DT电子游戏|认知智能时代,如何发现商业落地的千里马?

日期:2021-02-03 00:18:04 | 人气: 28530

本文摘要:人工智能行业正在悄悄地发生变化。

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人工智能行业正在悄悄地发生变化。技术上,驱动该轮AI浪潮的深度自学技术已经与天花板相似,但随着更多算法的开源,AI应用的技术壁垒也在减少。在市场上,应用于落地能力成为评价人工智能企业是否顺利的最重要指标,大家仍然盲目崇拜技术能力,更加重视技术能否为明确的行业解决问题。

在这样的发展趋势下,在下一阶段的技术竞争中必须尽早占有优势,同时没有落地能力的企业,成为将来人工智能行业的领导者。理解智能,赋予百业能力,AI下一个战场人工智能的发展可以分为几个层次,从低到低分别是运算智能、感觉智能、理解智能。

计算智能是最初的阶段,主要是指计算机享有慢慢的计算和记忆能力的感觉智能在计算智能的基础上,机器需要视觉、听力等能力,脸部识别、声音识别是这个阶段的典型技术,理解智能是更高级的阶段,机器需要解读和思考许多业内人士认为,目前人工智能正在从感觉智能向理解智能的过渡性发展,理解智能是未来人工智能的核心竞争力。首先,从技术的发展来看,感官智能的发展依赖于深度自学,而以深度自学为代表的统计资料自学相当依赖于大数据和样本,这些方法不能自学统计资料模式,随着大数据红利逐渐褪色,以深度自学为代表的感官智能水平的提高空间也非常有限。

人工智能的技术之争,必须在下一阶段对科学知识和符号利用的重生场进行。其次,从市场的市场需求来看,AI作为技术,只有贯彻协助各行协助各行各业降低成本和效率,才能充分发挥价值。因此,整个行业对人工智能企业的关注也从早期算法精度转向了如何将算法先进性应用于行业场景的融合和反映的能力。

今年5月,Gartner发表了一篇文章,预计到2021年加强AI将产生2.9兆美元的商业价值。加强智能和加强AI是指包括自学、决策和自学的新经验,以人为中心的人和AI共同加强理解性能的模式。简而言之,人们利用AI,赋予更好的行业能力。

赋能落地是近两年来AI行业的关键词,只有感官智能,机器才能感知世界,享受与人交流的新方式,但不能像人脑那样解读和决策,不能代替人处理更简单的工作。以公安行业为例,脸部识别只需要机器识别身份,但与侦察、侦破有关,必须识别大量线索,推断可能的结果。这只能通过感觉智能来完成。

前微软公司亚洲研究院研究员、一览群智CEO胡同在拒绝接受亿欧采访时回答说:现阶段的AI多为感官智能,如脸部识别、声音识别等,都是慢慢对系统的,但多年来AI要解决问题各行各业的问题,必须解读和交流的能力。从技术的发展到下一阶段,从市场的市场需求来看,理解智能一定会成为人工智能的未来趋势。

未来需要在人工智能行业的残酷竞争中区别开来,一定是理解智能核心技术,没有落地能力的企业。NLP的科学知识图像,理解智能的先机NLP和科学知识图像是理解智能阶段技术发展的基础。

在这一大趋势下,第一次布局NLP和科学知识地图的企业在理解智能时代没有强大的竞争力。机器的自学必须以文本为基础展开,但机器对文本的解有很大的技术难度,文本在不同场景中的处理方法也不同,文本中隐藏的价值仍然无法有效利用。

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NLP技术的发展,常是将自然语言转化为机器需要解读的符号,构筑机器解读科学知识的基础。如果NLP连接机器和人类的语言,科学知识图像就是让机器解读这个世界。人工智能发展离不开大数据,了解智能发展也是如此。

目前,许多行业已经积累了相当大的数据,但理解智能没有按计划飞速发展,因为缺乏科学知识图像。科学知识图像指的是感觉智能理解智能的最重要的基础。科学知识工程的创始人Edward。

Feigenbaum曾多次提到KnowlgeisthepowerinAI对system张博院士也说没有科学知识的AI不是确实的AI。了解智能发展离不开NLP和科学知识图像,控制这两个核心技术的企业自然可以获得潜力。另一方面,目前NLP和科学知识图像的可玩性非常大,但科学知识图像的构建必须与行业密切相关,两者相辅相成,科学知识图像的障碍一旦构建,就会构成不可破坏的障碍。

没有技术竞争力,选择落地行业也是最重要的。在AI落地方,胡健作为网络信息检索(检索)时代的第一代潮流,有着非常丰富的行业经验和敏感的洞察力,除微软公司亚洲研究院外,胡健还在雅虎、腾讯等公司专门从事检索和广告核心算法研究和研究开发管理。对NLP、科学知识图像等理解智能对技术印象深刻的解释。

胡健指出,AI落地的前提是行业有大量数据,而且已经没有粗俗的信息化基础,最重要的是行业用户不想投资资金,用技术手段解决问题。一些行业也积累了非常丰富的数据,但行业用户的购买力受到限制,这样的行业也很难出现企业落地的基准。

亿欧智库的报告也认为,在自由选择应用于场景时,企业一般从行业现有数据的非常丰富和闭环关系、行业应用于AI的紧迫性和收费意愿和市场竞争程度等维度来考虑。在中国,包括安全、交通在内的政府项目、金融、健康、机器人等课程是创业和投资的热点。理解智能时代千里马的样子,很多投资者在分享投资逻辑时,选择方向和课程,选择符合未来发展趋势是最重要的。

对企业来说也是一定程度的道理。胡健也对尊重作出反应,他指出,现在AI反而集中在头部效应上,在文本的自然语言还没有分高的情况下,这两年是转入的最佳时机。

过了这个时间再转入,企业不能从行业区别开来的话,就会有第二年。这是目前人工智能行业发展的一大方向。一览群智是基于NLP和科学知识图像等理解智能,为客户获得一站式AI产品和行业解决方案的公司,其创立的想法是解决问题的人工智能应用的核心问题,制作标准化的科学知识图像。符合发展趋势对企业发展至关重要,但团队本身的实力也是最重要的。

除CEO胡健外,一览群智的首席科学家文继荣、研究院院长窦志成都来自微软公司亚洲研究院,CTO刘家俊曾在IBM研究院、澳大利亚科学院工作,核心技术团队从事大数据、人工智能研究开发多年,在自然语言处理、科学知识图谱、文本分析等方面积累多年,领先于技术行业。不仅有技术能力,一览群智还将技术转化为明确的产品,构建了感觉-解读-分析-决策四部分包含的智能决策平台辅助决策系统。

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目前,一览群智自律研发了智语智慧智图智策四大产品。智能语言是自然语言处理和文本分析平台,智能图是处理文本和图像的科学知识图像构建平台,智能策略是一站式可视化信息研究判断平台,智能是机械学习和智能显示平台。这四种产品包括一览群智能业务的基础,需要满足企业在超大规模多源异构状况下的数据管理融合、不同场景下的AI建模和简单决策分析市场需求的AI技术在客户场景下落地,建立客户专用的智能决策平台。

更值得注意的是,一览群智已经将解决方案落地到竞争白热化、拒绝技术产品严格的金融、公安等行业。今年,一览群智被选为2019中国人工智能商业落地初创企业100强,在排行榜上很少见,正式成立时间不到5年,但在落地上应用了优秀的企业。△2019中国人工智能商业着陆创业企业100强排行榜(原始内容要求查阅《2019中国人工智能商业着陆研究报告》)以群智在审查业务着陆为例,银行有大量审查、会计、销售等业务,这些工作比较机械,创造性不足,而且容易出错,群智的智能审查专家系统可以帮助客户结构化大量科学知识,延长人均审查时间。

多达,一览群智的智能审查产品,可以节约60%以上的人工费投入,使降低成本提高效率可以提高口号。审查工作就像金融业独特的市场需求,在公安等政府领域也有很多文件审查市场需求,AI的应用在场景中想象力非常大。除了高效地整合大量数据外,一览群智能决策平台还需要专家和业界领先的经验,开展系统识别和溶解,在处理过程中获得新的洞察,为新的业务和新的流程开发奠定基础。例如,在公安工作中构建早期警报和智能研究判断,在金融行业的应用反映在智能控制上。

这个故事听起来并不性感,但对用户来说,故事如何并不重要,最重要的是实际效果。一览群智需要立即成为AI商业落地的黑马,是因为能够切实解决问题的用户的痛点。

需要协助人,取代人的工作和决策,是未来AI落地应用的大趋势。根据Gartner的预测,未来的决策反对/强化将成为AI商业着陆的最重要部分。到2030年,44%的人工智能商业附加值将由决策反对/强化带来。

一览群智的落地逻辑,也与Gartner的预测有异曲同工的智慧。胡健说:AI在短期、3~5年以内,落地的方向是代替人的重复劳动,中期,5~10年后,利用专家和业界比较头脑的人的经验,代替比较高级的工作,如辅助决策等。人工智能不是代替人,而是加强智能,从重复的脑力劳动中释放出来,专门从事更多的创造性和工作。

这是人工智能落地的方向。因此,如果要回答的话,将来哪家人工智能公司有点引人注目,需要理解智能技术的核心,符合上述商业落地逻辑的企业有可能成为千里马。


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