1. 创业头条
  2. 前沿领域
  3. AI智能
  4. 正文

人机对抗还是合作? 揭秘云从科技周曦与马克·雷波特的世纪之争

 2020-11-13 17:14  来源:互联网  我来投稿 撤稿纠错

  一键部署OpenClaw

中世纪的炼金术师相信,通过精馏和提纯就能将贱金属转化为贵金属,也可以将意识赋予至无生命物质,传说中技艺高超的炼金术师甚至可以制造出“人造人”。

1726年,乔纳森·斯威夫特在《格列佛游记》中,描绘了主人公格列佛在飞岛国中见到了一台精妙的机器:运用实际而机械的操作方法来改善人的思辨知识,只要适当的学费,再出一点点体力,就能让使用者创作出各领域的著作。

这表明人类关于人工智能的幻想要远远早于计算机的诞生。

现在看来,这些幻想有些过于荒诞,但却代表着两种朴素的关于人工智能的发展路径,一种是将让机器拥有意识,并取代人类工作,另一种则是机器协助人类高效地获得知识和信息。

当人工智能从幻想走进现实,业内领军人物也开始讨论起人工智能在未来的可行性方向。

11月4日,素有“机器人司令”之称的马克·雷波特与云从科技的创始人周曦展开了一场史无前例的世纪对话,马克·雷波特认为,未来机器势必会取代人类,以实现效率的最大化。周曦则认为,人工智能一定要为人所服务,让机器去延展人类的智慧。

效率来源于智能,还有人机协同

在人工智能的投资浪潮退去后,人工智能领域仿佛走进了瓶颈,传统的大数据和深度学习能够提供海量的数据支持,却始终无法给出解决问题的答案。

在周曦看来,人工智能必须与专家知识相结合,即发挥人的作用。

“因为我们人类是能够在复杂的环境、很小的样本的情况下,做出创造性的决定,但机器一定要经历成千上万次试错才能做出决定。” 周曦指出最有智慧的人,并不是机器,而是人的大脑。

同时,周曦也阐述了机器的优势,“我们相信最后有智慧的是人,但是人的大脑,会受到我们体力、经验和时间的限制,那我们该怎么办?我们应该想一个法子,能够让人的体力、经验和时间得到更多的释放。”周曦认为,人与机器的相互合作才是人工智能的出路。

不过,如果只是将专家知识一股脑地丢给人工智能,那么机器依然无法给出解决问题的答案。

关键在于如何给机器赋予“智能”,让效率来源于智能,而非数据。

周曦表示,想要赋予机器“智能”,就需要让机器拥有人的思维方式,他将这一过程分为三个阶段,首要目标是赋予机器感知能力,其次是让机器拥有认知能力,最后是让机器拥有知识,具有思考能力。周曦将这一过程总结为“看得见、听得懂、然后像人一样思考。”

“如果我们的人工智能也按照人的逻辑层层递进,那它就成了人的良师益友,可以启发人类,帮助人类。”周曦所提出的人机协同像是飞岛国上的那台机器一样,通过机器帮助人类获得更加快捷的认知。

相比之下,马克·雷波特和他的波士顿动力更加倾向于通过“炼金术”为机器赋予人类的意识,并取代人类完成工作。

作为动态仿生机器人的先驱,马克·雷波特认为,机器完全可以取代人类去做那些枯燥的、无聊的或是危险的工作,“机器人可以代替人类暴露在危险的环境下开展工作,这个场景下机器人就是一个非常具有优势的选择。”

让机器释放人的潜力

在周曦看来,人机协同的目的不仅仅是实现人与机器的“取长补短”,更为重要的是通过机器去释放人的潜力。

在会后的采访中,周曦以银行业为例,描述了人机协同的运作模式,“银行的客户经理不可能为每一个客户去量身定制投资方案,因为他的精力和时间是有限的,但如果机器拥有了人的认知和感知,就可以帮助客户经理去把服务做得更好。”

在这一过程中,人工智能很好地解决了供需两端的矛盾。在需求端,客户通过人工智能的建议获得了更加匹配的理财方案,供给端的客户经理也能够通过更加科学的审查模式去做决策,大大提升了工作的效率。

如同《格利佛游记》中一台机器可以帮助人们完成政治、哲学、法律、诗歌的创作一样,云从科技眼下也在通过人工智能操作系统去帮助各行各业定制最高效的解决方案。

在民航领域,云从科技打造了“飞凤平台”,为机场的安全保障、生产运行、旅客服务提供职场。在安防领域,云从科技打造了集合趋于安防布控、生物特征识别、OCR识别在医疗领域的“轻舟平台”。在医疗领域,云从科技与中山大学第一附属医院合作,建设全球第一家融合智慧就诊、智慧医疗、智慧安保、智慧楼宇于一身的智能化医院。

今年5月,云从科技与广州市政府达成“数字基建”合作,双方共建国内首个人机协同开放平台,致力于构建人机交互、人机融合、人机共创,软硬件一体化的人机协同服务体系,这也标志着云从科技已然从一家人脸识别独角兽蜕变为基于AI核心技术闭环的人机协同解决方案提供商。

或许,“炼金术”离我们还太过遥远,搭建一个能够应用于各领域并服务于人类的智能机器,才是人工智能的破局之道。

申请创业报道,分享创业好点子。点击此处,共同探讨创业新机遇!

相关文章

  • 一秒当导演:小云雀上线短剧Agent,10万字剧本一键生成60集

    凌晨两点,小王合上笔记本,揉了揉酸胀的眼睛。花了一个月写出来的10万字短剧剧本躺在硬盘里,要真正把它拍成剧,得找演员、租场地、请摄像、做后期……粗算下来少说要几十万,他只能把剧本继续锁在抽屉里。不过,现在小王的剧本可以“见光”了。2026年3月19日,字节跳动旗下的小云雀AI正式上线了短剧Agent

    标签:
    大模型
  • 腾讯云推出“龙虾”记忆服务,准确率飙升近六成

    你一定遇到过这样的场景:明明刚和AI助手聊了半个小时的项目细节,退出会话后重新打开,它却像个失忆患者一样,连你上一轮说过什么背景信息都忘得一干二净,你又得从头把需求讲一遍。这种“聊完就忘”的体验,让无数使用AI智能体的用户深感头疼。为了解决这一普遍困扰,腾讯云在4月3日正式推出了名为“龙虾”的记忆服

  • 谷歌 Gemma 4 正式开源,开源赛道迎来变局!

    4月3日凌晨,谷歌DeepMind悄然甩出一枚重磅炸弹——全新一代开源大模型Gemma4正式发布,以极其宽松的Apache2.0协议向全球开发者免费开放。这是自2025年3月发布Gemma3以来,谷歌时隔整整一年的重大迭代。本次发布的Gemma4包含四个不同规格的版本:E2B(有效20亿参数)、E4

    标签:
    大模型
  • OpenClaw常见的五种“病”,到底该怎么“治”?

    AI龙虾也会生病。别怕,大部分病不是什么绝症,自己在家就能治。我养OpenClaw一年多,总结出五种最常见的毛病,附上我的“土方子”,希望对你有用。病一:不吃食(完全不执行任何任务)症状:你给了指令,它没反应,日志里一片空白。就像龙虾趴在塘底不动弹,碰它也不理。病因:通常是进程卡死了,或者依赖服务没

  • 普通人怎么养AI龙虾,别让你的AI龙虾饿着或撑着

    养过真龙虾的人都知道,投喂是个技术活。喂少了,龙虾饿得互相残杀;喂多了,剩饵坏水,整塘发病。OpenClaw这个AI龙虾也一样——你给它安排的任务太少,它会“闲得发慌”,反应迟钝;你一次塞给它太多复杂任务,它会“消化不良”,要么报错要么干一半就卡住。每天该喂几次?我的经验是:每天喂两次,早上一次简单

  • 选对版本和“饲料”,OpenClaw小龙虾才能长得壮

    养过真龙虾的人都知道,苗种的好坏直接决定收成。养AI龙虾也一样——OpenClaw有不同版本,有的稳定但功能少,有的功能多但爱“闹脾气”。新手该怎么选?我用自己的踩坑经历告诉你。版本怎么选?OpenClaw目前主要有三个分支:稳定版(Stable)、测试版(Beta)和社区魔改版(Community

热门排行

编辑推荐