“AI雖然在60多年前就已經(jīng)提出，但在大數(shù)據(jù)普及后才獲得廣泛關(guān)注，現(xiàn)階段所謂的AI，其實(shí)還遠(yuǎn)沒有達(dá)到要求，人機(jī)協(xié)同的局面將長(zhǎng)期存在”明略科技集團(tuán)首席科學(xué)家兼明略科學(xué)院院長(zhǎng)吳信東向記者陳述。
明略科技集團(tuán)首席科學(xué)家兼明略科學(xué)院院長(zhǎng)吳信東
數(shù)據(jù)是AI的基礎(chǔ)，重質(zhì)不重量
一個(gè)問題用AI該怎么來描述?這種描述的基礎(chǔ)其實(shí)就是數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)不夠，會(huì)導(dǎo)致問題的了解程度不夠，這會(huì)帶來很多不確定性、不完整性。吳信東表示，現(xiàn)在的AI跟大數(shù)據(jù)環(huán)境密不可分，但在20世紀(jì)50、60年代，大數(shù)據(jù)概念并不存在，解決問題根據(jù)已有數(shù)據(jù)，只要數(shù)據(jù)能夠刻畫問題，關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)能夠描述就可滿足要求。所以數(shù)據(jù)量并不是關(guān)鍵，而數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度、質(zhì)量才關(guān)鍵，這會(huì)大幅增加問題求解答案的可信度，而且求解能力也更強(qiáng)。
AI面臨寬度與深度的雙問題
實(shí)際商用時(shí)，AI還面臨著兩個(gè)大基本方向，深度和寬度。深度學(xué)習(xí)計(jì)算是面向一個(gè)具體問題，當(dāng)數(shù)據(jù)不夠精確時(shí)，問題的描述就會(huì)存在不確定和不完備性，深度學(xué)習(xí)需要進(jìn)行模式探討和相似度計(jì)算，使用很多統(tǒng)計(jì)規(guī)律，面向一個(gè)特定的點(diǎn)，人臉識(shí)別是這類計(jì)算的典型應(yīng)用。
而寬度邏輯計(jì)算是一種場(chǎng)景識(shí)別，涉及到人、事、物、場(chǎng)景、結(jié)構(gòu)，只運(yùn)用深度學(xué)習(xí)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，這就需要用邏輯進(jìn)行描述，不管是語義網(wǎng)絡(luò)還是背景式網(wǎng)絡(luò)，亦或是各種各樣的實(shí)體關(guān)系結(jié)構(gòu)。
認(rèn)知與效率的結(jié)合
目前，有些特定的領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)做得比較好，如語音識(shí)別、圖像識(shí)別。但大場(chǎng)景，管理復(fù)雜度比較高，或者知識(shí)面比較寬的情況，需要先把邏輯結(jié)構(gòu)、框架構(gòu)建出來，這方面的AI計(jì)算是市場(chǎng)目前的短板，因此，明略科技提出了HAO智能理論框架。
HAO智能，就是人類智能(Human Intelligence)，加上人工智能(Artificial Intelligence)，再加上組織智能(Organizational Intelligence)，融合垂直行業(yè)的專門知識(shí)，做人和機(jī)器的整體布局，人作為智能體，與機(jī)器人、智能設(shè)備等，構(gòu)建人機(jī)協(xié)同智能系統(tǒng)，相互感知、相互認(rèn)知。
明略將基于HAO智能的人機(jī)協(xié)同設(shè)計(jì)了三個(gè)步驟。第一，數(shù)據(jù)采集、儲(chǔ)存、治理、分析，用到智能感知部分。第二，人機(jī)相互協(xié)同，將設(shè)備傳感器客觀采集的數(shù)據(jù)與人類主觀感知到的信息相結(jié)合，將機(jī)器計(jì)算與人的信息認(rèn)知以及行業(yè)特有智能相結(jié)合，將機(jī)器運(yùn)算和推理結(jié)果與人的分析相匹配，形成概率化與規(guī)則化有機(jī)協(xié)調(diào)的優(yōu)化判斷，輸出至不同的行業(yè)場(chǎng)景中，幫助人類在社會(huì)活動(dòng)中進(jìn)行決策制定和行動(dòng)執(zhí)行。第三，根據(jù)執(zhí)行過程和最后結(jié)果，人機(jī)之間相互作用推進(jìn)軟件和算法的迭代。
人機(jī)協(xié)同的局面將長(zhǎng)期存在
人機(jī)協(xié)同的現(xiàn)狀未來會(huì)長(zhǎng)期存在，以明略科技公安知識(shí)圖譜為例，目前做到了16億節(jié)點(diǎn)，如果做五度、六度、七度搜索，是16億的五次方、六次方、七次方，即便把全世界所有機(jī)器都調(diào)動(dòng)起來，搜索時(shí)間也太過冗長(zhǎng)。但是通過人機(jī)結(jié)合，協(xié)同搜索，在某個(gè)特定案件中，做到了五分鐘破獲關(guān)鍵線索。賦予機(jī)器人類的洞察力，將大幅提高整體的運(yùn)行效率。
吳信東，系愛丁堡大學(xué)人工智能系博士畢業(yè)，此前在美國(guó)工作20年，一直在尋找將研究理論落地到行業(yè)進(jìn)行驗(yàn)證的機(jī)會(huì)，目前他擔(dān)任明略科技集團(tuán)首席科學(xué)家，兼任明略科學(xué)院院長(zhǎng)，領(lǐng)導(dǎo)旗下五大實(shí)驗(yàn)室，包括知識(shí)工程實(shí)驗(yàn)室、信息檢索實(shí)驗(yàn)室、深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室、智能營(yíng)銷實(shí)驗(yàn)室，以及視覺計(jì)算實(shí)驗(yàn)室。相信未來明略科技將涉足多個(gè)領(lǐng)域，實(shí)踐其在寬領(lǐng)域，高邏輯方面的研究，真正帶動(dòng)行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)賦能百業(yè)的初衷。
（轉(zhuǎn)載）
