日前在與馬克·雷波特的對話中，其創始人周曦明確表示，云從科技已經不再將目光局限于大數據和深度學習，而是將關注點落在人機協同上。
馬克·雷波特是網紅機器人廠商波士頓動力的創始人。從被谷歌賣掉、軟銀接手，到如今再傳出被賣的消息，波士頓動力目前的商業化之路前途未明。
周曦篤定，人機協同能夠驅動更好的未來。相比較下，醉心于機器人本身，馬克·雷波特在機器人更好去服務人類這件事上，似乎還沒有找到清晰的實踐方向。
而就在近日，英國巴克萊銀行宣布與亞馬遜達成合作，利用AI技術在德國提供無感的個性化信用卡支付服務。
在《金融時報》看來，這項合作是一個明顯的信號，預示著AI金融行業將進入“狂熱”的發展階段，但同時，尋找大數據和AI在其中可行的應用方向這件事本身，也蘊含著不可知的風險。
在國內，銀行早已動身，與AI公司合作探索新的業務模式。例如，云從科技已經與國內超過400家銀行合作，在“AI+銀行”領域積累了豐富的經驗。從解決問題出發，日前在與馬克·雷波特的對話中，其創始人周曦明確表示，云從科技已經不再將目光局限于大數據和深度學習，而是將關注點落在人機協同上。
人工智能發展的“兩條道路”
以識別技術被廣泛認識，云從科技主要結合場景需求提供人工智能技術解決方案。波士頓動力則在機器人技術領域位居翹楚。技術和應用方向存有差異，云從科技與波士頓動力所探尋的是AI的不同形態。
對于智能的發展路徑，在對話活動中，周曦將之歸為工具化和人機協同兩種。前者目的在于替代部分人類職能，后者則以人為核心去釋放人的潛能。
馬克·雷波特更偏向于從技術領域角度去解讀和歸類，他認為目前智能主要分為認知智能和運動智能兩大領域，前者研究人類想法和思維，后者則關注人類與外界的交互。波士頓動力所要做的事情屬于后者。
云從科技則挑選了一條看起來更具技術難度的道路：認知智能。周曦認為，波士頓動力目前的研究相當于延展人的四肢，云從所要探索的則是解放時間、經驗上的局限、延伸人腦中的智識，而四肢由人腦控制，因此理解人類想法并與人腦達到同一思考維度是非常重要的事情。
機器狗Spot、擁有雙輪之足的Handle和人行機器人Atlas，馬克·雷波特認為這三款不同形態的機器人分別屬于現在、明天和未來，周曦則認為既有的物理形態并沒有那么重要，重要的是內在的機器智能是否能夠理解人類并為人類服務。
從人本身的需求和生活出發，云從一直以來都不局限于單一技術的探索，它主張用AI技術解決實際問題，因此成立五年下來，云從已經同400多家銀行、80多家機場、超過4萬家門店合作，深入進了金融、安防、民航、商業等多個領域。
相比較下，從產品和技術本身出發，波士頓動力機器人雖然一度占領技術高地、引起機器人領域世界范圍內的轟動，但目前卻免不了要受商業化探索不順利之苦。
最近，波士頓動力將被出售給韓國現代公司的消息傳出，從軟銀賣掉Arm的動作來猜測，波士頓動力被賣多半將成為現實。
人機協同或是可預見的未來
商業層面的發展不是衡量技術潛力的唯一因素，但是人工智能的未來將由技術的商業化之路編織。
隨著中山大學附屬第一(南沙)醫院3.12億智能項目的中標，以及即將上市科創板的消息傳出，云從科技在AI商業化之路上無疑已經走出了自己的天地。
周曦認為，AI不是風口，而是一個未來20年甚至30年內大的發展趨勢，政府、資本和產業界要合力去走的一條路。
在不斷探索的過程中，周曦發現資本和政府對人工智能產業的價值判斷也有所轉變。他提到早期投資人愿意先投掌握核心技術的、有非常強大基礎能力的公司，而不是細分領域的王者，如今他們則更愿意投資能用AI技術“打穿”行業具體應用的公司。
云從科技屬于后者，而為了給人們實際生活帶來持續性的進一步優質服務，它循著這一方向看見了“人機協同”的潛力。
“目前大數據技術是技術人員基于大量的數據訓練一個模型出來，沒有人關心建出來的模型是不是和人類在一個思維體系，最后系統也不與人產生交流。但技術能夠發展起來的核心在于為人類服務。”周曦認為，基于深度學習的大數據技術在發展邏輯上與人們的核心訴求相悖，結合專家知識去做人機協同才才是可行的發展方向。
他分析指出，人類首先感知到世界才會有認知邏輯，隨后通過學習等行為積累了專業知識，然后最后才做出決策。AI系統也應當如此去設計。
基于對人腦邏輯思考過程的解構，云從科技打造以感知、認知、專業知識到決策的核心大腦邏輯閉環為主的人機協同系統，從人類思考的角度去做AI服務。
周曦舉例解釋，如在政府決策場景中，基于云從人機協同的AI助手將通過學習既有的決策經驗來輔助領導者應對突發事件，而非替代人類做決定。在這里，云從打造的系統就更像是擁有豐富經驗的“老技師”。
可以預見的好處是，這一協作過程還將帶來效率的持續提升，而治理效率的提升則將帶來崗位生產力的提高，這正是推進社會向前發展的關鍵動力。
彌補人類在記憶力、經驗和時間上的不足，引導和激發人類更大潛能來推動人類社會進步是云從提出人機協同的初衷，周曦認為這也是AI合理的發展道路。
在這場對話中，周曦對于AI的未來要更加樂觀，不過他所做的人機協同操作系統包括一開始的數據規范化工作，某種程度上也就是在規避技術向不可預知的方向發展。
對于未來，馬克·雷波特則認為，技術本身帶來的風險不可避免，科技公司所能夠做的就是在不斷推陳出新的基礎上，避免事物向不可預知的方向發展。
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