人與機器的協同合作從來不是發明家們的主要課題，但第一個思考這個問題的人,卻在無意之間拉開了工業革命的序幕。
1776年，哈格里夫斯從一架踢倒的紡織機上得到了靈感，設計出了珍妮紡紗機，使用者可以一手拉線，一手打緯，同時雙腳蹬踩踏板提供動力，它的出現是工業革命的開端，也標志著人類第一次開始系統地思考人與機器的關系。
當機器的能力在計算機科學的驅動下日益強大，這一問題也從幕后轉到了臺前。11月4日，云從科技創始人周曦和波士頓動力創始人馬克·雷波特進行了一場世紀對話，就人工智能的未來發展趨勢和應用場景展開了討論。
在這場被業界高度關注的對話中，二人表達了截然相反的觀點。馬克·雷波特認為，未來機器勢必會取代人類，以實現效率的最大化。周曦則認為，人工智能一定要為人所服務，讓機器去延展人類的智慧。
人機協同：卓別林沒有想到的事
20世紀初，在泰勒“科學管理原則”的影響下，機器成了工廠里最寶貴的生產資料，而工人和技術人員的職責僅僅在于保證機器的正常運轉。
1935年，卓別林的最后一部默片《摩登時代》上映，以夸張的表演風格揭示了美國底層工人殘酷的生存環境，同時也影射出當時的人們對工業社會的擔憂：人會不會淪為機器的奴隸?
當人工智能技術開始走向應用時，這樣的擔憂被進一步放大。1986年，社會學家烏爾里希·貝克的著作《風險社會》出版，指出現代社會的風險是一種人類制造出來的風險，而技術風險則是其中影響最為深遠和廣泛的類型。這一觀點也讓人工智能的發展受到了質疑。
對此，周曦認為，這個問題的假設是不合理的，因為人工智能根本不具備取代人類的能力。“現在的技術遠沒有達到完美的階段，現階段的人工智能是基于深度學習，而深度學習很難讓人工智能向著真正的智慧化發展。”周曦坦言，當下的人工智能遠沒有達到取代人類的技術水準。
周曦指出，“依靠深度學習的人工智能無法真正解決問題，我們需要另外一條路——專家知識，我們要相信人的力量，與人結合。因為人可以在復雜的環境、很小的樣本下做出創造性的決定，但是機器一定要做成千上萬次的試錯才能做出決定。”
當然，周曦并不否認機器的優勢，但他認為相較之下，最后有智慧的仍是人。只是，人的腦力始終受到自身體力、經驗和時間的限制，人與機器的合作才能打破這一局限。因此人機協同才是人工智能行業未來的出路。
“如果我們的人工智能也按照人的邏輯層層遞進，那它就成了人的良師益友，可以啟發人類，幫助人類。” 周曦相信未來人與機器的關系一定是相輔相成的，但最終的決策權依舊在人類的手中，雙方配合以實現極致的效率，這就是人機協同的最終形態。
對此，馬克·雷波特則持不同觀點，“機器完全可以取代人類去做那些枯燥的、無聊的或是危險的工作，比如當疫情來臨時，機器人就是一個非常具有優勢的選擇。”馬克·雷波特認為，未來機器勢必會取代人類，以實現效率的最大化。
但是，如何界定“枯燥無聊”的工作，又如何解決機器替代這部分人后的就業問題，馬克·雷波特并沒有給出答案。
定位整體解決方案
相較于PC互聯網時代和移動互聯網時代，人工智能的商業化之路不算平坦，這其中既有技術瓶頸期所帶來的困難，也有在商業化探索上經歷的困境。
2016年，360創始人周鴻祎曾在《商業周刊》上發文斷言，純粹的人工智能是不會有商業模式的?，F在看來，周鴻祎的話可謂是對錯參半，人工智能的商業化發展離不開與傳統產業相結合，但以云從科技為代表的“AI四小龍”也的確摸索出了一條人工智能的獨立發展路徑。
在周曦看來，人工智能的發展不應局限在某一細分領域，更不應局限在特定的應用場景上，而是建立一套完整的人工智能平臺型應用，這不僅是云從科技對于自身的定位，也是目前行業內達成的共識。
“資本市場希望能夠先投未來掌握核心技術，甚至核心平臺的公司，比如說早期投資AI四小龍等等。”周曦指出，人工智能行業的出路在于掌握核心技術，并最終建成跨行業、跨地區的平臺型應用。
實際上，以視覺識別起家的云從科技，業務范疇早已遍布各個領域。例如，在民航領域，云從科技打造了“飛鳳平臺”，為機場的安全保障、生產運行、旅客服務提供職場。在醫療領域，云從科技與中山大學第一附屬醫院合作，建設全球第一家融合智慧就診、智慧醫療、智慧安保、智慧樓宇于一身的智能化醫院。
在這些跨行業、跨場景的平臺型應用上，云從科技所倡導的人機協同的理念貫穿于其中，國內首個人機協同開放平臺也正是在這一理念的影響下誕生。
今年5月，云從科技與廣州市政府達成“數字基建”合作，共建國內首個人機協同開放平臺，致力于構建人機交互、人機融合、人機共創，軟硬件一體化的人機協同服務體系，這也標志著云從科技已蛻變為基于AI核心技術閉環的人機協同解決方案提供商。
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