打通感知与认知,明略数据还要做大数据知识工程

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  (上图为明略数据创始人吴明辉)

  作为国内行业知识图谱领域的创新公司,明略数据在2018年4月进入了IDC的《中国知识图谱市场,2018》创新者研究报告,成为IDC评选出的5家中国知识图谱技术应用市场创新者。2017年8月,明略数据经过3年实践沉淀以及8年大数据技术积累,首次发布了基于知识图谱的行业人工智能大脑—明智系统1.0。

  2018年9月7日,明略数据举办了2018年度产品发布会,即“行业AI大脑明智系统2.0”,这是对1.0版本的产品技术体系全面升级。明智系统2.0在数据处置阶段引入语音识别和机器视觉来丰厚感知类数据,将所有数据汇聚到“AI驱动的数据治理”平台并可通过全网络即时汇聚感知平台“明察”查询,以后 再存储到混合型知识存储数据库NEST,通过知识图谱分析平台SCOPA完成向行业大脑的认知智能输出,打通感知型人工智能到认知型人工智能。

  除了持续推动产品创新外,明略数据还在不断引入顶尖人才。2018年5月,IEEE Fellow、国家“千人计划”特聘专家吴信东教授加盟明略数据,出任公司首席科学家和副总裁,2018年7月明略科学院成立。吴信东所领导的“大数据知识工程”科研也将在明略数据的投资下进一步发展,落实科技部2016年重点专项“大数据知识工程基础理论及其应用研究”的成果,这就说 极具前瞻性、地处起步阶段的“明略大智慧生活 系统”。

  删剪的人工智能系统

  “明智系统2.0的形象,就像大脑的底部形态。左边是厚度学习,右边就说 知识图谱,这两边连接到一起去,即把感知和认知联结起来,这就说 亲戚亲戚我们都都我们都都我们都都新一代删剪的人工智能系统。”明略数据创始人吴明辉在“行业AI大脑明智系统2.0”发布会上表示。

  今天,各行各业全是倡导使用人工智能,以后 为那先 人工智能技术在好多好多 行业中,还这么 得到很好的发展?吴明辉认为,其中的原因很简单,就说 以后好多好多 人工智能专业技术公司都只聚焦某一一一二个 或某几每每个人工智能技术上,而这么 真正的把删剪的人工智能系统组建起来,通过删剪的人工智要能力为行业提供整合服务。

  明智系统2.0随便说说就说 人工智能技术的整合服务,通过优选行业中业已成长期的句子的句子的句子的句子 图片 的感知技术、认知技术以及其它所有组件,链接到一起去后的成果。本次为了增强感知数据,明略数据推出了语音识别数据处置模块,专门用于感知音频数据;与相互公司合作 伙伴“千视通”相互公司合作 的机器视觉数据处置模块,专门用于感知视频数据。而“AI驱动的数据治理”平台则包括以后的CONA底部形态化数据通用治理模块以及本次新增加的Raptor非底部形态化文本治理模块,加上上新推出的HARTS多元数据厚度挖掘计算模块。

  感知计算本质上是为认知计算提供数据基础。“AI驱动的数据治理”平台,完成了各类底部形态化数据、非底部形态化数据、图像、文本等多维数据的处置过程,处置的结果就说 “符号”。本次2018明略数据的年度产品发布会主题为“符号的力量”,即强调“符号”是连接感知计算与认知计算的纽带。“符号”源自人工智能三大流派中经典的“符号主义”流派,其核心是用基于数理逻辑的数理符号来表达和模拟人类的智能。

  简单的理解,就说 当用户问询“明察”系统时,累似 于“他是谁”,这么 “AI驱动的数据治理”系统就要能把“他是谁”累似 于于那先 的疑问“翻译”成跟身份底部形态相关的ID,那先 ID包括手机号、身份证号、护照号等,那先 信息以后在后台通过符号化处置形成了数据底部形态,通过索引就能马上搜索出结果,这就说 CONA和Raptor的功能;更进一步,还要能在搜索出的结果之间建立关联关系,这就说 HARTS的功能。

  这么 ,明智系统2.0“左脑”的感知次要整体输出的结果就说 符号化的知识和情报;知识和情报输送到明智系统2.0“右脑”后,经过蜂巢NEST混合型知识存储数据库中以后存储的公安大脑、金融大脑、工业安全大脑和数字城市大脑等行业知识图谱的处置,再结合SCOPA知识图谱分析平台,形成综合情报研判结果,最终输出“认知”,即可用于行动的洞察。

  吴明辉介绍说,明智系统2.0以后在有些客户处得到了应用,累似 于明略数据与某公安省厅相互公司合作 ,把感知系统和认知系统打通,处置全数据类型的情报研判工作。“真的就像福尔摩斯一样,要能用非常简单的线索把删剪信息关联出来。”

  挑战大数据知识工程

  

  (上图为明略数据首席科学家吴信东教授)

  明智系统2.0随便说说是明略数据公司中长期战略的刚开始英语 了了,未来明略数据我应该 真正做到的就说 大数据知识工程的落地。

  那先 是大数据知识工程?这是从大数据到大知识再到工程化输出可行动的洞察的过程和结果。2016年,科技部启动了云计算与大数据重点专项工程,其中“大数据知识工程基础理论及其应用研究”专项项目的研究内容包括:针对大数据异构、自治、错综复杂、演化的网络环境,研究多源、动态、异质碎片化知识/知识簇的表示模型与在线挖掘法律土办法,揭示碎片化知识的光阴底部形态和演化机理;研究碎片化知识间语义关联与涌现底部形态,探寻其动态挖掘与拓扑融合机理;设计多粒度情景感知与知识寻径模型,研究交互式个性化服务的知识适配机理。

  吴信东就说 大数据知识工程领域的世界级专家。2016年,吴信东牵头,联合国内15家单位承接了科技部“大数据知识工程基础理论及其应用研究”专项。吴信东是该项目的首席科学家,15家单位包括合肥工业大学、中科院与系统科学研究院,西安交通大学、中国科技大学、华东师范大学,还有百度和杭州的丁香园等。

  大数据知识工程(BigKE: Knowledge Engineering with Big Data)实际上是从国内兴起、引领大数据分析走向大知识研究和应用的一一一二个 国际前沿研究方向。2014年1月,吴信东教授等提出了大数据在异构、自治、错综复杂、演化环境下的HACE定理,大数据知识工程主要指针对用户产生的海量、低质量、无序的碎片化知识的新型知识服务系统,该系统具有知识库的自完备和增殖能力,处置那先 的疑问法律土办法是根据与用户的交互进行针灸学会习。

  简单的理解,大数据知识工程就说 怎么才能 才能 把海量的由用户每每个人产生的碎片化数据,基于时间和空间的属性,形成碎片化知识,再把碎片化知识连接起来用于整体系统的辅助决策,这就说 “大智慧生活 ”。 大数据知识工程主要处置了传统知识工程中的“知识获取”和“知识再工程”一一二个 瓶颈那先 的疑问,以后传统知识工程是由专家产生知识,以后 知识再工程也比较困难。

  此外,在边缘计算兴起的前提下,好多好多 物联网传感器和移动设备产生的碎片化大数据,其价值全是转瞬即逝,要能要马上转化为可行动的洞察。而可行动的洞察就说 再是辅助单点、单线、单人或单机的决策,就说 要实时把碎片化的可行动洞察删剪都综合起来,用于辅助整体的决策。

  吴信东以一一一二个 餐厅系统为例。在一一一二个 餐厅的删剪环境中,涉及餐厅的设备、厨师、厨房餐厅、服务员、顾客等多每每个人与物实体。作为整个餐厅的智能决策系统,首先要通过视频、图像、音频等法律土办法感知到整个餐厅的动态运营情况报告,假设有十位顾客排队守候就餐,而有十位服务员轮流照看餐桌的情况报告,后台有十位厨师不停的接单掌厨,这么 餐厅智能决策系统就要综合餐桌的翻台情况报告、排队顾客的情绪、厨房餐厅的生产能力、服务员的繁忙程度等情报,太快为各种人员提供可行动的建议。比如通知前台尽快给排队顾客送上小食以免顾客因不耐烦而背叛,一起去通知服务员尽快给某桌要背叛的顾客送上优惠券并通知前台,要能一起去告诉后厨加速掌厨以后门口聚集了更多的顾客等等。在累似 于于过程中,会使用到餐饮行业知识、企业商业管理知识、门店运营知识、服务员每每个人智慧生活 等多个知识系统和知识图谱的融合与联动。

  原来一一一二个 针对餐厅环境的智能决策系统,要能提炼出动态的知识,累似 于根据服务员数量、排队顾客数量、正在多多进程 中的餐桌情况报告评估等综合计算出当前的翻台时间应该为50秒-40秒钟,一旦服务员的行动时间多于累似 于于计算值,就说 明餐厅的实时运营情况报告突然突然出现了那先 的疑问,而智能决策系统要要能实时提供建议,对那先 环节进行那先 样的量化的修正,以把50秒缩短到15秒甚至更少的时间。

  吴信东表示,原来要能在具体场景中落地的大数据知识工程系统,还地处早期的起步阶段。也正是以后同样的理念和梦想,让吴信东与明略数据走到了一起去,也吸引了来自中国科学院、中国工程院、澳大利亚科学院等机构的十余名Fellows加入明略科学院成为首批院士,还有50余位来自清华、北大等国内外著名学校的博士硕士加入成为明略科学院骨干。

  随着明智系统2.0的推出,以明略数据为代表的创业公司正在把大数据、人工智能、知识图谱等技术与行业应用更加深入的结体起来。而引入吴信东和大数据知识工程,说明具有实力的中国人工智能创业公司正在投资国际前沿科研方向,为中国的人工智能弯道超车,迈出扎实的一步。