人工智能行业正在经历一波巅峰衰落：AI被认为无所不能，但事实是它解决的实际问题非常有限。

最近几个月，——OpenAI的新文本生成程序GpT-3被认为是AI领域最令人兴奋的新事物，通过在模拟对话中给患者一个“自杀”的暗示，再次证明了这一点。GpT-3是神经网络驱动的语言模型。

《TheRegister》随后发了一条信息，第一句话很讽刺：说实话，我宁愿看到尼克博士DrNick是漫画《辛普森一家》里的庸医角色。

在11月4日与马克雷波特的对话中谈到GpT-3时，周曦忍不住称赞它是大数据技术领域的巨大成功，但他也指出，GpT-3反映了深度学习技术的瓶颈，以至于它只能停留在娱乐大众的层面，无法真正解决实际问题。

马克雷波特是—— 波士顿动力的创始人，一位机器人制造商在网络上的名人。周曦是云从科技的创始人，师从托马斯教授。计算机视觉之父黄。在创建云从，之前，他曾七次获得世界认可比赛的冠军。

01又一轮AI大起大落

不可否认，这一波由深度学习推动的人工智能浪潮，为行业留下了诸多成果。然而，收集数据、加持计算能力的疯狂趋势也将行业推向了高成本的悬崖，浪潮迅速退却，人工智能行业再次走到了历史的岔口。

到目前为止，AI已经走过了60年，经历了几次大起大落。麦卡锡等人在达特茅斯学院，建立了人工智能的发展框架，为工业发展提供了思路。康奈尔大学认知心理学教授罗森布拉特，建立了神经网络模型，这进一步奠定了基石。

20世纪80年代，专家系统掀起了一阵大风。当时，日本甚至倾尽全力建造第五代机器，以实现对美国的技术超越。然而，由于条件不成熟，风吹走了。

2012年，辛顿算法在视觉竞赛中获得了巨大的胜利，深度学习和神经网络模型的巨大功能在计算能力的加持下重新被创造出来。与此同时，ImageNet的创建和GpU的出现彻底策动了深度学习的产业化，也持续将这股浪潮推至现在。

但随着成本持续上升，深度学习算法的有效性不再显著，应用受阻，这波AI热潮正在逐渐降温。

在现场，周曦和马克雷波特都表示，AI还处于早期阶段，这波人工智能的基石是——深度学习，即基于大数据的发展方向是否可持续仍值得探讨。

“所有人都认为更多的数据可以解决问题，但事实真的是这样吗？”在现场，周曦抛出了疑惑。

事实上，最近深度学习领域最大的成功案例之一GpT-3，可以看出它有着基于大量数据实现平滑、接近人类反应的成功一面，但GpT-3目前的表现仅仅停留在娱乐层面，后期并没有解决诊疗模拟中的“核心问题”。

“想象一下，2008年全球金融危机后，全球顶尖金融人才齐聚一堂，修订《巴塞尔协议》，以避免全球危机。如果把这件事交给GpT-3，那么危机至少会发生一百次甚至一千次，GpT-3可以总结修正正确的方向，这是不可行的。”

周曦明确指出，大数据技术有明显的局限性。

02在大数据的基石上，人机协同绽放

回归现实，AI在市场上有巨大的商机。如果受限于人力、时间等资源的短缺，服务不足成为普遍问题，那么服务业还有巨大的提升空间。AI独角兽云从，抓住这样的市场机遇，基于AI技术在金融、安全领域提供解决方案和深度服务。

然而，周曦发现，人可以在复杂的环境和小样本中做出创造性的决策，而基于深度学习的机器需要成千上万次试错才能解决紧急问题，这在成本和应用场景方面存在缺陷。

“AI的目的是以低成本释放人类有限的精力、体力和经验，但目前的AI技术做不到，所以遇到瓶颈时，我们必须另辟蹊径。”

事实上，每一次科技进步都是效率的提高和人的能力的延伸。例如，波士顿的动机是延长人类四肢的能力。以此类推，周曦认为人工智能的核心价值应该是人脑的延伸。

前十年开发的人工智能系统确实在做类似的事情，比如计算、逻辑、预测。但是为什么我们现在不能前进呢？他认为，关键问题在于人与机器的逻辑不统一。

“在当前的大数据技术中，技术人员基于大量数据训练模型。没有人关心构建的模型是否与人类处于同一思维系统，最后系统不与人交流。然而，技术发展的核心在于为人类服务。当前基于深度学习的大数据技术发展逻辑，本质上与此相反。”

凯文凯利在《失控》一书中明确指出，人类进化了几万年的成熟大脑值得技术人员学习。“除了生物体的逻辑之外，没有其他逻辑可以让我们组装一个能够思考的装置。”

周曦起点也是如此。他认为，当深度学习遇到瓶颈时，机器和人力的结合是未来长期的发展道路。

“目前需要走另一条路，那就是专家知识，统一机器和人脑的思维系统，做人机协同。”

03构建人脑逻辑

与人合作的基础在于理解人的逻辑，于是周曦重构了人的逻辑过程，按照闭环从感知、认知、专业知识到决策的核心大脑逻辑，构建了云从科技的人机合作系统。

“你首先要能感知世界，有相同的认知逻辑，然后有专业知识，最后才能做决定。只有这样，大家才能同意。”

还是从人的角度来说，云从科技说，不应该是四肢和头部的物理状态，而是头部的智慧。映射到机器层面，云从认为，关键在于确保系统的输入和输出与人类一致。简而言之，如果人类对黄金的判断是有价值的，那么人机协同系统也会给出同样的判断。

根据云从的假设，在不与现有基于云计算和大数据的人工智能产业相冲突的情况下，人机协同操作系统将成为基础设施的一部分，并在物理层与计算能力服务器解耦，即可以在任何平台上运行。

目前周曦说，先建立云从的操作系统，再把专家系统和人类智慧连接起来，发挥“老技师”的作用，辅助人类治理的进程。

“云从人机协同系统的核心能力越来越强，他对人的帮助也越来越大。我们利用人机协同的机制，逐一解决问题，金融、交通、治理、商业等。包括其他民生的事情，云从在做这些事情的时候也有同样的想法。既然我有这个体系，他就可以和自己的行业从业者一起，让自己的行业越做越强。”

周曦认为，人机协同系统可以将技术优势转化为效率，这是一个巨大的优势。“我们的效率来自我们的智慧。比如银行一次只能服务50个人。有了我们的助手，银行可以服务500人，效率可以提高10倍。”