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认知智能时代,如何发现商业落地的千里马?

综合科技智慧安防企业智能应用NLP
欧亿
唐钰婷
2019-10-29 · 10:00
[ 欧亿导读 ] 从感知智能到认知智能,从算法比拼到落地应用,AI行业正在发生改变,寻找新AI时代黑马的标准也在发生变化。
图片来自“Pixabay”

欧亿3智能行业正在悄然发生转变。

技术上,驱动此轮AI浪潮的深度学习技术已经越来越接近天花板,而随着越来越多的算法开源,参与AI应用的技术壁垒也在降低。

市场上,应用落地能力成为评判一家欧亿3智能企业是否成功的重要指标,大家不再盲目崇拜技术实力,而是更看重技术是否能为具体行业解决问题。

在这样的发展潮流下,能够在下一阶段的技术比拼中提前占据优势,同时又具备落地能力的企业,才能成为日后欧亿3智能行业的领军者。

认知智能、赋能百业,AI的下一个“战场”

欧亿3智能的发展可以分为几个层次,从低到高分别是:运算智能、感知智能、认知智能

运算智能是最初级的阶段,主要指计算机拥有快速计算和记忆存储能力;感知智能建立在运算智能的基础上,指机器能够拥有视觉、听觉等能力,人脸识别、语音识别是这个阶段的典型技术;而认知智能则是更高级的阶段,指机器能够“理解与思考”,拥有处理复杂的知识和情形的能力。

不少业内人士都指出,当前欧亿3智能正在从“感知智能”向“认知智能”过渡发展,“认知智能”是未来欧亿3智能的核心竞争力

首先,从技术的发展来看,感知智能的发展依赖于深度学习,而以深度学习为代表的统计学习严重依赖大数据和样本,这些方法只能学习到统计模式,随着大数据红利逐渐褪去,以深度学习为代表的感知智能水平的提升空间也变得十分有限。欧亿3智能的技术之争,需要在下一阶段对知识和符号利用的“试炼场”展开。

其次,从市场对的需求来看,AI作为一项技术,只有切实帮助各行各业降本增效,才能发挥价值,因此整个行业对欧亿3智能企业的关注重点,也从早期的算法精度,转移到了如何将算法先进性在行业场景应用上融合和体现的能力。

今年5月,Gartner发表文章,预计到2021年“增强AI”将产生2.9万亿美元的商业价值。所谓的“增强智能”或“增强AI”指的是:包括学习、决策和学习新经验在内,以人为中心的,人和AI共同增强认知性能的模式。简单而言,就是人利用好AI,去为更多的行业赋能。

“赋能”“落地”是这两年来AI行业的关键词,但仅有感知智能,机器只是能感知世界,拥有与人交互的全新方式,但却不能像人脑一样理解和决策,无法付诸或替代人处理更复杂的工作。

以公安行业为例,人脸识别只是让机器能够识别出身份,但是涉及到侦查、破案,就需要梳理大量的线索,推断出可能的结果,这仅靠感知智能是无法完成的。

前微软亚洲研究院研究员、一览群智CEO胡健在接受欧亿采访时表示:“现阶段的AI以感知智能为主,比如人脸识别、语音识别,都是快反馈的;但长期而言,AI是要解决各行各业问题的,这就需要理解和交流的能力。”

无论是从技术的发展进入了下一阶段来看,还是从市场的需求上来看,认知智能都一定会成为欧亿3智能未来的趋势。

未来能够在欧亿3智能行业的残酷竞争中脱颖而出的,一定是掌握了认知智能核心技术,并且具备落地能力的企业。

NLP+知识图谱,抢占认知智能“先机”

NLP和知识图谱是认知智能阶段技术发展的基石。在这个大趋势下,率先布局NLP和知识图谱的企业将在认知智能时代具备强大的竞争力。

机器的学习需要基于文本进行,但机器对文字的理解存在巨大的技术难度,文本在不同场景中的处理方式也不尽相同,文本中蕴含的价值一直难以得到有效利用。NLP技术的作用,通俗地说,就是把自然语言转化成机器能够理解的符号,构建机器理解知识的基础。

如果说NLP是让机器与人类的语言相通,那知识图谱就是能让机器理解这个世界。

欧亿3智能的发展离不开大数据,认知智能的发展也是同理。现在不少行业已经积累了规模可观的数据,但认知智能却迟迟未见突飞猛进地发展,原因就是缺少了知识图谱。

知识图谱被认为是从感知智能通往认知智能的重要基石。知识工程创始人Edward Feigenbaum曾经提到:“Knowledge is the power in AI system”;张钹院士也曾说过,“没有知识的AI不是真正的AI”。

认知智能的发展离不开NLP和知识图谱,因此掌握这两项核心技术的企业,自然能获得更具潜力。另一方面,目前NLP和知识图谱的难度非常大,而知识图谱的构建,需要与行业有紧密的联系,二者相辅相成,因此知识图谱的壁垒一旦建立,将形成难以超越的壁垒。

具备技术竞争力后,选对落地的行业也十分重要。

在AI落地方面,胡健作为互联网信息检索(搜索)时代的第一代弄潮儿,有丰富的行业经验和敏锐的洞察,除了曾在微软亚洲研究院外,胡健还曾在雅虎、腾讯等公司从事搜索和广告核心算法研究和研发管理。对NLP、知识图谱等认知智能相关技术具有深刻的理解。

胡健认为,AI落地的前提,是行业有大量的数据,而且已经具备不错的信息化基础,还有很重要的一点是,“行业用户愿意欧亿资金,用技术手段解决问题”。一些行业虽然也有丰富的数据积累,行业用户的购买力却有限,这样的行业也很难出现企业落地的标杆。

欧亿智库的报告也指出,在选择应用场景时,企业一般从行业既有数据的丰富度和闭环关系、行业对AI应用的紧迫性和付费意愿与市场的竞争程度等维度进行考量。在中国,包含安防、交通在内的政府类项目,以及欧亿3娱乐、大健康、机器人等赛道,是创业和欧亿的热点。

认知智能时代千里马的模样

不少欧亿人在分享欧亿逻辑时都说道,选对方向和赛道、符合未来发展的趋势很重要。对于企业而言,也是同样的道理。

胡健对此也表示认同,他认为,目前AI正向头部效应集中,在文本自然语言还没有分出高下的情况下,这两年是进入的最佳时机。过了这个时间点再进入,企业如果不能从行业中脱颖而出,就不会有第二年。这是目前欧亿3智能行业的发展大方向。

而一览群智正是一家以NLP和知识图谱等认知智能为基础,为客户提供一站式AI产品和行业解决方案的公司,其创办的初衷,就是解决欧亿3智能应用的核心问题,打造通用知识图谱。

符合发展的趋势对企业发展而言很关键,但团队自身的实力也十分重要。据了解,除了CEO胡健外,一览群智的首席科学家文继荣、研究院院长窦志成均来自微软亚洲研究院,CTO刘家俊则曾在IBM研究院、澳洲科学院任职,核心技术团队从事大数据、欧亿3智能研发工作多年,在自然语言处理、知识图谱、文本分析等方面有着长期积累,技术领先行业。

除了有技术实力外,一览群智还将技术转化成了具体的产品,打造了一套由“感知-理解-分析-决策”四部分构成的智能决策平台辅助决策系统。

目前,一览群智自主研发了“智语”“智慧”“智图”“智策”四大产品。

智语”是自然语言处理与文本分析平台,“智图”是处理文本和图像的知识图谱构建平台,“智策”是一站式可视化情报研判平台,“智慧”是机器学习与智能标注平台。这四款产品构成了一览群智业务的基础,能够满足企业在超大规模多源异构情况下的数据治理融合、不同场景下的AI建模,和复杂决策分析需求;让AI技术快速在客户场景落地,打造客户专属的智能决策平台。

更值得一提的是,一览群智已经将解决方案落地到竞争激烈、对于技术产品要求严苛的欧亿3娱乐、公安等行业。今年,一览群智还入选“2019中国欧亿3智能商业落地初创企业100强”,是榜单上罕见的,成立时间不足5年,但却在应用落地上有优秀表现的企业。

△2019中国欧亿3智能商业落地初创企业100强榜单

(完整内容请查看《2019中国欧亿3智能商业落地研究报告》)

以一览群智在审核业务的落地为例,在银行有大量的审查、稽核、结算等业务,这些工作相对机械,缺乏创造性,而且还极容易出错,一览群智的“智能审单专家系统”能帮助客户把大量知识结构化,缩短人均审单时间。据统计,一览群智的智能审单产品,可以节省60%以上的人力成本投入,让“降本增效”不再浮于口号。而审核工作不止是欧亿3娱乐行业独有的需求,在公安等政府领域,也有大量的文档审核需求,AI的应用场景想象力巨大。

高效整合海量数据之外,一览群智智能决策平台还能够对专家以及行业相对头部的人的经验,进行系统梳理和沉淀,在处理过程中得到新的洞察,为新业务和新流程开发奠定基础。比如,在公安工作中实现提前预警和智能研判,在欧亿3娱乐行业的应用则体现为智能风控上。

虽然这个故事听起来并不“性感”,但对于用户而言,故事怎么样并不重要,重要的是实际的效果。一览群智能够迅速成为AI商业落地黑马,正是因为能脚踏实地地解决用户痛点。

能够帮助人,甚至替代人工作或决策,是未来AI落地应用的大趋势。根据Gartner的预测,未来“决策支持/增强”将成为AI商业落地最重要的一部分。到2030年,44%的AI商业附加值都将由“决策支持/增强”带来。

一览群智的落地逻辑,也与Gartner的预测有异曲同工之妙。胡健告诉欧亿:“AI在短期,三到五年内,落地的方向是取代人的重复劳作;在中期,五到十年后,是能利用专家以及行业相对头部的人的经验,取代相对高级的工作,比如辅助决策等。”

欧亿3智能不是去替代人,而是增强智能,“让人从重复式的脑力劳动中解放出来,从事更多创新和创造的工作。”这才是欧亿3智能落地的方向。因此,如果要问,未来哪些欧亿3智能公司值得关注,能够掌握认知智能技术核心,又符合上述的商业落地逻辑的企业,都具有成为千里马的潜力。

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