“云从科技周曦对话波士顿动力创始人 AI观点针锋相对”

这是前浪后浪的相遇，这是40后和80后的对话，这是跨越太平洋的中美公司家ai的观点碰撞。 ai应该放弃人工智能还是增长人工智能？ 机器人只是替补还是会思考？

11月4日，在第五届公司创新生态圈大会上，39岁的云从科技创始人周曦开始，与71岁的波士顿动力创始人马克·雷波特( marc raibert )在云进行了对话。 两个年龄合起来110岁的同行，为什么在对待ai的态度上针锋相对？

在谈话中，周曦认为ai不应该抛弃人智，而应该增长人智； 雷波特希望机器越来越能代替人类工作。

照片|云是科学技术的创始人周曦(右二) )。

是增长人类智慧，还是取代人类？

在周曦看来，ai应该是人脑的扩展和提升，如果说机器人是四肢的无限扩展，那么ai就是人类思维的无限扩展。

以教育为例，家长剥夺学区房是因为好学校、好老师不够。 这是为了让每个学生都能接受优质教育而努力。 医疗也是如此。 大家想去三级医院，社区医院和乡村医院怎么办？ 其实，这些都是可以通过人机协作挖掘和延伸的空之间。 当ai将专家知识结合起来结构化，基于深度学习的决策变得可理解和可再现，ai与人类的逻辑对等后，我们就可以复制无数南山、无数优秀的医生，自然地处理看病难的问题。

但是波特认为机器人是新的人类，可以在真实的场景中工作。 对于无聊、无聊、肮脏、凌乱的工作，可以让机器人进行，使人类不暴露在不安的环境中。

另一方面，周曦现在认为机器人狗只能在物理环境中工作。 如果在线进行思考连接，其适用范围将不再局限于具体的机器人。 他说，只有ai和人类的组合才能满足顾客的诉求。 因为人类可以在超多复杂的环境、超小样本的情况下进行创造性的决策，机器学习必须在大数据上进行千万次的试错才能准确接近。

以gpt-3为例，其数据量惊人，效果也很好。 随便问一个问题，它可以给出有点道理或者搞笑的答案，但总体偏向娱乐性，不能处理实际生活中的问题。

例如，世界上最优秀的金融人才开始修改巴塞尔协议，以免在2008年金融危机之后再次发生全球危机。 交给gpt-3的话，至少要经历1000次金融危机才能学会。

在周曦眼里，与机器的分工合作可以达到更高层次的协同水平，很多流程性的业务将由ai承担，人越来越负责机器的管理维护和更需要创造性的决策业务，可以起到1+1 2的作用。

例如，人类医生即使初次遇到某种新的病情，至少也可以根据经验提出比较准确的指导方案，如果能做5个病例，医生评价的准确性就会大幅上升。 但是，在这种情况下，ai并不容易。 因为这个ai与人结合，所以可能需要千万个病例。

因为，机器人狗的替代型ai能否增长人类的智慧是个值得思考的问题。 那么，波士顿动力的创始人雷波特是如何看待自己公司的机器人的呢？

人脑聪明还是机器人强？

据波士顿动力的创始人，波特说，该公司打算制造机械界的安卓机。 也就是说，他们试图生产可重复的机器人。 现在，大部分机器人只能集中在一个事件上(例如扫地等)。

但是波士顿动力希望机器人可以定制，执行各种任务。 现在许多顾客想要特定的单一用途的机器人。 因为波士顿动力想制造越来越多不同功能的机器人。

照片|波士顿动力创始人的报告员

另一方面，周曦将云端人机协同操作系统比喻为ai界的操作系统，该系统分为三个层面:人与机器的相互作用、人与机器的融合、人与机器的共创。 在系统中，云通过知识即服务( kaas )向客户传播能力，因为云将模块化域知识并形成适当的应用程序。

照片|云从科学、技术、人机合作的三个层面

周曦说，每当科学技术进步，效率就会提高，是向人的传播。 历史上的一些技术革命，都是对人类四肢的扩张，人机协作是对人脑的扩张，这种质变可以提高人类的智慧。

从某种程度上说，云从和波士顿动力学分别代表了中西方ai和机器人的迅速发展现状。 前者历经二十年终于推出了首款商用机器人，被称为中国ai四小龙之一的云从成立五年来，将ai应用于金融、管理、移动等行业。

两位创始人也属于学术派，雷波特在cmu、mit任教，1980年创立了波士顿动力的前身leg lab。 周曦在美国伊利诺伊大学( uiuc )就读期间，师从计算机视觉之父黄创涛( tomas s.huang )教授后，在nec美国加州研究院从事研究。 创业前，周曦在世界识别技术大赛中获得6次冠军，回国后将云从孵化中获得中国科学院重庆研究院。

尽管创始人都是学术出身，但两个企业的目标大不相同，波士顿动力想制造出像人一样聪明的超级机器人。 云端必须通过融合机器和人类的优点，创造人与人合作的超人社会。

那么，人脑聪明还是机器人强呢？ 还是两者结合起来会更强？ 这个问题仍然值得探讨。

周曦认为好的ai必须与人类合作，必须为人服务。 如果ai也能像人类逻辑一样剥洋葱，它就能成为人类的良师益友。

他眼中的ai能力分为三层，第一层是工具，可以实现基础的人机交互，即人脸识别和语音识别等的理解和理解，这方面的云已经非常擅长了。 第二层是合伙人，这个时候，ai有点了解人类的概念，干净又危险，还可以根据人工修改新闻向我学习，保证下次更好的效果； 第三层是智能共生体，这是最高级、最多、最复杂、最难实现的长时间目标。 第三阶段的ai产品是具有情感投影能力和自我学习能力的智能共生体，通过数据映射实现自然流畅的交互体验、无缝的知识融合。

像蓝巨人ibm一样气势汹汹地乱飞

最近的采访认为，人机合作是公司不断强调和深耕的战术，是ai发展的必然方向。

目前，ai已成为推动新一轮科技产业转型的重要力量，近期出台的国家十四五计划提出以科技自立自强为国家快速发展的战术支撑，人工智能也再次被写入国策。

预定发售的云与蓝巨人ibm的转型非常相似。 他们以核心技术为中心起步，从硬件和软件的推出开始，以程序和咨询为触手，构建了各自的平台生态。 百年ibm的长青再次证实了一个由来已久的新道理:只有留住趋势公司，才能引领浪潮的巅峰。

面对趋势，我们发现了ai领域的三种进化路径:

第一步是挖掘单一技术带来的市场机会。 初期的云从以脸部识别等为中心的业务开始，并由此在短时间内构筑了头部的地位。

第二步，通过视觉、语音、自然语言解决等技术，构建人机协作系统将技术领域化、场景化，从而迅速实现生产力的提高，完成领域价值的闭环。 这也是云在现阶段，不依赖单一的技术输出，通过移动、金融、治理等业务，向公司提供ai闭环能力。

进入这个阶段的ai公司，确实很难用脸部识别计算机的视觉标签进行囊括。

第三步，随着领域广泛参与智能化，人机协作将纳入越来越多的业务中。 届时，ai将像网络一样重新建立所有的业务模式。

在云从科技开始之前，周曦已经在人工智能行业玩了十多年，即使经验丰富，但创业之初的云只知道技术不知道规则，所以难以在艰难的市场上生存。

目前，5岁的云已经成长为估值超过200亿的小巨人，基于人机协作系统和浦东机场、国家海关总署、工商银行等机构构建公司和智能应用，提高了运行效率和盈利效率。

作为人机协作的阶段性实践，在海关场景下，云从科技开发了海关立体监管决策指挥系统、监管场所ar辅助监管系统、集装箱全过程监管、智能检测系统、智能旅游检测系统。

这些系统对海关监管的现实场景进行了数字化、结构化、建模，实现了全场景、全链条、全要素的监管体系，全面提高了海关监管的智能识别、早期预警、处置能力，帮助海关专家产生了知识的沉淀和价值。

作为国内ai新兴力量的代表公司，云从科技人机协作战术推进的协作体验是其真正的生命力。 连同商汤、开放愿景等众多优秀的中国ai公司，在全球竞争环境中螺旋上升，让世界认同中国ai力量的企业品牌和势能。

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