人工智能行業正在悄然發生轉變。
在技術上,驅動此輪AI浪潮的深度學習技術已經越來越接近天花板,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是否成功的重要指標,大家不再盲目崇拜技術實力,而是更看重技術是否能為具體行業解決問題。
在這樣的發展潮流下,能夠在下一階段的技術比拼中提前占據優勢,同時又具備落地能力的企業,才能成為日后人工智能行業的領軍者。
認知智能、賦能百業,AI的下一個“戰場”
人工智能的發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;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。
不少業內人士都指出,當前人工智能正在從“感知智能”向“認知智能”過渡發展,“認知智能”是未來人工智能的核心競爭力。
首先,從技術的發展來看,感知智能的發展依賴于深度學習,而以深度學習為代表的統計學習嚴重依賴大數據和樣本,這些方法只能學習到統計模式,隨著大數據紅利逐漸褪去,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,只有切實幫助各行各業降本增效,才能發揮價值,因此整個行業對人工智能企業的關注重點,也從早期的算法精度,轉移到了如何將算法先進性在行業場景應用上融合和體現的能力。
今年5月,Gartner發表文章,預計到2021年“增強AI”將產生2.9萬億美元的商業價值。所謂的“增強智能”或“增強AI”指的是:包括學習、決策和學習新經驗在內,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,去為更多的行業賦能。
“賦能”“落地”是這兩年來AI行業的關鍵詞,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是要解決各行各業問題的,這就需要理解和交流的能力?!?/p>
無論是從技術的發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,并且具備落地能力的企業。
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發展的基石。在這個大趨勢下,率先布局NLP和知識圖譜的企業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技術的作用,通俗地說,就是把自然語言轉化成機器能夠理解的符號,構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。
人工智能的發展離不開大數據,認知智能的發展也是同理?,F在不少行業已經積累了規??捎^的數據,但認知智能卻遲遲未見突飛猛進地發展,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。知識工程創始人Edward Feigenbaum曾經提到:“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”。
認知智能的發展離不開NLP和知識圖譜,因此掌握這兩項核心技術的企業,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,而知識圖譜的構建,需要與行業有緊密的聯系,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。
具備技術競爭力后,選對落地的行業也十分重要。
在AI落地方面,胡健作為互聯網信息檢索(搜索)時代的第一代弄潮兒,有豐富的行業經驗和敏銳的洞察,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管理。對NLP、知識圖譜等認知智能相關技術具有深刻的理解。
胡健認為,AI落地的前提,是行業有大量的數據,而且已經具備不錯的信息化基礎,還有很重要的一點是,“行業用戶愿意投資資金,用技術手段解決問題”。一些行業雖然也有豐富的數據積累,行業用戶的購買力卻有限,這樣的行業也很難出現企業落地的標桿。
億歐智庫的報告也指出,在選擇應用場景時,企業一般從行業既有數據的豐富度和閉環關系、行業對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、交通在內的政府類項目,以及金融、大健康、機器人等賽道,是創業和投資的熱點。
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、符合未來發展的趨勢很重要。對于企業而言,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,企業如果不能從行業中脫穎而出,就不會有第二年。這是目前人工智能行業的發展大方向。
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產品和行業解決方案的公司,其創辦的初衷,就是解決人工智能應用的核心問題,打造通用知識圖譜。
符合發展的趨勢對企業發展而言很關鍵,但團隊自身的實力也十分重要。據了解,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,核心技術團隊從事大數據、人工智能研發工作多年,在自然語言處理、知識圖譜、文本分析等方面有著長期積累,技術領先行業。
除了有技術實力外,一覽群智還將技術轉化成了具體的產品,打造了一套由“感知-理解-分析-決策”四部分構成的智能決策平臺輔助決策系統。
目前,一覽群智自主研發了“智語”“智慧”“智圖”“智策”四大產品。
“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。這四款產品構成了一覽群智業務的基礎,能夠滿足企業在超大規模多源異構情況下的數據治理融合、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,一覽群智已經將解決方案落地到競爭激烈、對于技術產品要求嚴苛的金融、公安等行業。今年,一覽群智還入選“2019中國人工智能商業落地初創企業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秀表現的企業。
△2019中國人工智能商業落地初創企業100強榜單
(完整內容請查看《2019中國人工智能商業落地研究報告》)
以一覽群智在審核業務的落地為例,在銀行有大量的審查、稽核、結算等業務,這些工作相對機械,缺乏創造性,而且還極容易出錯,一覽群智的“智能審單專家系統”能幫助客戶把大量知識結構化,縮短人均審單時間。據統計,一覽群智的智能審單產品,可以節省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。
高效整合海量數據之外,一覽群智智能決策平臺還能夠對專家以及行業相對頭部的人的經驗,進行系統梳理和沉淀,在處理過程中得到新的洞察,為新業務和新流程開發奠定基礎。比如,在公安工作中實現提前預警和智能研判,在金融行業的應用則體現為智能風控上。
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Gartner的預測,未來“決策支持/增強”將成為AI商業落地最重要的一部分。到2030年,44%的AI商業附加值都將由“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,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相對頭部的人的經驗,取代相對高級的工作,比如輔助決策等。”
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,從事更多創新和創造的工作?!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核心,又符合上述的商業落地邏輯的企業,都具有成為千里馬的潛力。
來源:億歐
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