對于人工智能3.0時代你了解多少

《圣經(jīng)》中有一個故事：巴比倫人想建造一座塔直通天堂，上帝看到人類竟然敢做這種事情，就把人類的語言變得不一樣，人們從此聽不懂對方在講什么，無法繼續(xù)建造。

這座塔叫作巴別塔，假如能夠實現(xiàn)不同語言都被理解，我們就可以實現(xiàn)世界上任何兩個人之間毫無障礙的交流和溝通，“重建巴別塔”也就成了可能，而這也正是人工智能的終極目標之一。

“決策”，人工智能3.0時代的標志

事實上，“人工智能”正式提出時，計算機國際象棋和機器翻譯就是人工智能的兩個標志性目標，但直到國際象棋甚至圍棋都被AI攻克，機器翻譯的第一階段，即機器認知智能的核心能力之一 —— 自然語言處理（NLP）能力依然無法和人類相比。

NLP大致包含三個技術層面：詞法分析、句法分析、語義分析，三者之間既遞進又相互包含，這也構成了NLP技術的最大瓶頸。由于詞句往往在具體的場景下?lián)碛胁煌暮x，人在理解時會基于已有知識儲備和上下文環(huán)境，然而人工智能目前還很難做到，沒有類似知識圖譜這樣強大的背景知識支撐，是不可能理解語言的。要讓機器理解我們人類的語言，機器必需共享與我們類似的背景知識，還需要依賴深度學習技術，這也就需要大規(guī)模甚至超大規(guī)模的數(shù)據(jù)積累，讓機器不斷訓練和學習。

回首人工智能發(fā)展的60多年，經(jīng)歷了“算法為重”的1.0階段，現(xiàn)在則進入“數(shù)據(jù)凸顯”的2.0階段，但真正步入“讓機器做明智決策”的3.0階段，還需要大量數(shù)據(jù)積累和技術的提升，實現(xiàn)認知智能是當前以及今后一段時間里AI發(fā)展的重要使命之一。

賽道擁擠，結合產(chǎn)業(yè)化者占據(jù)先機

如同任何一個人工智能細分領域一樣，認知智能這條賽道也帶給創(chuàng)業(yè)者大量機會。根據(jù)不完全統(tǒng)計，自然語言處理新創(chuàng)公司在2014年、2015年和2016年呈現(xiàn)公司成立激增的狀態(tài)，但2017年公司創(chuàng)立有明顯的下滑狀態(tài)。據(jù)投行人士分析，一方面14年及先發(fā)成立的初創(chuàng)公司在時間、技術、融資方面已經(jīng)取得不小的優(yōu)勢，另一方面，大多創(chuàng)業(yè)公司聚焦技術，缺少應用場景開發(fā)和數(shù)據(jù)、人才儲備。

從熱轉冷現(xiàn)象的原因在于——不同于AI競賽或者人臉識別等“感知智能”階段，認知智能技術進步和產(chǎn)業(yè)化推進是一種協(xié)同關系：人工智能企業(yè)通過特化的技術算法和產(chǎn)品，促進產(chǎn)業(yè)化應用，再根據(jù)實際應用中的數(shù)據(jù)和反饋，反過來推動技術實現(xiàn)進步。

目前各細分領域中，客服、教育、醫(yī)療、金融因為具備海量語音數(shù)據(jù)和較強產(chǎn)業(yè)需要，成為企業(yè)的兵家必爭之地。

AI+安防警務市場，認知智能創(chuàng)新者另辟蹊徑

而回顧2.0時代曠視、商湯等獨角獸的發(fā)展軌跡，我們會發(fā)現(xiàn)安防警務與人工智能天然契合。一方面，本領域數(shù)據(jù)量遠超公司級別，另一方面，巨大的數(shù)據(jù)量又讓行業(yè)對機器輔助認知和檢索效率產(chǎn)生需求，安防警務領域的創(chuàng)業(yè)巨頭正在崛起。從2015年AI技術的產(chǎn)品化引入，到2016、2017年國家大力建設和企業(yè)積極創(chuàng)新的共同作用，2018年，AI+安防行業(yè)進入快速落地階段，科技開始真正賦能。

不同于在各企業(yè)扎堆以電話錄音為核心數(shù)據(jù)，拓展to C行業(yè)的做法，安防警務領域是個極其特殊的市場，有獨特的產(chǎn)品需求。前期發(fā)展主要圍繞視頻監(jiān)控在不斷改革升級，但是2018年開始，公安大數(shù)據(jù)因為存在海量難處理的異構數(shù)據(jù)，且缺乏關聯(lián)性，無法在全警種智能應用，基于NLP的知識圖譜等認知智能技術的應用成為了公安大數(shù)據(jù)建設的主流方向，該領域雖然起步時間短、份額較小，但發(fā)展?jié)摿姡S著結構化信息池的豐富， 大規(guī)模布控、社會治理場景中，知識圖譜將成為剛需。

據(jù)Rich AI睿企科技首席人工智能專家石江楓透露，睿企科技即使擁有全球領先的認知智能技術實力，但如何真正挖掘和發(fā)揮隱藏在非結構化的數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)價值，團隊通過1年多一線隨警了解業(yè)務，在大量實戰(zhàn)經(jīng)驗的基礎上才“敢”讓技術在這個領域落地。通過語義分析來“喚醒”那些隱藏在非結構化數(shù)據(jù)中的“沉睡的數(shù)據(jù)”，這也是睿企科技真正想做的事情--通過文本分析的方式，為公安行業(yè)帶來生產(chǎn)力。

石江楓認為，警務行業(yè)有三要素：時間、傳承和情報。具體來說：一是時間對公安很重要，破案越快越容易打擊挽損;二是警察之間的有效溝通傳承很重要，通暢地交流才能進行信息碰撞，將各自頭腦中的知識碰撞，讓知識成倍積累。比如3個民警10天看完3000頁材料，看完后必須進行有效溝通，否則可能錯過情報細節(jié)和辦案線索。三是從海量數(shù)據(jù)中挖掘有效的情報很重要。認知智能相關文本分析技術則通過感知、認知、探索、發(fā)現(xiàn)和輔助決策步驟，將不易理解的數(shù)據(jù)變成直觀有料的情報，從閱讀理解效率上解決了時間問題，用文本分析結果解決了溝通和情報的問題，極大提升了民警辦案效率。

從感知、認知、發(fā)現(xiàn)到?jīng)Q策，一層一層深入抽象核心信息，再以最直觀的方式呈現(xiàn)，直接產(chǎn)生價值。通過數(shù)據(jù)中臺進行全局的自動清洗，關聯(lián)理解和融合，送到文本分析平臺里面，進行文本分析的認知和理解。在文本分析的算法上，從不同的字、詞、句、文章和篇幅的角度來進行理解。對于每個角度，從多角度構建特征與深度模型，提取出需要的業(yè)務知識。睿企科技所做的不單單是語義模型，而是一個具有業(yè)務知識的人工智能工具，把語義分析的知識在業(yè)務場景下發(fā)揮出最大的作用。在語義計算模型上面，一方面會通過通用的語料庫進行模型預訓練。另外一方面，通過公安數(shù)據(jù)，在不同的場景下給出不同的語義模型與實踐模型去滿足常用的需求。

近期，“睿企掃黑作戰(zhàn)應用”輔助某市一起團伙套路貸專案相關情報。據(jù)介紹，依據(jù)一名已知嫌疑人，該應用能智能篩選案件信息，以個人時間軸形式組成時空分析，www.gzchunzheng.com突出矛盾事件和缺少描述事件，“最終案情用時間線方式進行呈現(xiàn)，并展示出犯罪團伙的發(fā)展歷程，解決了組織頭目往往口供干貨較少，定罪困難的問題。”截至目前，應用已幫助警方將嫌疑人范圍擴大23%，擴展出十余名被害人，為群眾降低大量財產(chǎn)損失。

“給每個公安行業(yè)每個民警配備一個文本分析的大腦，去幫助他們提高辦案效率。解決在時間、傳承溝通、情報分析上的痛點，提高生產(chǎn)力，增效減負，這也是睿企科技人一直努力奮斗的目標！”石江楓表示。

人工智能正在進行著突飛猛進的發(fā)展，1.0和2.0時代巨頭的優(yōu)勢并不能阻擋創(chuàng)業(yè)公司的成長機會，通過深耕垂直領域和細分賽道，實現(xiàn)自我造血和快速成長，創(chuàng)業(yè)公司也有機會在這一新興產(chǎn)業(yè)中逐漸做大。