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让机器不再依赖数据？这家公司要建立世界上第一个工业级认知引擎


让机器不再依赖数据？这家公司要建立世界上第一个工业级认知引擎
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【让机器不再依赖数据？这家公司要建立世界上第一个工业级认知引擎】
「弱人工智能」对应深度学习 ， 围绕单一任务点 ， 需要大量数据做支撑 ， 有时候不那么可靠 ， 可移植性差/移植过后需要大量重新训练 。 在转移和泛化方面差了不少 。
Robust.AI强调的是「强人工智能」 ， 对应深度理解 ， 强调系统化地解决宽泛的问题 ， 具备灵活与动态的推理能力 ， 可以很好地移植到不同场景 。
显然 ， 我们当前需要的是强人工智能 。
作者 |吴昕
10月28日 ， 人工智能初创公司Robust.AI 宣布获得1500万美元的A轮融资 。 Jazz Venture Partners领投 ， Playground Global ， Liquid2 ， Fontinalis ， Jaan Tallinn和Mark Leslie跟投 。 截至今日这家创立于2019年中期的公司已经获得了2250万美元融资 。
在大家都在谈数据、谈深度学习的当下 ， Robust.AI似乎有一点格格不入 。
该公司愿景是构建「世界上第一个用于工业机器人的工业级认知引擎」 ， 反对深度学习 ， 希望让机器人摆脱数据依赖 ， 向人类看齐实现「真正的智能」 。
一 深度学习VS深度理解
Robust AI.五位联合创始人曾被国内媒体称为「全球最聪明的五位人工智能科学家 。 」
CEO Gary Marcus是纽约大学心理学和神经科学教授 ， 前Geometric Intelligence（几何智能 ， 被Uber收购）创始人；CTO Rodney Brooks是iRobot和Rethink Robotics的联合创始人 ， 也是有史以来最畅销的消费机器人Roomba的联合发明人 ， 曾任麻省理工学院人工智能实验室的主席 。
其余成员分别为SRI International视觉技术中心高级技术经理 Mohamed R. Amer；高通公司机器人主席和加州大学圣地亚哥分校教授Henrik Christensen；前Formant CTO Anthony Jules 。
公司的起源可以追溯到50岁的马库斯（Marcus）和65岁的布鲁克斯（Brooks）开始谈论人工智能的问题以及如何应用人工智能 ， 他们都认为人工智能的发展不应该过于依赖数据 ， 「这几乎是一种迷信 。 」Brooks说 。
当时Marcus刚与纽约大学计算机科学教授欧内斯特·戴维斯（Ernest Davis）合写了一本畅销书《重启人工智能》（Rebooting AI） ， 探讨了以深度学习为基础的人工智能技术的缺陷 ， 书中的观点与Brooks的想法一拍即合 。 这就给了Macus创业的灵感 。
在深度学习成为人工智能主导的这些年里 ， 机器的认知和行动都要以大量数据为基础 ， 虽然在某些领域如「面部识别、物体识别」等取得了巨大的成功 ， 总体来看仍然非常笨重、脆弱、不灵活 。 并且每进入一个新的领域都需要付出非常高昂的训练成本 。
以工业应用为例 ， 机器人还只能按照设定好的程序移动 ， 无法处理类似物体位置变化等突发状况 ， 每进行一个新的任务 ， （比如在仓库中从码垛到搬运）都需要重新开发一种新的机器人 。
沈向洋曾在演讲过提到过类似的观点 ， 当前很多应用都是「弱人工智能」 ， 对应深度学习 ， 围绕单一任务点 ， 需要大量数据做支撑 ， 有时候不那么可靠 ， 可移植性差/移植过后需要大量重新训练 。 在转移和泛化方面差了不少 。
Robust.AI强调的是「强人工智能」 ， 对应深度理解 ， 强调系统化地解决宽泛的问题 ， 具备灵活与动态的推理能力 ， 可以很好地移植到不同场景 。
显然 ， 我们当前需要的是强人工智能 。 毕竟 ， 我们想要综合各种来源的知识 ， 期望 AI 能够对世界上正在发生的事情进行推理 。 就像人类一样 ， 能够在一种语境中学习 ， 在另一种语境中应用 。
二 构建「世界上第一个工业级认知引擎」
目前Robust.AI的商业计划是建立「世界上第一个用于工业机器人的工业级认知引擎」 ， 这是一个软件平台 ， 能够让机器人摆脱程序和数据的限制 ， 与人类有效的协同工作 ， 未来甚至可以承担工地建筑、照顾老人、完全自动驾驶等复杂任务 。


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