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认知智能时代,如何发现商业落地的千里马?

2019-10-29 14:27 weila

人工智能行业正在悄然发生转变。

在技术上,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。

在市场上,应用落地能力成为评判一家人工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,才能成为日后人工智能行业的领军者。

认知智能、赋能百业,AI的下一个“战场”

人工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,当前人工智能正在从“感知智能”向“认知智能”过渡发展,“认知智能”是未来人工智能的核心竞争力。

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。人工智能的技术之争,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,因此整个行业对人工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胡健在接受亿欧采访时表示:“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人工智能未来的趋势。

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未来能够在人工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。

人工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”。