超越深度学习，云从科技独擎人机协同大旗

　　“如果不理解人类的思维,还搞什么AI?”

　　在最近和“机器人司令”马克·雷波特的一场对话活动中,云从科技创始人周曦用这样一句断言,给时下流行的深度学习AI技术演进路径宣判死刑,算法的演进已到极致。

　　周曦本人,恰恰就是视觉识别的绝顶高手。

　　几个月前,美国人工智能非盈利机构以30多位AI高手合作,推出新的GTP-3深度学习自然语言模型,参数数量接近1300亿,最大模型训练成本达到1200万美元。但是,这一模型仍不免于简单,不能产生真正服务用户,理解不了一般的常识。

　　纯粹算法的道路发展人工智能,此路不通。周曦认为,当下及未来人工智能的发展要回到人。“做人工智能不应该抛掉人的智慧,而是要延展人的智慧,相信人的力量,走人机协同的道路。”

　　超越算法,云从科技让AI落地

　　在AI商业化探索上,一直以来云从走得都很稳。400多家银行、80多家机场、超过4万家门店,五年打开金融、安防、民航、商业等多个领域,稳定的业务拓展确保了它一年一次的融资频率。

　　最近,随着中山大学附属第一(南沙)医院3.12亿智能项目的中标,云从科技在南沙区的智慧基础设施建设版图又增添一块,也正式宣告踏入医疗领域。

　　此前,云从曾为南沙打造了首个城市AI图书馆,也曾给南沙金融局跨境融资交易提供技术支持。广州市南沙区则是我国自贸区的标杆。

　　对云从来说,这是它打造的若干案例中的一个,当然更为重要的是,借助南沙区智慧建设,云从要开始跨越“智慧城市”这道坎。

　　一开始就依托国家的基础资源平台,在AI四小龙中,云从最先走到了这一步。因此它也最快触达了技术的天花板。

　　“AI解决不了问题。”现场周曦不无感慨。此处,AI指的是过去几年兴起的深度学习与大数据。

　　AI的技术分支——深度学习遇到天花板,学术界早有人指出,但在产业界,正式将之拿到大家面前来说的,周曦尚且是第一人。

　　早在两年前,不再拘泥于视觉识别技术,而是在语音识别、自然语言处理、硬件摄像头等更广泛领域开辟疆土,云从已经在应用探索中“偏离”了视觉识别领域,似乎暗示它早有察觉。

　　2020年上半年,云从科技将机器人、物联网技术研究等纳入经营项目,云从俨然已经不在满足于视觉识别或者算法。

　　涉猎广泛、不断探索各类技术,周曦表示云从的核心点没有变:提供更好的AI服务。如何做好服务?他提出,从宏观的发展上来说,大数据走不通,“人机协同”是关键。这也是云从科技去年就开始对外强调的核心战略。

　　按照周曦的解释,人机协同就是让人工智能按照人的逻辑层层递进,延伸人类大脑的能力边界,变成人们的良师益友。

　　与AI工具化的发展理念不同,周曦计划从人类大脑的逻辑出发,去塑造可以被理解和被信任的AI大脑,从技术层面打破人与机之间的“隔阂”,在深度学习技术应用遭遇瓶颈的大环境下别开生路。

　　下一步:人机协同

　　如何实现“人机协同”?周曦认为目前的关键就是引入专家知识,这是AI的另一大技术分支。

　　人工智能的发展史本就是由各大技术分支相互领头来推动发展,此时提出专家知识也符合历史发展规律。

　　事实上,已经有专家知识的应用案例出现。如在今年的进博会上,与传统的机器人有所不同,欧姆龙现场展示的乒乓球机器人可以通过图像传感捕捉人类的表情、心率等信息,以实时评估人类对手的情绪状态,调动对手的回球,并保持玩家的兴趣。

　　没有AlphaGo打败人类轰动世界,这一点“贴心”是周曦最看重的。周曦认为,发展专家知识的核心原因在于商业化发展需求,即AI服务的本质是为客户带来便捷和创造更多价值。

　　“过去的大数据技术,它天然就和人类有一道屏障,因为它的底层逻辑和人脑不是一个思维体系,技术人员只追求结果,没有与人的交流和沟通,这在服务中是行不通的。”

　　理解人类并延伸人类能力边界,周曦认为首要去做的事情就是统一机器与人的思维水平,这之中关键的连接点就是专家知识。

　　依托专家知识,从感知走向认知和知识调动,将决策交给人类,周曦认为这是人机协同最好的实现形式。而金融、交通、治理、商业等关乎民生的场景,则是人机协同最好的应用场景。

　　在今年的世界人工智能大会上,云从科技发布的“轻舟”平台及“千帆”合作伙伴计划就是这一想法的落脚点。

　　据云从介绍,轻舟平台是数据中台、业务应用和业务能力中台以及AI能力中台的综合体,可更新可扩展,旨在打造应用生态。而它的底层就是人机协同平台。

　　周曦很早明确过,关键在于和帮别人把事情做好息息相关,“如果客户通过我们的人工智能确实能够提高效率、降低成本和为消费者提供更好服务,我们就有盈利的可能。”(CIS)