云從科技周曦:用人工智能技術(shù)復(fù)制一萬個(gè)鐘南山

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導(dǎo)語:

疫情讓諸多從業(yè)者重新審視人機(jī)關(guān)系,周曦初衷的正確性得到驗(yàn)證,馬克·雷波特也正式明確技術(shù)應(yīng)該服務(wù)人類的方向。

疫情猶如一味反應(yīng)劑,刺激了全球數(shù)字化經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,為機(jī)器人、AI大規(guī)模走進(jìn)真實(shí)場景提供機(jī)會(huì),人機(jī)關(guān)系因此成為時(shí)下熱議中的焦點(diǎn)。

11月4日,云從科技創(chuàng)始人周曦與波士頓動(dòng)力創(chuàng)始人馬克·雷波特借2020企業(yè)創(chuàng)新生態(tài)圈大會(huì)之機(jī)展開一場隔空對話,共同探討了人機(jī)關(guān)系,并強(qiáng)調(diào)人工智能與機(jī)器人產(chǎn)業(yè)的長期主義不是工具化,而是為人類服務(wù)。

在應(yīng)用與探索的啟發(fā)下,周曦提出,人機(jī)協(xié)同可以將數(shù)字化經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展與人機(jī)最佳相處模式歸于統(tǒng)一,發(fā)展為下一代技術(shù)商業(yè)化的可行路徑。“這一波人工智能浪潮是基于深度學(xué)習(xí)發(fā)展起來,但是單靠深度學(xué)習(xí)無法走出娛樂層面,解決不了現(xiàn)實(shí)問題,我們需要人的力量。”

馬克·雷波特曾先后在CMU、MIT任教授,他于1980年創(chuàng)辦的“Leg Lab”是波士頓動(dòng)力的前身。周曦在美國求學(xué)期間,曾師從計(jì)算機(jī)視覺之父Tomas S.Huang教授,后又在“深度學(xué)習(xí)”重鎮(zhèn)NEC美國加州研究院從事研究工作。在創(chuàng)業(yè)前,周曦先后獲得7次全球識(shí)別技術(shù)競賽冠軍。

“ 做人工智能不應(yīng)該拋掉人的智慧 ”

堅(jiān)持技術(shù)服務(wù)人類,云從科技剛拿下廣州市中山大學(xué)附屬第一(南沙)醫(yī)院智能化項(xiàng)目,以3.12億元項(xiàng)目標(biāo)的額刷新行業(yè)紀(jì)錄。

疫情期間的“無接觸”送藥,也讓波士頓動(dòng)力首款商用產(chǎn)品Spot機(jī)器狗收獲肯定,斬獲了“三個(gè)月120只”一個(gè)不錯(cuò)的銷售成績。

相比較下,以識(shí)別技術(shù)成名,云從科技在提供人工智能解決方案、探索商業(yè)化路徑上更加成熟,波士頓動(dòng)力則在機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域位居翹楚。

從影像走進(jìn)生活,Spot機(jī)器狗原來并不可怕。馬克·雷波特介紹道,在疫情期間,小機(jī)器狗可以替代護(hù)士去測病患體溫、收集心律信息等,為人們解決“不接觸測溫”難題。

類似于波士頓動(dòng)力機(jī)器人對肢體的延展,周曦點(diǎn)出人工智能的發(fā)展方向應(yīng)該是延伸我們大腦的能力。“物理世界是有邊界的,但思維沒有邊界。”

周曦提到,從產(chǎn)業(yè)的發(fā)展來看,幾百年來機(jī)器都是向工具化發(fā)展,如汽車、飛機(jī)等,但AI系統(tǒng)卻不應(yīng)該如此。細(xì)究去看,AI的理性、邏輯和強(qiáng)大的記憶能力剛好與我們的感性、情緒、創(chuàng)造形成互補(bǔ)。

想象一下,如果機(jī)器不僅可以彌補(bǔ)我們?nèi)粘Ｋ荒芗爸?還可以啟發(fā)式提醒我們鍛煉、學(xué)習(xí),甚至與我們一起創(chuàng)作、寫代碼并將我們的創(chuàng)作主動(dòng)推廣,生活會(huì)是另一番模樣。

“我們做人工智能不應(yīng)該拋掉人的智慧來做,要延展人的智慧,如鐘南山院士他一個(gè)人忙不過來,我們復(fù)制一萬份他的經(jīng)驗(yàn),全球疫情或許就可以得到解決。”聯(lián)想到疫情期間,鐘南山院士掛號(hào)一票難求,如果AI可以實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),必將有助于醫(yī)療資源普及,周曦認(rèn)為這是這是人工智能可行的發(fā)展方向。

深度學(xué)習(xí)技術(shù)瓶頸,人機(jī)協(xié)同是 AI 的長期主義

受深度學(xué)習(xí)的廣泛應(yīng)用影響,人工智能產(chǎn)業(yè)在過去幾年掀起一股浪潮,AlphaGo打敗李世石、重復(fù)性崗位大量被智能機(jī)器人替代曾一度引起人們恐慌。

但周曦認(rèn)為,單依賴深度學(xué)習(xí)或者說大數(shù)據(jù)發(fā)展起來的人工智能始終難走出“娛樂”層面,無法解決真正的問題。如人類能夠在復(fù)雜環(huán)境、小樣本情況下做創(chuàng)造性的決定。目前機(jī)器則需要基于大數(shù)據(jù),在成千上萬次的試錯(cuò)后才能做決定。

低效的技術(shù)并不利于商業(yè)推廣,當(dāng)然造成恐慌也不是人類的需求所在。周曦提出,低谷后的回暖是一次契機(jī),融入專家知識(shí),打造屬于未來長久發(fā)展方向的人機(jī)協(xié)同操作系統(tǒng)。

什么是人機(jī)協(xié)同? 周曦在現(xiàn)場給出解釋,“它是可以延展人類體力、經(jīng)驗(yàn)和時(shí)間的方法,即打造一個(gè)類似人類大腦邏輯的系統(tǒng),與人類進(jìn)入同一思考維度。”

感知、認(rèn)知、知識(shí)和決策,是云從科技打造人機(jī)協(xié)同平臺(tái)的邏輯。

應(yīng)用到行業(yè)之中存在什么區(qū)別?比如,醫(yī)療領(lǐng)域的關(guān)鍵痛點(diǎn)在于專家資源稀缺與病患需求海量,云從的人機(jī)協(xié)同操作系統(tǒng)不是替代專家去問診,而是則首先利用醫(yī)療專家的知識(shí)技能模型過濾掉并非重大病患的90%診療信息,使得醫(yī)療專家可以集中處理10%關(guān)鍵問題,合理化醫(yī)療服務(wù)的同時(shí)最大化醫(yī)療資源的效用。這是云從科技理念的不同。

高瓴資本創(chuàng)始人張磊在《價(jià)值》一書中提到,無論從事任何工作和事業(yè),只要著眼于長遠(yuǎn),躬耕于價(jià)值,就一定能夠經(jīng)受時(shí)間的考驗(yàn),找到迎接挑戰(zhàn)的端緒。作長期主義的注解之一。

經(jīng)歷了近兩年的低谷期,大浪淘沙后,余下的人工智能企業(yè)相繼開始進(jìn)入了攀升期,云從科技與波士頓動(dòng)力均屬于這一陣列,他們的長期主義也得以驗(yàn)證。

馬克·雷波特深有體悟:“智能技術(shù)的應(yīng)用有風(fēng)險(xiǎn)也有回報(bào),我們不會(huì)因?yàn)榇嬖陲L(fēng)險(xiǎn)就回避這個(gè)回報(bào),但是我們會(huì)盡我們最大的能力去避免糟糕的事情發(fā)生。”

從市場來看,云從科技的發(fā)展更為迅速。在預(yù)先做好規(guī)范化,在可信的基礎(chǔ)計(jì)算、數(shù)據(jù)和分析能力之上,為人們勾勒未來數(shù)字化社會(huì)的藍(lán)圖,成為云從科技一直以來的責(zé)任,也幫助它更快觸達(dá)了更廣闊的市場。

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