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認知智能引領人工智能3.0時代 睿企科技文本分析技術備受矚目

2019年07月22日 10:25來源:未知網投平台APP版

韓版格子衫,建行證書,刺青培訓

《聖經》中有一個故事:巴比倫人想建造一座塔直通天堂,上帝看到人類竟然敢做這種事情,就把人類的語言變得不一樣,人們從此聽不懂對方在講什麼,無法繼續建造。

這座塔叫作巴别塔,假如能夠實現不同語言都被理解,我們就可以實現世界上任何兩個人之間毫無障礙的交流和溝通, 重建巴别塔 也就成了可能,而這也正是人工智能的終極目标之一。

決策 ,人工智能3.0時代的标志

事實上, 人工智能 正式提出時,計算機國際象棋和機器翻譯就是人工智能的兩個标志性目标,但直到國際象棋甚至圍棋都被AI攻克,機器翻譯的第一階段,即機器認知智能的核心能力之一 自然語言處理(NLP)能力依然無法和人類相比。

NLP大緻包含三個技術層面:詞法分析、句法分析、語義分析,三者之間既遞進又相互包含,這也構成了NLP技術的最大瓶頸。由于詞句往往在具體的場景下擁有不同的涵義,人在理解時會基于已有知識儲備和上下文環境,然而人工智能目前還很難做到,沒有類似知識圖譜這樣強大的背景知識支撐,是不可能理解語言的。要讓機器理解我們人類的語言,機器必需共享與我們類似的背景知識,還需要依賴深度學習技術,這也就需要大規模甚至超大規模的數據積累,讓機器不斷訓練和學習。

回首人工智能發展的60多年,經曆了 算法為重 的1.0階段,現在則進入 數據凸顯 的2.0階段,但真正步入 讓機器做明智決策 的3.0階段,還需要大量數據積累和技術的提升,實現認知智能是當前以及今後一段時間裡AI發展的重要使命之一。

賽道擁擠,結合産業化者占據先機

如同任何一個人工智能細分領域一樣,認知智能這條賽道也帶給創業者大量機會。根據不完全統計,自然語言處理新創公司在2014年、2015年和2016年呈現公司成立激增的狀态,但2017年公司創立有明顯的下滑狀态。據投行人士分析,一方面14年及先發成立的初創公司在時間、技術、融資方面已經取得不小的優勢,另一方面,大多創業公司聚焦技術,缺少應用場景開發和數據、人才儲備。

從熱轉冷現象的原因在于 不同于AI競賽或者人臉識别等 感知智能 階段,認知智能技術進步和産業化推進是一種協同關系:人工智能企業通過特化的技術算法和産品,促進産業化應用,再根據實際應用中的數據和反饋,反過來推動技術實現進步。

目前各細分領域中,客服、教育、醫療、金融因為具備海量語音數據和較強産業需要,成為企業的兵家必争之地。

AI+安防警務市場,認知智能創新者另辟蹊徑

而回顧2.0時代曠視、商湯等獨角獸的發展軌迹,我們會發現安防警務與人工智能天然契合。一方面,本領域數據量遠超公司級别,另一方面,巨大的數據量又讓行業對機器輔助認知和檢索效率産生需求,安防警務領域的創業巨頭正在崛起。從2015年AI技術的産品化引入,到2016、2017年國家大力建設和企業積極創新的共同作用,2018年,AI+安防行業進入快速落地階段,科技開始真正賦能。

不同于在各企業紮堆以電話錄音為核心數據,拓展to C行業的做法,安防警務領域是個極其特殊的市場,有獨特的産品需求。前期發展主要圍繞視頻監控在不斷改革升級,但是2018年開始,公安大數據因為存在海量難處理的異構數據,且缺乏關聯性,無法在全警種智能應用,基于NLP的知識圖譜等認知智能技術的應用成為了公安大數據建設的主流方向,該領域雖然起步時間短、份額較小,但發展潛力強,随着結構化信息池的豐富, 大規模布控、社會治理場景中,知識圖譜将成為剛需。

據Rich AI睿企科技首席人工智能專家石江楓透露,睿企科技即使擁有全球領先的認知智能技術實力,但如何真正挖掘和發揮隐藏在非結構化的數據中的數據價值,團隊通過1年多一線随警了解業務,在大量實戰經驗的基礎上才 敢 讓技術在這個領域落地。通過語義分析來 喚醒 那些隐藏在非結構化數據中的 沉睡的數據 ,這也是睿企科技真正想做的事情--通過文本分析的方式,為公安行業帶來生産力。

石江楓認為,警務行業有三要素:時間、傳承和情報。具體來說:一是時間對公安很重要,破案越快越容易打擊挽損;二是警察之間的有效溝通傳承很重要,通暢地交流才能進行信息碰撞,将各自頭腦中的知識碰撞,讓知識成倍積累。比如3個民警10天看完3000頁材料,看完後必須進行有效溝通,否則可能錯過情報細節和辦案線索。三是從海量數據中挖掘有效的情報很重要。認知智能相關文本分析技術則通過感知、認知、探索、發現和輔助決策步驟,将不易理解的數據變成直觀有料的情報,從閱讀理解效率上解決了時間問題,用文本分析結果解決了溝通和情報的問題,極大提升了民警辦案效率。

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