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[導讀] 人工智能行業(yè)正在悄然發(fā)生轉(zhuǎn)變。 在技術(shù)上,驅(qū)動此輪AI浪潮的深度學習技術(shù)已經(jīng)越來越接近天花板,而隨著越來越多的算法開源,參與AI應用的技術(shù)壁壘也在降低。 在市場上,應用落地能力成

人工智能行業(yè)正在悄然發(fā)生轉(zhuǎn)變。

在技術(shù)上,驅(qū)動此輪AI浪潮的深度學習技術(shù)已經(jīng)越來越接近天花板,而隨著越來越多的算法開源,參與AI應用的技術(shù)壁壘也在降低。

在市場上,應用落地能力成為評判一家人工智能企業(yè)是否成功的重要指標,大家不再盲目崇拜技術(shù)實力,而是更看重技術(shù)是否能為具體行業(yè)解決問題。

在這樣的發(fā)展潮流下,能夠在下一階段的技術(shù)比拼中提前占據(jù)優(yōu)勢,同時又具備落地能力的企業(yè),才能成為日后人工智能行業(yè)的領軍者。

認知智能、賦能百業(yè),AI的下一個“戰(zhàn)場”

人工智能的發(fā)展可以分為幾個層次,從低到高分別是:運算智能、感知智能、認知智能。

運算智能是最初級的階段,主要指計算機擁有快速計算和記憶存儲能力;感知智能建立在運算智能的基礎上,指機器能夠擁有視覺、聽覺等能力,人臉識別、語音識別是這個階段的典型技術(shù);而認知智能則是更高級的階段,指機器能夠“理解與思考”,擁有處理復雜的知識和情形的能力。

不少業(yè)內(nèi)人士都指出,當前人工智能正在從“感知智能”向“認知智能”過渡發(fā)展,“認知智能”是未來人工智能的核心競爭力。

首先,從技術(shù)的發(fā)展來看,感知智能的發(fā)展依賴于深度學習,而以深度學習為代表的統(tǒng)計學習嚴重依賴大數(shù)據(jù)和樣本,這些方法只能學習到統(tǒng)計模式,隨著大數(shù)據(jù)紅利逐漸褪去,以深度學習為代表的感知智能水平的提升空間也變得十分有限。人工智能的技術(shù)之爭,需要在下一階段對知識和符號利用的“試煉場”展開。

其次,從市場對的需求來看,AI作為一項技術(shù),只有切實幫助各行各業(yè)降本增效,才能發(fā)揮價值,因此整個行業(yè)對人工智能企業(yè)的關注重點,也從早期的算法精度,轉(zhuǎn)移到了如何將算法先進性在行業(yè)場景應用上融合和體現(xiàn)的能力。

今年5月,Gartner發(fā)表文章,預計到2021年“增強AI”將產(chǎn)生2.9萬億美元的商業(yè)價值。所謂的“增強智能”或“增強AI”指的是:包括學習、決策和學習新經(jīng)驗在內(nèi),以人為中心的,人和AI共同增強認知性能的模式。簡單而言,就是人利用好AI,去為更多的行業(yè)賦能。

“賦能”“落地”是這兩年來AI行業(yè)的關鍵詞,但僅有感知智能,機器只是能感知世界,擁有與人交互的全新方式,但卻不能像人腦一樣理解和決策,無法付諸或替代人處理更復雜的工作。

以公安行業(yè)為例,人臉識別只是讓機器能夠識別出身份,但是涉及到偵查、破案,就需要梳理大量的線索,推斷出可能的結(jié)果,這僅靠感知智能是無法完成的。

前微軟亞洲研究院研究員、一覽群智CEO胡健在接受億歐采訪時表示:“現(xiàn)階段的AI以感知智能為主,比如人臉識別、語音識別,都是快反饋的;但長期而言,AI是要解決各行各業(yè)問題的,這就需要理解和交流的能力?!?/p>

無論是從技術(shù)的發(fā)展進入了下一階段來看,還是從市場的需求上來看,認知智能都一定會成為人工智能未來的趨勢。

未來能夠在人工智能行業(yè)的殘酷競爭中脫穎而出的,一定是掌握了認知智能核心技術(shù),并且具備落地能力的企業(yè)。

NLP+知識圖譜,搶占認知智能“先機”

NLP和知識圖譜是認知智能階段技術(shù)發(fā)展的基石。在這個大趨勢下,率先布局NLP和知識圖譜的企業(yè)將在認知智能時代具備強大的競爭力。

機器的學習需要基于文本進行,但機器對文字的理解存在巨大的技術(shù)難度,文本在不同場景中的處理方式也不盡相同,文本中蘊含的價值一直難以得到有效利用。NLP技術(shù)的作用,通俗地說,就是把自然語言轉(zhuǎn)化成機器能夠理解的符號,構(gòu)建機器理解知識的基礎。

如果說NLP是讓機器與人類的語言相通,那知識圖譜就是能讓機器理解這個世界。

人工智能的發(fā)展離不開大數(shù)據(jù),認知智能的發(fā)展也是同理?,F(xiàn)在不少行業(yè)已經(jīng)積累了規(guī)模可觀的數(shù)據(jù),但認知智能卻遲遲未見突飛猛進地發(fā)展,原因就是缺少了知識圖譜。

知識圖譜被認為是從感知智能通往認知智能的重要基石。知識工程創(chuàng)始人Edward Feigenbaum曾經(jīng)提到:“Knowledge is the power in AI system”;張鈸院士也曾說過,“沒有知識的AI不是真正的AI”。

認知智能的發(fā)展離不開NLP和知識圖譜,因此掌握這兩項核心技術(shù)的企業(yè),自然能獲得更具潛力。另一方面,目前NLP和知識圖譜的難度非常大,而知識圖譜的構(gòu)建,需要與行業(yè)有緊密的聯(lián)系,二者相輔相成,因此知識圖譜的壁壘一旦建立,將形成難以超越的壁壘。

具備技術(shù)競爭力后,選對落地的行業(yè)也十分重要。

在AI落地方面,胡健作為互聯(lián)網(wǎng)信息檢索(搜索)時代的第一代弄潮兒,有豐富的行業(yè)經(jīng)驗和敏銳的洞察,除了曾在微軟亞洲研究院外,胡健還曾在雅虎、騰訊等公司從事搜索和廣告核心算法研究和研發(fā)管理。對NLP、知識圖譜等認知智能相關技術(shù)具有深刻的理解。

胡健認為,AI落地的前提,是行業(yè)有大量的數(shù)據(jù),而且已經(jīng)具備不錯的信息化基礎,還有很重要的一點是,“行業(yè)用戶愿意投資資金,用技術(shù)手段解決問題”。一些行業(yè)雖然也有豐富的數(shù)據(jù)積累,行業(yè)用戶的購買力卻有限,這樣的行業(yè)也很難出現(xiàn)企業(yè)落地的標桿。

億歐智庫的報告也指出,在選擇應用場景時,企業(yè)一般從行業(yè)既有數(shù)據(jù)的豐富度和閉環(huán)關系、行業(yè)對AI應用的緊迫性和付費意愿與市場的競爭程度等維度進行考量。在中國,包含安防、交通在內(nèi)的政府類項目,以及金融、大健康、機器人等賽道,是創(chuàng)業(yè)和投資的熱點。

認知智能時代千里馬的模樣

不少投資人在分享投資邏輯時都說道,選對方向和賽道、符合未來發(fā)展的趨勢很重要。對于企業(yè)而言,也是同樣的道理。

胡健對此也表示認同,他認為,目前AI正向頭部效應集中,在文本自然語言還沒有分出高下的情況下,這兩年是進入的最佳時機。過了這個時間點再進入,企業(yè)如果不能從行業(yè)中脫穎而出,就不會有第二年。這是目前人工智能行業(yè)的發(fā)展大方向。

而一覽群智正是一家以NLP和知識圖譜等認知智能為基礎,為客戶提供一站式AI產(chǎn)品和行業(yè)解決方案的公司,其創(chuàng)辦的初衷,就是解決人工智能應用的核心問題,打造通用知識圖譜。

符合發(fā)展的趨勢對企業(yè)發(fā)展而言很關鍵,但團隊自身的實力也十分重要。據(jù)了解,除了CEO胡健外,一覽群智的首席科學家文繼榮、研究院院長竇志成均來自微軟亞洲研究院,CTO劉家俊則曾在IBM研究院、澳洲科學院任職,核心技術(shù)團隊從事大數(shù)據(jù)、人工智能研發(fā)工作多年,在自然語言處理、知識圖譜、文本分析等方面有著長期積累,技術(shù)領先行業(yè)。

除了有技術(shù)實力外,一覽群智還將技術(shù)轉(zhuǎn)化成了具體的產(chǎn)品,打造了一套由“感知-理解-分析-決策”四部分構(gòu)成的智能決策平臺輔助決策系統(tǒng)。

目前,一覽群智自主研發(fā)了“智語”“智慧”“智圖”“智策”四大產(chǎn)品。

“智語”是自然語言處理與文本分析平臺,“智圖”是處理文本和圖像的知識圖譜構(gòu)建平臺,“智策”是一站式可視化情報研判平臺,“智慧”是機器學習與智能標注平臺。這四款產(chǎn)品構(gòu)成了一覽群智業(yè)務的基礎,能夠滿足企業(yè)在超大規(guī)模多源異構(gòu)情況下的數(shù)據(jù)治理融合、不同場景下的AI建模,和復雜決策分析需求;讓AI技術(shù)快速在客戶場景落地,打造客戶專屬的智能決策平臺。

更值得一提的是,一覽群智已經(jīng)將解決方案落地到競爭激烈、對于技術(shù)產(chǎn)品要求嚴苛的金融、公安等行業(yè)。今年,一覽群智還入選“2019中國人工智能商業(yè)落地初創(chuàng)企業(yè)100強”,是榜單上罕見的,成立時間不足5年,但卻在應用落地上有優(yōu)秀表現(xiàn)的企業(yè)。

△2019中國人工智能商業(yè)落地初創(chuàng)企業(yè)100強榜單

(完整內(nèi)容請查看《2019中國人工智能商業(yè)落地研究報告》)

以一覽群智在審核業(yè)務的落地為例,在銀行有大量的審查、稽核、結(jié)算等業(yè)務,這些工作相對機械,缺乏創(chuàng)造性,而且還極容易出錯,一覽群智的“智能審單專家系統(tǒng)”能幫助客戶把大量知識結(jié)構(gòu)化,縮短人均審單時間。據(jù)統(tǒng)計,一覽群智的智能審單產(chǎn)品,可以節(jié)省60%以上的人力成本投入,讓“降本增效”不再浮于口號。而審核工作不止是金融行業(yè)獨有的需求,在公安等政府領域,也有大量的文檔審核需求,AI的應用場景想象力巨大。

高效整合海量數(shù)據(jù)之外,一覽群智智能決策平臺還能夠?qū)<乙约靶袠I(yè)相對頭部的人的經(jīng)驗,進行系統(tǒng)梳理和沉淀,在處理過程中得到新的洞察,為新業(yè)務和新流程開發(fā)奠定基礎。比如,在公安工作中實現(xiàn)提前預警和智能研判,在金融行業(yè)的應用則體現(xiàn)為智能風控上。

雖然這個故事聽起來并不“性感”,但對于用戶而言,故事怎么樣并不重要,重要的是實際的效果。一覽群智能夠迅速成為AI商業(yè)落地黑馬,正是因為能腳踏實地地解決用戶痛點。

能夠幫助人,甚至替代人工作或決策,是未來AI落地應用的大趨勢。根據(jù)Gartner的預測,未來“決策支持/增強”將成為AI商業(yè)落地最重要的一部分。到2030年,44%的AI商業(yè)附加值都將由“決策支持/增強”帶來。

一覽群智的落地邏輯,也與Gartner的預測有異曲同工之妙。胡健告訴億歐:“AI在短期,三到五年內(nèi),落地的方向是取代人的重復勞作;在中期,五到十年后,是能利用專家以及行業(yè)相對頭部的人的經(jīng)驗,取代相對高級的工作,比如輔助決策等?!?/p>

人工智能不是去替代人,而是增強智能,“讓人從重復式的腦力勞動中解放出來,從事更多創(chuàng)新和創(chuàng)造的工作?!边@才是人工智能落地的方向。因此,如果要問,未來哪些人工智能公司值得關注,能夠掌握認知智能技術(shù)核心,又符合上述的商業(yè)落地邏輯的企業(yè),都具有成為千里馬的潛力。

來源:億歐

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