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云从科技对话波士顿动力,深思过后却知大势所趋

 2020-11-27 15:49  来源:互联网  我来投稿 撤稿纠错

  一键部署OpenClaw

“到2025年,人工智能和机器人技术在人们生活中的渗透率大概是多少?”皮尤研究所曾在一次民意调查中抛出这个问题。

美国作家马克·普伦斯基的回答是,与今天的手机类似,在很多领域普及率将达到100%。普伦斯基是“数字土著”和“数字移民”术语的创造者。

在AI快速发展的时期,富士康曾提出五年内用工业机器人取代80%工人,如今机器人已随处可见……人工智能在提升效率的同时,不可避免地威胁到部分群体的利益,未来是否可以完全取代人类依然是人们心中的疑虑。

日前,在云从科技创始人周曦与波士顿动力原首席执行官马克·雷波特的一场隔空对话中,周曦坦言,AI在提升效率上的优势与对人类利益的威胁,二者之间并非不可调和。

周曦曾师从计算机视觉之父黄煦熙(Tomas S.Huang)教授,马克·雷波特则曾先后在CMU、MIT任教,后创办了机器人领域“赫赫有名”的波士顿动力公司。

AI发展遭遇瓶颈

2010年以来,随着深度学习的爆发式应用,基于大数据的AI技术已经深刻改变了我们的日常生活。

尤其是疫情期间,云从科技的AI测温、口罩检测、人员筛查、自动报警、数据记录分析等技术被广泛应用于多个场景,为无接触出行、安防提供了支持。

同样由于无接触需求增加,波士顿动力的Spot机器狗也频频出现在医院、工厂等场景,替代护士帮助病人测温或者担任工厂“员工”完成日常巡查。

疫情在极大程度上促进了数字经济的发展,也给了两家公司更多参与到实际生活场景的机遇。例如,云从科技获得了将AI服务带进医院的机会,并在不久前拿下了中山大学附属第一(南沙)医院高达3.12亿元的智能项目。

但在两位AI领军者眼里,做到这些远远不够。在他们看来,如今的AI产业发展仍然处在初期。

马克·雷波特曾提出想要做机器人领域的安卓,对话中再度被问及此事,他却开始有些犹疑,“大部分机器人还不能做很多工作,只能专注做一件事情,所以我们希望可以定制机器人,完成不同任务。但我也不是十分确定是否能做成。”

AI不是万能的。周曦则明确指出,现有的大数据技术存有缺陷,尤其是基于大量数据训练出来的模型与人类并不处于同一个思想体系,仅凭海量数据难以服务人类,亦难有长久的生命力。

人机协同是大势所趋

显而易见,有着近五千万年的进化史,人类的大脑是目前地球上最具智慧的“机器”。因此,周曦将关注点放在人脑本身,希望通过解构人的大脑逻辑来重建AI系统的底层。

“AI如果只是工具,其实是不需要建立这套逻辑的。但是智能应该不止于此,它要与我们产生真正的交互,一起协作、讨论,释放我们的潜能,弥补我们在经验、记忆等方面的不足,做我们大脑的延伸。”周曦举例指出,金融领域客户经理仅仅只有100万人,却需要服务超过10亿人的客户群体。现实情况是客户经理的智力、体力都达到了极限,不可能服务好每一个人。

而目前的大数据技术也反映出,完全依赖AI技术的系统,如智能客服系统,也是无法服务好客户。在这样的窘境下,周曦设想,如果每一位客户经理配备一个AI助手,效率则会大大提升,服务质量也会得到提高。

因此,关键就在于打通人与机器之间“隔阂”。周曦认为第一步是打造人机协同系统,即与人类保持“同频率”的“智能体”。他分析指出,人类大脑的核心逻辑在于从感知、认知、专业知识到决策这一过程形成闭环,因此机器系统应该和人类处于同一套概念体系中,首先能够感知世界,拥有同样的认知逻辑,接着具备专业知识,最后做决策。

但在具体设计该系统时,周曦表示,考虑到人类具有情感而机器没有,将会把最关键的决策权交给人类自己,人们能够依据不同情况做出不一样的决定。“我们希望双方配合,这才是真正的人机协同。”

无独有偶,最近《经济学人》也报道了美国国防高级研究计划局DARPA在空战训练中采用了“AI飞行员”一事,其中特别指出“AI飞行员”们只担任边锋,机长仍然是人类,暗示着人机协同这一未来的发展方向。

云从科技打造的这套人机协同底层系统,基于人脑的逻辑,并强调“双方配合”。据周曦介绍,这款人机协同系统是基础设施的一部分,相当于大脑,且兼容当下所搭建好的智能生态,适配任何云平台,也是云从深入任何场景之前第一步去安装的底层。

目前,云从将借助专家知识技术来搭建人机协同系统的第一块拼图,即在为客户打造最强助手之前,先让系统学习和变强大。

其实早在人工智能技术发展初期,美国心理学家和计算机科学家Licklider曾在其著名论文《Man-Computer Symbiosis》中设想过人与机器的未来。彼时,Licklider就曾指出,计算机与人类各有优势,如果协同共生将会创造巨大效益,并由此提出“人机共生”。

如今看来,Licklider所提出的人与机器的共生、配合,将以“人机协同”的模式继续引领人工智能未来的发展趋势。

 

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