這是一場 “前浪” 和 “后浪” 的相遇，這是一場 40 后和 80 后的對話，這是一次跨越太平洋的中美企業(yè)家 AI 觀點碰撞。AI 究竟該拋棄人類智慧，還是延展人類智慧？機器人是僅僅做代工，還是可以變得會思考？

11 月 4 日，第五屆企業(yè)創(chuàng)新生態(tài)圈大會上，39 歲的云從科技創(chuàng)始人周曦、與 71 歲的波士頓動力創(chuàng)始人馬克?雷波特（Marc Raibert）進行 “云端” 對話，兩位年齡合起來 110 歲的同行，緣何在對 AI 的態(tài)度上 “針鋒相對”？

對話中，周曦認為 AI 不應拋掉人類智慧，而是要延展人類智慧；雷波特則希望機器能更多地代替人類工作。

到底是延展人類智慧，還是代替人類？

在周曦看來，AI 應當是對人類大腦的延展和提升，如果說機器人是四肢的無限延展，AI 則是人類思維的無限延展。

以教育為例，家長之所以搶學區(qū)房，是因為好學校、好老師不夠多，因此要努力保證每個學生都能得到優(yōu)良教育。醫(yī)療也是如此，大家更愿意去三甲醫(yī)院，那么社區(qū)醫(yī)院和鄉(xiāng)村醫(yī)院怎么辦？事實上，這些都是人機協(xié)同可以挖掘和延展的空間。當 AI 將專家知識結(jié)合并結(jié)構(gòu)化，實現(xiàn)深度學習基礎上的決策可理解、可復盤，將 AI 與人的邏輯對等，我們就可以 “復制” 無數(shù)個 “鐘南山”、無數(shù)個優(yōu)秀醫(yī)生，看病難的問題自然可得到解決。

但是雷波特認為，機器人是一個新人類，它能在真實場景中工作。又枯燥又乏味又臟又亂的工作，可以讓機器人去實施，這樣還能避免人類暴露在不安全環(huán)境下。

而周曦認為，當前機器狗只能在物理環(huán)境下工作，如果在線上給它做思維連接，那么其適用范圍就不再局限于具象的機器人。他說，AI 與人的結(jié)合才能滿足用戶需求，因為人能在超復雜環(huán)境、超小樣本情況下做出創(chuàng)造性決定，而機器學習要在大數(shù)據(jù)上有過成千上萬次的試錯才能接近精準。

以 GPT-3 為例，其數(shù)據(jù)量堪稱驚人，效果也算不錯，隨便問一個問題，它就能給出有點道理或比較搞笑的答案，但整體上它更偏娛樂性，并不能解決實際生活問題。

比如 2008 年金融危機后，為避免再次發(fā)生世界性危機，全球最頂級的金融人才開始修訂《巴塞爾協(xié)議》，如果交給 GPT-3，起碼要經(jīng)歷千百次金融危機它才能會學會。

在周曦眼里，和機器的分工合作可以達到更高層面的協(xié)同水平，大量的流程性工作都將由 AI 承擔，而人將更多負責對機器的管理維護和更需創(chuàng)造力的決策工作，疊加一起可實現(xiàn) “1+1＞2” 的作用。

例如，人類醫(yī)生即使首次遇到某種新病狀，起碼能根據(jù)經(jīng)驗給出一則相對準確指導方案，如果能有 5 起病例，醫(yī)生的判斷準確性會大幅上升。但是這種情況下 AI 很難做到，它可能需要成千上萬的病例，因此 AI 需要與人結(jié)合。

而機器狗的 “替代型 AI” 是否可以延展人類智慧，這是一個值得思考的問題。那么，波士頓動力創(chuàng)始人雷波特又是如何看待自家機器人的？

到底是人腦聰明，還是機器人更強？

波士頓動力創(chuàng)始人雷波特表示，該公司欲打造機器界的安卓系統(tǒng)，即生產(chǎn)可以不斷迭代的機器人。當前，大部分機器人只能專注做一件事情（如掃地等）。

但是波士頓動力希望機器人可以被定制，并能執(zhí)行不同任務。目前，很多客戶想要特定單一用途的機器人，因此波士頓動力希望制造更多不同功能的機器人。

而周曦則將云從的人機協(xié)同操作系統(tǒng)比喻成 “AI 界的操作系統(tǒng)”，該系統(tǒng)分為三個層次：人機交互、人機融合、人機共創(chuàng)。在系統(tǒng)內(nèi)，云從將行業(yè)知識模塊化后、形成相應的應用，通過 Kaas（知識即服務）將能力傳遞給用戶。

圖 | 云從科技人機協(xié)同的三個層次

周曦表示，每次科技進步都會提升效率，且都是對人的延展。歷史上幾次技術革命，都是對人類 “四肢的延伸”，而人機協(xié)同是對人腦的延展，這種質(zhì)變能讓人類 “智上加智”。

一定程度上，云從和波士頓動力分別代表著中西方 AI 與機器人的發(fā)展現(xiàn)狀，前者歷經(jīng)二十年終于推出首款商用機器人，而被稱為中國 AI “四小龍” 之一的云從，自成立五年以來，已將 AI 應用于金融、治理、出行等領域。

兩位創(chuàng)始人也都屬于學術派，雷波特曾先后在 CMU、MIT 任教，并于 1980 年創(chuàng)辦波士頓動力的前身 “Leg Lab” 。周曦在美國伊利諾伊大學（UIUC）求學期間，師從計算機視覺之父黃煦濤（Tomas S.Huang）教授，后在 NEC 美國加州研究院從事研究工作。創(chuàng)業(yè)前，周曦共獲得 6 次全球識別技術競賽冠軍，回國后將云從孵化自中科院重慶研究院。

盡管創(chuàng)始人都是學術出身，但兩家公司的目標迥然不同，波士頓動力希望打造出像人一樣聰明的超級機器人。而云從則要通過融合機器和人類的優(yōu)點，創(chuàng)造出人機協(xié)同的 “超人社會”。

那么，到底是人的大腦聰明，還是機器人更強？亦或是兩者結(jié)合后更強？這一問題依然值得探討。

周曦認為好的 AI 一定要人機協(xié)同，且一定是為人服務。假如 AI 也能像人類邏輯一樣 “剝洋蔥式” 遞進，那它就能變成人類的良師益友。

他眼中的 AI 能力分三層，第一層是工具，可實現(xiàn)基礎人機交互，即看得懂聽得懂，如人臉識別和聲音識別，這方面云從已經(jīng)非常擅長。第二層是搭檔，此時 AI 能理解一些人類概念如漂亮的、危險的，還能根據(jù)人工修正信息來自我學習，從而保證下次達到更好效果；第三層是智慧共生體，這是最高級、最復雜、也是最難以實現(xiàn)的長期目標。第三階段的 AI 產(chǎn)品，是擁有情感投射能力和自我學習能力的智慧共生體，并將通過數(shù)據(jù)映射實現(xiàn)自然流暢的交互體驗、無縫的知識融合。

像 “藍色巨人” IBM 一樣順勢翱翔

在近期采訪中，人機協(xié)同一直是云從持續(xù)強調(diào)和深耕的企業(yè)戰(zhàn)略，同時他們認為這是 AI 進化的必然方向。

即將上市的云從，和 “藍色巨人” IBM 的轉(zhuǎn)型頗為相似。他們都以核心技術起家，并從推出軟硬件、到以方案和咨詢?yōu)橛|手，打造出各自的平臺生態(tài)。百年 IBM 的長青再次印證了一條歷久彌新的道理：抓住趨勢的企業(yè)，才能引領浪潮之巔。

面對趨勢 ，云從探討出 AI 行業(yè)的三層 “進化” 路徑：

第一步，抓住單點技術帶來的市場機遇。早期云從以人臉識別等為核心業(yè)務，并借此在短期內(nèi)樹立起頭部地位。

第二步，通過視覺、語音、自然語言處理等技術，通過打造人機協(xié)同操作系統(tǒng)將技術行業(yè)化、場景化，快速實現(xiàn)生產(chǎn)力的提升，完成行業(yè)價值閉環(huán)。這也是云從目前的階段，即不再依賴單一技術輸出，通過出行、金融、治理等業(yè)務，給企業(yè)提供 AI 閉環(huán)能力。

這個階段的 AI 企業(yè)，確實很難再用 “人臉識別” “計算機視覺” 標簽去囊括。

第三步，隨著行業(yè)廣泛涉足智能化，人機協(xié)同將嵌入到更多業(yè)務中。屆時，AI 會像互聯(lián)網(wǎng)一樣重塑所有業(yè)務模式。

在創(chuàng)辦云從科技之前，周曦已經(jīng)在 AI 領域摸爬滾打十余年，但即使經(jīng)驗豐富，創(chuàng)業(yè)之初的云從也因 “只知技術不知規(guī)則” 在殘酷的市場中艱難求生。

如今，5 歲的云從已經(jīng)成長為一家估值超過 200 億的 “小巨人”，正在基于人機協(xié)同操作系統(tǒng)和浦東機場、國家海關總署、工商銀行等機構(gòu)與企業(yè)一起打造智慧應用，提高運轉(zhuǎn)效率和營收效益。

作為人機協(xié)同階段性實踐，在海關場景中，云從研發(fā)了海關立體監(jiān)管決策指揮系統(tǒng)、監(jiān)管場所 AR 輔助監(jiān)管系統(tǒng)、集裝箱全流程監(jiān)管、智慧查驗系統(tǒng)、智慧審證系統(tǒng)、智慧旅檢系統(tǒng)。

這些系統(tǒng)將海關監(jiān)管的現(xiàn)實場景數(shù)字化、結(jié)構(gòu)化、模型化，實現(xiàn)了全場景、全鏈條、全要素的監(jiān)控監(jiān)管體系，全面提升了海關監(jiān)管的智能識別、預警和處置能力，并幫助海關專家實現(xiàn)知識沉淀并產(chǎn)生價值。

作為國內(nèi) AI 新興力量中的代表企業(yè)，云從科技在其人機協(xié)同戰(zhàn)略中推動的協(xié)作體驗是其真正的生命力。它將與商湯、曠視等眾多優(yōu)秀的中國 AI 企業(yè)一道，在全球競合環(huán)境中螺旋上升，讓世界認可中國 AI 力量的品牌及勢能。

原文標題：云從科技與波士頓動力“隔空”碰撞：AI不應拋棄人類智慧

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責任編輯：haq