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“双马对话”犹在耳畔,人机协同该往何处去?

杨珊珊
2019-10-30 · 16:39
[ 亿欧导读 ] 人与AI之间的关系并不是绝对竞争和大量失业,而是人能够与机器交互、融合、共创,也就是说能够提升人的潜能。
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作者:杨珊珊,图片来自“123RF”

2019世界人工智能大会开幕式上的“双马对话”令人记忆犹新,虽然这场对谈当时被批评有“偏题”之嫌,但总体而言,完整展现了人类当前对人工智能话题看法的两大阵营——乐观派和悲观派。

马云是乐观派,强调AI对人类并不构成威胁,人工智能也不是很恐怖的东西,人类比人工智能更聪明。

而埃隆·马斯克觉得当前大家低估了人工智能的能力。可以说,马斯克一直是人工智能悲观派的代表,他此前曾对业界和政府喊话,认为“人工智能是人类文明最大的威胁。”

人和AI的交集越来越紧密,人和AI的路途会走向何方仍是未知,但是在很长一段时间之内,人和AI都会处于协同状态。

人机协同,本质上是人与机器相互沟通、理解的过程。2015年,云从科技率先在业界提出了“人机协同”的概念以及“三段理论”,将人机协同分为“人机交互、人机融合、人机共创”三个阶段。

随着深度学习热潮的演进,人机协同的概念被广泛接受。比如大家发现,以前不得不做的很多苦活,累活,已经交给机器去做;比如机器帮助企业提高管理、生产效率并进一步降低成本;再比如,机器能将提高服务体验,给消费者全新的消费感受。

AI改变了传统生产方式,但不需要过度恐慌

当前AI悲观派主要有两种论调,一类是AI造成失业,另一类是埃隆马斯克的人工智能威胁论,上升到人工智能制裁人类。

不得不承认,今天许多岗位已经被AI尝试性替代了,最为显著的案例应该是语音机器人替代了部分人工客服的岗位。随着深度学习及自然语言处理技术不断进步,人类有时已经辨别不出电话另一端是机器人还是人工了。

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比如AI催生机器新闻写作,代替了部分内容工作者的工作,引发了“新闻业的谢幕与重生”等探讨。AI不仅能动笔“写新闻”,也可以扮演“编辑”的角色。报纸时代,决定给你看什么的是编辑,而今是算法驱动新闻信息流,典型是Facebook新闻信息流操纵美国大选。

再比如,AI查处克隆车。广州交通信息化建设投资营运有限公司大项目总监胡棚分享了一个真实案例,过去广州的克隆车、黑出租盛行,交警要花大力气去识别、抓捕。而通过AI技术,交警现在只负责定点抓捕克隆车和开罚单,省去了找车这一步。

虽然机器拿走了部分工作机会,但是,当前人类和机器的协作,更多的是从提高效率的角度出发,比如解放人工客服的生产力,让人类得以去解决更高级,更复杂的问题。

另外,人工智能威胁论目前仍没有任何依据,人机协同的主动性仍然掌握在人类手上,而不是机器,因为如果把主动权全部交给机器,后果将非常严重。

波音737 MAX 8型飞机失事案例中,直接原因是迎角传感器校准不当出现了错误数据,而自动失速保护系统被激活后选择相信,自动介入,导致整个系统出错。人类虽然也及时介入了,但还是没能挽救悲剧。

无人驾驶系统是另一个案例。实际上,现在的无人驾驶车辆基本都保有人工驾驶模式。谷歌联合创始人谢尔盖·布林也认为,短期内人类驾驶员不会消失。

所以说,未来很长一段时间内,一定仍然是人机协同的时代。

当前仍处于人机协同的初级阶段

1997年,卡斯帕罗夫,人类象棋冠军,输给了深蓝,一台人工智能。对大多数人来说,这是一个新时代、一个人类将被人工智能支配的时代。

8年后,人类卷土重来,这次两名业余选手和配合三台笔记本电脑在自由式国际象棋锦标赛战胜了超级电脑与国际象棋大师。这是一位“人机协同”选手与人工智能共同作战。

而如今,在2014年自由式国际象棋对抗锦标赛上,人工智能赢得了42场比赛,而“人机协同”型选手则赢得了53场。

人机协同,真的是未来。

既然人机协同是现在,也是未来,那么我们究竟处在人机协同发展道路上的什么位置呢?

“目前相对来说人机协同还处在一个比较初级的阶段。要在多学科,多领域有巨大的进步,就要求从感知、认知到决策各个方面的人工智能技术都非常成熟。”云从科技联合创始人姚志强教授在第二届中国(广东)人工智能发展高峰论坛之“人机协同,泛在智能”分论坛上接受亿欧采访时说道。

姚志强认为,人与AI之间的关系并不是绝对竞争和大量失业,而是人能够与机器交互、融合、共创,也就是说能够提升人的潜能。

在商业端,人机协同能帮助生产者更好地解决一些实际问题。“比如我们在服务银行的时候,大堂经理向我们反馈,有一段时间出现大量新增用户,但银行不能迅速判断出具体原因。我们的银行AI大脑通过分析客户的基本信息、业务信息和外部综合信息,判断出这是由返乡潮引起的,并通过AI模型,为这类客群提供定向服务,给银行提出指导性建议,由此银行能够提前调整业务方向,提升服务效果。”姚志强说。

在生活端,AI的服务则更加广泛,AI成为人类生活的助手,并不断学习人类的习惯、爱好,为人类提供更全面的服务。

然而,人机协同并非没有局限。比如AI感知中只有视觉感知和听觉感知的技术较为成熟,AI认知和AI决策现在还处于浅层次阶段,因为深度神经网络的部分难题还未得到解决。

未来高级阶段的人机协同会是什么样子?

云从科技联合创始人姚志强表示,当前仍然较难预测:“因为高级阶段的人机协同是多领域的技术突破,需要实现多模态感知、多领域推理,还要等待相关标准和安全机制出台。”

上海交通大学人工智能研究院副院长王延峰则用更活泼的比喻回答了这个问题,他认为:“当前人工智能是一个专才,人工智能未来会是一个通才,这也是弱人工智能走向强人工智能的过程。”

令人欣喜的是,政策一直深度催化着我国AI产业的发展,推动人机协同向前走。今年三月,深改组出台了《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》,着重强调AI的市场导向与产业应用;在广东省层面,今年广东省科学技术厅推出了以云从科技为代表的八家“广东省新一代人工智能开放创新平台”推动着广东省的科技创新发展。

人机协同要向高处走,离不开人才的助力。根据领英《2017全球AI领域人才报告》,AI领域人才需求量急速增长,华人力量正崛起,中国吸引力正提升,海外精英回流已成趋势。当然,我国AI人才多停留在应用层面,基础研究层仍有不小缺口。

人机协同与智慧南沙的故事

今年是5G元年,虽然目前5G最主要的应用是测速,但随着基站的逐渐完善,依托于5G的终端也将开始展露他们的实力,不仅仅只是手机,5G更重要的作用是业内看好的“物联网”,还有经常被提到的的“智慧城市”,在5G时代,解决了传输问题的智慧城市将迎来爆发。

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今年业界讨论的主题是“AI&ALL”,意味着AI无处不在。

回看中国近十年来的人机协同发展历程,也能发现,中国人机协同的发展特点是“务实”,较少关注人工智能跟人的博弈关系,很少探讨未来的AI到底是世界的拯救者还是世界的毁灭者,而是将重点放在推动人工智能在多领域落地,赋能各行各业上。正因为如此,中国的人机协同发展,跑出了知名的“中国速度”。

人机协同要落地,首先要有“土壤”。以广东南沙为例,2018年,广州市南沙区印发《人工智能三年行动计划》,提出到2020年,集聚人工智能企业数量超过300家,产业规模超过300亿元,累计引进1000名具有相关博士学位的人工智能产业科研人才。

目前,已有不少人工智能企业落土于此。比如AI独角兽企业云从科技、智能语音上市企业科大讯飞华南人工智能研究院、无人驾驶公司小马智行、智慧机器人公司吉特科技等等。

云从科技2015年“落户”于此,深度结合安防、金融、交通三个领域,迄今为止完成四轮融资,估值超过200亿元人民币。谈及落地南沙的原因,云从科技创始人周曦对亿欧表示:“作为粤港澳大湾区的核心地区,南沙在政治、经济、技术、人才等各个方面,有极大的优势和决心,在创造力澎湃的地方做出了大量有益的探索和落地。”

同时,人机协同真实地改变了南沙的方方面面。人工智能走出学术界的高墙研究,成为推动人类社会进步的新引擎。

从B端看,公共安全、智慧城市、金融、教育、医疗等多个领域和AI技术在广州南沙产生碰撞,满足政府和企业的长期发展诉求。比如云从科技和南沙公安合作的人脸综合数据汇聚应用平台、提高公安办案效率;科大讯飞华南人工智能研究院与南沙区中心医院主导的智慧医疗应用示范项目,减轻了基层医疗的工作压力,另外还有南沙行政中心的智能化园区改造、白云机场的无纸化通关、珠江租赁的公租房智慧园区管理等等。

从C端看,南沙的智慧城市服务基础设施逐渐完善,近年来有从单点智能向多业务融合的趋势。通过人工智能和公安可信身份认证技术,市民能够享受政务、挂号、乘车、上网、住酒店、门禁、支付、逛景点等彻底打通的城市服务,出门不用额外携带更多的身份证件就能完成所有的公共服务和生活服务,真正体会到人工智能带来的便捷。

未来,人机协同发展和城市的交集会产生什么新形态?发展的重点又是什么?

“我们觉得南沙人机协同发展的第一阶段,较为侧重政府的公共事务管理,政府的话语权比较强一些。接下去我们希望推动人工智能与市场化发展较好的领域深度融合,深入发掘场景需求,推动各行业龙头企业蓬勃发展。加上自贸区本身具备先行先试的优势,很多事情可做可试,没有限制也没有追责的制度,这是非常宝贵的资源。”南沙区商务局局长谢晓辉说。

“企业会更看重商业逻辑,哪些行业会成为下一个突破口,首先要看这个市场够不够大,行业是否愿意付费,另外就是要看是否能找到头部的、长期的合作伙伴。”云从科技联合创始人姚志强接受亿欧采访时回答。

人机协同的故事还在发生,人工智能会无处不在。在肥沃的产业和政策的土壤上,更多AI公司会像“树”一样成长出来。

但人机协同不是一个公司可以做的事情,它代表了一种开放的理念,需要集聚行业上下游,包括硬件、平台和应用各方,才能把能力释放出来,才能把每个消费者服务得更好。

本文经授权发布,版权归原作者所有;内容为作者独立观点,不代表亿欧立场。如需转载请联系原作者。

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