云从科技与波士顿动力“隔空”碰撞:AI不应抛弃
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。
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,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。
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,而要在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。这种情况下 AI 很难做到,它可能需要成千上万的病例, 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)。
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,波士顿动力希望制造更多不同功能的机器人。
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。
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,即看得懂听得懂,如和声音识别,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,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、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 “” “计算机视觉” 标签去囊括。
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尝国家海关总署、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。
-End-
机器人工业设计
- 工业机器人技术专业方向 工业机器人技术专业方
- 国际上第一台工业机器人产品诞生于 世界上第一
- 工业机器人编程属于什么专业 工业机器人编程属
- 工业机器人编程是学的什么专业课程
- 工业机器人技术需要学什么 工业机器人技术需要
- 工业机器人编程是学的什么内容 工业机器人编程
- 工业机器人发展趋势 工业机器人未来的发展趋势
- 国内工业机器人企业排名 2024年国内工业机器人企
- 工业机器人学起来难不难 工业机器人好不好学
- 工业机器人就业形势了解 工业机器人就业现状
- 工业机器人编程及操作的阅读内容 工业机器人编
- 工业机器人编程难不难 工业机器人编程难不难学
- 工业机器人入门实用教程 工业机器人入门应该学
- 工业机器人编程基本思路是什么 工业机器人编程
- 工业机器人难学吗 工业机器人学起来难不难
- 工业机器人岗位介绍 工业机器人岗位说明