2019年7月，以AI為燃點的科技圈在持續升溫的情況下又爆重磅新聞，硅谷創新狂人埃隆·馬斯克(Elon Musk) 發布了一個腦機接口系統，并已成功實現在猴子身上的應用。它通過一臺神經手術機器人向大腦內快速植入大量 4-6 微米粗細的線，通過 USB-C 接口直接讀取大腦信號，可以用 iPhone 控制。而在7月的最后一天，Facebook緊隨其后也發布了其腦機項目的新進展，即將人腦的思維解碼為文字語音，直接從大腦中解讀語音。

   這兩件事幾乎在同一時期的迸發，科技圈立刻進入了“人類與AI共生”的風暴討論中。仍處在弱人工智能時代的我們，會否因為此項技術而直抵預言中的2045年“奇點時刻”。

奇點預測

  谷歌的工程總監雷•庫茲韋爾（Ray Kurzweil）是一位知名的“未來學家”，還曾被Inc.雜志評為“愛迪生的合法繼承人”，他在未來預測方面一直保持著傲人的記錄。在自20世紀90年代以來所作的147次預測當中，庫茲韋爾聲稱其準確率高達86%。在得克薩斯州奧斯汀舉行的SXSW大會上，庫茲韋爾又作了一個預測：技術奇點（singularity）會在未來30年的某個時間點出現。庫茲韋爾在接受Futurism網站的采訪時指出：“我一向預測2029年，AI將通過有效的圖靈測試，因而獲得與人類相當的智能水平的年頭。我預計2045年這一年會出現“奇點”。到時候，我們通過與我們創造的智能相結合，人類的實際智能將因此提升10億倍。”

    那么正在研發的馬斯克腦機項目Neuralink和Facebook腦機街口計劃，是否預示著奇點已經提前來臨？從人工智能開始熱門之后，AI與IA爭論就一直未停止過。AI（Artificial Intelligence）為人工智能，IA (Intelligence Augmentation)智能增強，AI以機器為中心，IA以人為中心。

    IA的終極是鋼鐵俠的Jarvis，AI的終極是終結者的Skynet。我們可能被Deep Learning的強勁勢頭蒙蔽了，總想著AI，AlphaGo也許只是極少數的可以完全機器自主的場景。現實是我們應該采用IA的思路：以一個業務專家為核心，系統只是他大腦的延伸，快速的回答他提出的各種精確問題，由此步步逼近答案，思考和決策還是由人來做。

    2015年，被譽為人工智能及機器人元年，國家層面將《關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》中將人工智能列為“互聯網+”等11項重點推進領域之一，到十八屆五中全會把“十三五“規劃編制作為主要議題，將智能制造視作產業轉型的主要方面，人工智能開始掀起了新一輪技術創新浪潮。早在2015年Gartner 就已經預測，將在2020年迎來智能大爆炸；互聯網預言家“凱文·凱利提出，人工智能將是未來20年最重要的技術；而上文提及的雷·庫茲韋爾也說過，2030年人將成為混合式機器人，進入進化的新階段。”

  無論機器人是否在現實世界幫助了我們，人工智能已經無可厚非地日益成為我們生活的一部分。今時今日，麥卡錫和恩格爾巴特最為核心的沖突仍然懸而未決——一種方法要用日益強大的計算機硬件和軟件組合取代人類；另一種方法則要使用相同的工具，在腦力、經濟、社會、科技、政治等方面增強人類，拓展人類的能力。需要再次注意的是，若軟件和硬件機器人都足夠靈活，他們最終都會變成我們在程序中設計的模樣。

人與機器人誰更睿智

      然而，這并不是事實的全部，很早以前，凱恩斯就曾指出，科技將取代工作崗位，而非整體工作。這些改變了我們的工作、互動、娛樂方式的創新，將給21世紀的社會帶來翻天覆地的改變，這種影響幾乎等同于20世紀初機械設備將農耕經濟帶向工業經濟時，社會所經歷的根本性變革。

     一個更為緊迫的問題是，我們該如何去定義人類與那些亦敵亦友的機器間的關系。在硅谷IT界流行著一種看法，技術演進有著自己的生命，簡單來說就是，技術的進步很多時候超出了人類的控制范圍。就像過去40多年，計算技術進步的速度持續增加，已經被視為一種獨立的力量。如計算機體積大小的變化、用途的變化、形態的變化、個人的“變異”等，最為顛覆的認知來自于計算機的“變異”，當前計算機作為設備，已經“跑到”了人們的裝備、腿上、手上了，而有的又被戴到了人們身體的很多部位了。這就造成了一種錯覺，技術的進步是自發的，而且這一過程已經超出了人類的控制范圍。可事實遠非如此，無論是機器設備，還是讓他們運轉的軟件，實際上都是人類設計的。馬歇爾·麥克盧漢（Marshall McLuhan）對這一過程的描述最為清晰：“我們塑造了工具，而之后，這些工具又塑造了我們。”

     全球頂尖的商業思想家托馬斯·達文波特（Thomas H.Davenport）,更是嘔心瀝血，前瞻性的提出了人類與機器的合理融合方式——《人機共生》。給出人來智能時代勝出的策略。同時這位思想家給出的“認知智能的類型及其復雜度”模型如下：

李開復老師在《AI.未來》一書中，也指出，未來人機共存的形式為“優化與人情”：其主要核心思想為，由人工智能負責例行的、重復性的優化任務，人類負責需要創意和戰略思維的工作和處理人際關系。這樣會需要重新調整很多崗位，也會創造新的工作，讓人類和機器聯手提高高效率且人性化的優質服務。

以人為本，重新定義“機器人”

隨著技術的不斷發展，人類對于所處大環境的定義，也變得越來越接地氣。在交互式計算機的前50年中，計算機更多的是在增強而非取代人類，人工智能遭遇了“滑鐵盧”，很多人背離過往，將自己職業生涯的剩余時間貢獻給了計算機，也即智能增強。他們“遺棄”了人工智能圈，將注意力從建造智能機器人轉到了讓人類變得更聰明上。IT這一廣泛應用的科技代名詞也已迭代了多次，從最早的Internet Technology，到后來的Information Technology，如今早已悄悄的更新為Intelligence Technology。這也正是“民心所向”。所以在以人為本的綱領下，將會以智能增強為目標，通過技術賦能人類的更強大能力，從而實現“助人一臂之力”的愿景。其實這些已在當下的技術落地中慢慢形成成果，并以新定義的形式，形成了新的產業。以智能增強為主的另一層含義，也正以輔助人類、解放低端勞力為代表的流程自動化技術進行落地。

其共同特性有：

  在《人機共生》這本書中，作者從行業從業者、觀察者的角度提出了從雇員到機器人的設想，并為此提出以自動化為核心的機器人增強人類的能力。作業使用了大量的以自動化、流程自動化為代表的落地場景，闡述自動化技術對人類工作、生活、學習的輔助作用、增強效能。

具體技術及應用背景包括：

     以上以自動化技術服務于人類生產勞動的產品在當下非常流行，標準名稱為RPA（Robotic Process Automation）機器人流程自動化軟件，這種產品非常受歡迎，銀行，可用于顧客后臺的服務任務，如自動化辦理掛失、補卡的業務，保險，如處理申報和賠付，供應鏈管理，如處理發票，回應來自顧客和供應者的日常請求，IT技術維護，如監控系統錯誤信息、以及修復故障問題等等。RPA以其新一代的應用場景，精準、零錯誤、高效率、高ROI等特性，形成了巨大的性能增益，為各行各業降本增效的首選解決方案。通過大量的案例實施標明，RPA有效服務于各行各業的場景達到100萬種事務之多，提升業務滿意度80%以上、提升科技體驗度90%以上，總體投資回報率達到800%。由于RPA在適當的場景下可以對接和采用非常多的AI技術，如OCR、NLP、ML、語音、FACE ID等，所以稱為了名副其實的AI增強人類能力的典范。據Gartner調研數據表明，全球擁有44%以上的CIO及企業雇主正在采用流程自動化解決方案，并以AI增強的方式逐步加大解決方案的引入。

     當然這種新的方向、新的主導、新的IA為代表的能力，重新定義了AI，以人為本的核心，重新定義的“機器人”，同時也將帶來特定的組織架構的改變和運營模式的改變，并且最終可能會導致人力的流動，但是據全球已經引入AI或RPA為代表的能力解決方案企業調研數據統計來看，大部分公司都把工作者重新部署到了其他更加合適的崗位中，人類雇員一開始對自動化工具所產生的不信任感最終并沒有發生，取而代之的是享受由虛擬員工幫他們完成枯燥工作所帶來的輕松。在很多公司，引入以RPA為解決方案的虛擬員工之后，RPA產品被賦予了真正員工的身份，如給予固定的工位，起個像“Andy”、“Lucy”、”John”這樣很好聽的名字。這種對虛擬員工或智能機器人人格化的現象，說明人類工作者并沒有覺得這類技術有任何特殊的威脅性，反而可以進入像伙伴一樣的相處位置。這種進步是人類自主認知的結果，是以人為本、協同的結果。正是本著這樣的原則，我們才走入了重新定義機器人的通道。才可能實現“人機共生”的奇點。

人機共生，與機器共舞

 “恐懼技術及機器，不如讓其為己所用”，用這句來解釋“人機共生”再好不過。那么AI時代，如何IA，如何實現人機共生呢？普林策獎得主、“硅谷獨家大王”專注于機器人與人工智能領域的報道、喬布斯等業界大咖極為信賴的作家，約翰·馬爾科夫（John Markoff）在其所著《人工智能簡史》也稱為《與機器人共舞》這本著作中給出了相關建議如下：

約翰·馬爾科夫是人機共生的率先提出者，為穿越半個世紀的AI和IA的恩恩怨怨謎團，劃出了明確的界限，為研究者給出了燈塔、為企業者提供了參考。我們人類在這場沒有時限的自導自演的劇情中，如何勝出？在智能時代下，能夠制勝未來，實現人機共生的愿景，并為此努力的戰略和戰術，是當下我們需要學習、思考、實踐的。

建立全局觀，成為全局者，是自我超越的基礎。只有全局者才能在智能增強金字塔的塔尖。全局者在不同行業、不同業務領域擁有不同的定位和要求，這是作為戰略思考的首選。這也是人類區別機器的重要因素，因為計算機并不會從全局視角看問題，也不善于留意是否出現了某些根本上的改變。我們可以理清哪些任務應該從人類轉移到機器。

戰略者在制定戰術的角度，學會制定原則和邊界，是考慮的問題之一，作為智能增強的經由之路，讓人做人的事，機器做機器做的事，是自主避讓的明智之舉。我們談論的“避讓”是指，讓機器在你的領域中接管他們最擅長的那些任務，與此同時，你應該選擇把自己的生計建立在機器無法施展拳腳的其他一些價值形式上。當然在自主避讓形成有效避讓之后，我們需要安排到具體的工作給計算機或機器人去執行，有效利用他們才是上策，如RPA產品，我們真正要發揮其所存在優勢。另外，避讓之后我們需要思考哪些工作是機器 無法做到的，或者說我們自己問自己：”什么工作在沒有我的情況下計算機無法完成的？“以機器人流程自動化為例，比如：非流程化決策、問詢的建議、藝術類工作等。

讓我們與人工智能一起工作，一起參與。參與者充分參與創造、監控、并且修改組織內部的自動化系統。參與者不一定是高層管理者，參與自動化決策領域中的人應該算是和智能機器走的最近的人了。他們可能創造機器，但他們能夠理解機器，可以和機器一起工作，并且還能跟機器進行協作。他們之前可能做過和智能機器人相關的類似的知識工作，現在被“提拔“到和機器一起工作。從這個角度上來說，他們不僅增強了智能機器人而且也被“機器人增強”了。智能增強讓他們和他們的組織變得更富有成效。

在合理處理人機共生的處境中，人類自身成為專精者，找到那個沒有人想自動化的領域，將是作為管理者戰略性思維的根本。以RPA為例，設計和構建RPA解決方案是要花費資源的，并且一旦落地，必須有相應的維護資源，特別是流程優化或系統升級的時候，只有具備某個領域的充足知識的人才能做到這些升級。但是作為專精者將大受其益。

開創就是要為所有其他人創造出新的認知技術解決方案。創造支持智能決策和行動的新系統。開創者在未來會大有可為。開創者的類別不僅包括像RPA這類的軟件供應商，還包括那些能夠開發自己系統的公司、興趣愛好者等生態的系統化元素。

作為開創者的實現路徑八條工作方法：

結語

人做人的事、機器做機器的事情，人類去創新、去選擇一切與機器無關，這是人類的行為。我們學會開車并從此開始駕駛汽車生活，但我們從未擔心自己從此不會走路，或者無路可走。即便步入全自動駕駛時代，人本身擁有的能力也不會發生退化和改變，人類還是需要學習知識、學習技能。