些都是人机协同可以挖掘和延展的空间 。 当 AI 将专家知识结合并结构化 ， 实现深度学习基础上的决策可理解、可复盘 ， 将 AI 与人的逻辑对等 ， 我们就可以 “复制” 无数个 “钟南山”、无数个优秀医生 ， 看病难的问题自然可得到解决 。
但是雷波特认为 ， 机器人是一个新人类 ， 它能在真实场景中工作 。 又枯燥又乏味又脏又乱的工作 ， 可以让机器人去实施 ， 这样还能避免人类暴露在不安全环境下 。
而周曦认为 ， 当前机器狗只能在物理环境下工作 ， 如果在线上给它做思维连接 ， 那么其适用范围就不再局限于具象的机器人 。 他说 ， AI 与人的结合才能满足用户需求 ， 因为人能在超复杂环境、超小样本情况下做出创造性决定 ， 而机器学习要在大数据上有过成千上万次的试错才能接近精准 。
以 GPT-3 为例 ， 其数据量堪称惊人 ， 效果也算不错 ， 随便问一个问题 ， 它就能给出有点道理或比较搞笑的答案 ， 但整体上它更偏娱乐性 ， 并不能解决实际生活问题 。
比如 2008 年金融危机后 ， 为避免再次发生世界性危机 ， 全球最顶级的金融人才开始修订《巴塞尔协议》 ， 如果交给 GPT-3 ， 起码要经历千百次金融危机它才能会学会 。
在周曦眼里 ， 和机器的分工合作可以达到更高层面的协同水平 ， 大量的流程性工作都将由 AI 承担 ， 而人将更多负责对机器的管理维护和更需创造力的决策工作 ， 叠加一起可实现 “1+1＞2” 的作用 。
例如 ， 人类医生即使首次遇到某种新病状 ， 起码能根据经验给出一则相对准确指导方案 ， 如果能有 5 起病例 ， 医生的判断准确性会大幅上升 。 但是这种情况下 AI 很难做到 ， 它可能需要成千上万的病例 ， 因此 AI 需要与人结合 。
而机器狗的 “替代型 AI” 是否可以延展人类智慧 ， 这是一个值得思考的问题 。 那么 ， 波士顿动力创始人雷波特又是如何看待自家机器人的？
到底是人脑聪明 ， 还是机器人更强？
波士顿动力创始人雷波特表示 ， 该公司欲打造机器界的安卓系统 ， 即生产可以不断迭代的机器人 。 当前 ， 大部分机器人只能专注做一件事情（如扫地等） 。
但是波士顿动力希望机器人可以被定制 ， 并能执行不同任务 。 目前 ， 很多客户想要特定单一用途的机器人 ， 因此波士顿动力希望制造更多不同功能的机器人 。
DeepTech深科技|云从科技与波士顿动力“隔空”碰撞：AI不应抛弃人类智慧
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图 | 波士顿动力创始人雷波特
而周曦则将云从的人机协同操作系统比喻成 “AI 界的操作系统” ， 该系统分为三个层次：人机交互、人机融合、人机共创 。 在系统内 ， 云从将行业知识模块化后、形成相应的应用 ， 通过 Kaas（知识即服务）将能力传递给用户 。
DeepTech深科技|云从科技与波士顿动力“隔空”碰撞：AI不应抛弃人类智慧
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图 | 云从科技人机协同的三个层次
周曦表示 ， 每次科技进步都会提升效率 ， 且都是对人的延展 。 历史上几次技术革命 ， 都是对人类 “四肢的延伸” ， 而人机协同是对人脑的延展 ， 这种质变能让人类 “智上加智” 。
一定程度上 ， 云从和波士顿动力分别代表着中西方 AI 与机器人的发展现状 ， 前者历经二十年终于推出首款商用机器人 ， 而被称为中国 AI “四小龙” 之一的云从 ， 自成立五年以来 ， 已将 AI 应用于金融、治理、出行等领域 。
两位创始人也都属于学术派 ， 雷波特曾先后在 CMU、MIT 任教 ， 并于 1980 年创办波士顿动力的前身 “Leg Lab”。 周曦在美国伊利诺伊大学（UIUC）求学期间 ， 师从计算机视觉之父黄煦涛（Tomas S.Huang）教授 ， 后在 NEC 美国加州研究院从事研究工作 。 创业前 ， 周曦共获得 6 次全球识别技术竞赛冠军 ， 回国后将云从孵化自中科院重庆研究院 。
尽管创始人都是学术出身 ， 但两家公司的目标迥然不同 ， 波士顿动力希望打造出像人一样聪明的超级机器人 。 而云从则要通过融合机器和人类的优点 ， 创造出人机协同的 “超人社会” 。
那么 ， 到底是人的大脑聪明 ， 还是机器人更强？亦或是两者结合后更强？这一问题依然值得探讨 。
周曦认为好的 AI 一定要人机协同 ， 且一定是为人服务 。 假如 AI 也能像人类逻辑一样 “剥洋葱式” 递进 ， 那它就能变成人类的良师益友 。
他眼中的 AI 能力分三层 ， 第一层是工具 ， 可实现基础人机交互 ， 即看得懂听得懂 ， 如人脸识别和声音识别 ， 这方面云从已经非常擅长 。 第二层是搭档 ， 此时 AI 能理解一些人类概念如漂亮的、危险的 ， 还能根据人工修正信息来自我学习 ， 从而保证下次达到更好效果；第三层是智慧共生体 ， 这是最高级、最复杂、也是最难以实现的长期目标 。 第三阶段的 AI 产品 ， 是拥有情感投射能力和自我学习能力的智慧共生体 ， 并将通过数据映射实现自然流畅的交互体验、无缝的知识融合 。
像 “蓝色巨人” IBM 一样顺势翱翔
在近期采访中 ， 人机协同一直是云从持续强调和深耕的企业战略 ， 同时他们认为这是 AI 进化的必然方向 。
即将上市的云从 ， 和 “蓝色巨人” IBM 的转型颇为相似 。 他们都以核心技术起家 ， 并从推出软硬件、到以方案和咨询为触手 ， 打造出各自的平台生态 。 百年 IBM 的长青再次印证了一条历久弥新的道理：抓住趋势的企业 ， 才能引领浪潮之巅 。
面对趋势， 云从探讨出 AI 行业的三层 “进化” 路径：
第一步 ， 抓住单点技术带来的市场机遇 。 早期云从以人脸识别等为核心业务 ， 并借此在短期内树立起头部地位 。
第二步 ， 通过视觉、语音、自然语言处理等技术 ， 通过打造人机协同操作系统将技术行业化、场景化 ， 快速实现生产力的提升 ， 完成行业价值闭环 。 这也是云从目前的阶段 ， 即不再依赖单一技术输出 ， 通过出行、金融、治理等业务 ， 给企业提供 AI 闭环能力 。
这个阶段的 AI 企业 ， 确实很难再用 “人脸识别” “计算机视觉” 标签去囊括 。
【DeepTech深科技|云从科技与波士顿动力“隔空”碰撞：AI不应抛弃人类智慧】第三步 ， 随着行业广泛涉足智能化 ， 人机协同将嵌入到更多业务中 。 届时 ， AI 会像互联网一样重塑所有业务模式 。
在创办云从科技之前 ， 周曦已经在 AI 领域摸爬滚打十余年 ， 但即使经验丰富 ， 创业之初的云从也因 “只知技术不知规则” 在残酷的市场中艰难求生 。
如今 ， 5 岁的云从已经成长为一家估值超过 200 亿的 “小巨人” ， 正在基于人机协同操作系统和浦东机场、国家海关总署、工商银行等机构与企业一起打造智慧应用 ， 提高运转效率和营收效益 。
作为人机协同阶段性实践 ， 在海关场景中 ， 云从研发了海关立体监管决策指挥系统、监管场所 AR 辅助监管系统、集装箱全流程监管、智慧查验系统、智慧审证系统、智慧旅检系统 。
这些系统将海关监管的现实场景数字化、结构化、模型化 ， 实现了全场景、全链条、全要素的监控监管体系 ， 全面提升了海关监管的智能识别、预警和处置能力 ， 并帮助海关专家实现知识沉淀并产生价值 。
作为国内 AI 新兴力量中的代表企业 ， 云从科技在其人机协同战略中推动的协作体验是其真正的生命力 。 它将与商汤、旷视等众多优秀的中国 AI 企业一道 ， 在全球竞合环境中螺旋上升 ， 让世界认可中国 AI 力量的品牌及势能 。
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