“到2025年，人工智能和機器人技術在人們生活中的滲透率大概是多少？”皮尤研究所曾在一次民意調查中拋出這個問題。
美國作家馬克·普倫斯基的回答是，與今天的手機類似，在很多領域普及率將達到100%。普倫斯基是“數(shù)字土著”和“數(shù)字移民”術語的創(chuàng)造者。
在AI快速發(fā)展的時期，富士康曾提出五年內用工業(yè)機器人取代80%工人，如今機器人已隨處可見……人工智能在提升效率的同時，不可避免地威脅到部分群體的利益，未來是否可以完全取代人類依然是人們心中的疑慮。
日前，在云從科技創(chuàng)始人周曦與波士頓動力原首席執(zhí)行官馬克·雷波特的一場隔空對話中，周曦坦言，AI在提升效率上的優(yōu)勢與對人類利益的威脅，二者之間并非不可調和。
周曦曾師從計算機視覺之父黃煦熙（Tomas S.Huang）教授，馬克·雷波特則曾先后在CMU、MIT任教，后創(chuàng)辦了機器人領域“赫赫有名”的波士頓動力公司。
AI發(fā)展遭遇瓶頸
2010年以來，隨著深度學習的爆發(fā)式應用，基于大數(shù)據(jù)的AI技術已經(jīng)深刻改變了我們的日常生活。
尤其是疫情期間，云從科技的AI測溫、口罩檢測、人員篩查、自動報警、數(shù)據(jù)記錄分析等技術被廣泛應用于多個場景，為無接觸出行、安防提供了支持。
同樣由于無接觸需求增加，波士頓動力的Spot機器狗也頻頻出現(xiàn)在醫(yī)院、工廠等場景，替代護士幫助病人測溫或者擔任工廠“員工”完成日常巡查。
疫情在極大程度上促進了數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展，也給了兩家公司更多參與到實際生活場景的機遇。例如，云從科技獲得了將AI服務帶進醫(yī)院的機會，并在不久前拿下了中山大學附屬第一（南沙）醫(yī)院高達3.12億元的智能項目。
但在兩位AI領軍者眼里，做到這些遠遠不夠。在他們看來，如今的AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展仍然處在初期。
馬克·雷波特曾提出想要做機器人領域的安卓，對話中再度被問及此事，他卻開始有些猶疑，“大部分機器人還不能做很多工作，只能專注做一件事情，所以我們希望可以定制機器人，完成不同任務。但我也不是十分確定是否能做成。”
AI不是萬能的。周曦則明確指出，現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)技術存有缺陷，尤其是基于大量數(shù)據(jù)訓練出來的模型與人類并不處于同一個思想體系，僅憑海量數(shù)據(jù)難以服務人類，亦難有長久的生命力。
人機協(xié)同是大勢所趨
顯而易見，有著近五千萬年的進化史，人類的大腦是目前地球上最具智慧的“機器”。因此，周曦將關注點放在人腦本身，希望通過解構人的大腦邏輯來重建AI系統(tǒng)的底層。
“AI如果只是工具，其實是不需要建立這套邏輯的。但是智能應該不止于此，它要與我們產(chǎn)生真正的交互，一起協(xié)作、討論，釋放我們的潛能，彌補我們在經(jīng)驗、記憶等方面的不足，做我們大腦的延伸。”周曦舉例指出，金融領域客戶經(jīng)理僅僅只有100萬人，卻需要服務超過10億人的客戶群體?，F(xiàn)實情況是客戶經(jīng)理的智力、體力都達到了極限，不可能服務好每一個人。
而目前的大數(shù)據(jù)技術也反映出，完全依賴AI技術的系統(tǒng)，如智能客服系統(tǒng)，也是無法服務好客戶。在這樣的窘境下，周曦設想，如果每一位客戶經(jīng)理配備一個AI助手，效率則會大大提升，服務質量也會得到提高。
因此，關鍵就在于打通人與機器之間“隔閡”。周曦認為第一步是打造人機協(xié)同系統(tǒng)，即與人類保持“同頻率”的“智能體”。他分析指出，人類大腦的核心邏輯在于從感知、認知、專業(yè)知識到?jīng)Q策這一過程形成閉環(huán)，因此機器系統(tǒng)應該和人類處于同一套概念體系中，首先能夠感知世界，擁有同樣的認知邏輯，接著具備專業(yè)知識，最后做決策。
但在具體設計該系統(tǒng)時，周曦表示，考慮到人類具有情感而機器沒有，將會把最關鍵的決策權交給人類自己，人們能夠依據(jù)不同情況做出不一樣的決定。“我們希望雙方配合，這才是真正的人機協(xié)同。”
無獨有偶，最近《經(jīng)濟學人》也報道了美國國防高級研究計劃局DARPA在空戰(zhàn)訓練中采用了“AI飛行員”一事，其中特別指出“AI飛行員”們只擔任邊鋒，機長仍然是人類，暗示著人機協(xié)同這一未來的發(fā)展方向。
云從科技打造的這套人機協(xié)同底層系統(tǒng)，基于人腦的邏輯，并強調“雙方配合”。據(jù)周曦介紹，這款人機協(xié)同系統(tǒng)是基礎設施的一部分，相當于大腦，且兼容當下所搭建好的智能生態(tài)，適配任何云平臺，也是云從深入任何場景之前第一步去安裝的底層。
目前，云從將借助專家知識技術來搭建人機協(xié)同系統(tǒng)的第一塊拼圖，即在為客戶打造最強助手之前，先讓系統(tǒng)學習和變強大。
其實早在人工智能技術發(fā)展初期，美國心理學家和計算機科學家Licklider曾在其著名論文《Man-Computer Symbiosis》中設想過人與機器的未來。彼時，Licklider就曾指出，計算機與人類各有優(yōu)勢，如果協(xié)同共生將會創(chuàng)造巨大效益，并由此提出“人機共生”。
如今看來，Licklider所提出的人與機器的共生、配合，將以“人機協(xié)同”的模式繼續(xù)引領人工智能未來的發(fā)展趨勢。
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