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在数据外理阶段引入语音识别和机器视觉来丰富感知类数据,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,为什让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,这为什让极具前瞻性、地处起步阶段的“明略大智慧系统”。

  完全的人工智能系统

  “明智系统2.0的形象,就像大脑的形态学 。左边是淬硬层 学习,右边为什让知识图谱,这两边连接到共同,即把感知和认知联结起来,这为什让大伙儿新一代完全的人工智能系统。”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,各行各业还要倡导使用人工智能,为什让为有哪些人工智能技术在一些行业中,还这样得到很好的发展?吴明辉认为,其中的导致 很简单,为什让不可能 一些人工智能专业技术公司都只聚焦某原本或某几一些人工智能技术上,而这样真正的把完全的人工智能系统组建起来,通过完全的人工智可不还要力为行业提供整合服务。

  明智系统2.0我我随便说说为什让人工智能技术的整合服务,通过优选行业中业已心智心智心智成熟是什么是什么是什么是什么期 图片 是什么是什么的句子是什么期图片 的感知技术、认知技术以及其它所有组件,链接到共同后的成果。本次为了增强感知数据,明略数据推出了语音识别数据外理模块,专门用于感知音频数据;与商务企业合作伙伴“千视通”商务企业合作的机器视觉数据外理模块,专门用于感知视频数据。而“AI驱动的数据治理”平台则包括之前 的CONA形态学 化数据通用治理模块以及本次新增加的Raptor非形态学 化文本治理模块,加在在新推出的HARTS多元数据淬硬层 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,完成了各类形态学 化数据、非形态学 化数据、图像、文本等多维数据的外理过程,外理的结果为什让“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,为什让当用户问询“明察”系统时,同类于“他是谁”,这样“AI驱动的数据治理”系统就可不还要把“他是谁”你这人 大问题“翻译”成跟身份形态学 相关的ID,有有哪些ID包括手机号、身份证号、护照号等,有有哪些信息不可能 在后台通过符号化外理形成了数据形态学 ,通过索引就能马上搜索出结果,这为什让CONA和Raptor的功能;更进一步,还可不还要在搜索出的结果之间建立关联关系,这为什让HARTS的功能。

  这样,明智系统2.0“左脑”的感知每种整体输出的结果为什让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不可能 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外理,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不可能 在一些客户处得到了应用,同类于明略数据与某公安省厅商务企业合作,把感知系统和认知系统打通,外理全数据类型的情报研判工作。“真的就像福尔摩斯一样,可不还要用非常简单的线索把完全信息关联出来。”

  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我我随便说说是明略数据公司中长期战略的结束,未来明略数据你可不都能不能真正做到的为什让大数据知识工程的落地。

  有哪些是大数据知识工程?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、复杂化、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土办法,揭示碎片化知识的旧时空形态学 和演化机理;研究碎片化知识间语义关联与涌现形态学 ,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。

  吴信东为什让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原本国际前沿研究方向。2014年1月,吴信东教授等提出了大数据在异构、自治、复杂化、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,外理大问题土办法是根据与用户的交互进行学精习。

  简单的理解,大数据知识工程为什让如何把海量的由用户一些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,这为什让“大智慧”。 大数据知识工程主要外理了传统知识工程中的“知识获取”和“知识再工程”原本瓶颈大问题,不可能 传统知识工程是由专家产生知识,为什让知识再工程也比较困难。

  此外,在边缘计算兴起的前提下,一些物联网传感器和移动设备产生的碎片化大数据,其价值还要转瞬即逝,还要要马上转化为可行动的洞察。而可行动的洞察为什让再是辅助单点、单线、单人或单机的决策,为什让要实时把碎片化的可行动洞察完全都综合起来,用于辅助整体的决策。

  吴信东以原本餐厅系统为例。在原本餐厅的完全环境中,涉及餐厅的设备、厨师、厨房厨房卫生间、服务员、顾客等多一些人与物实体。作为整个餐厅的智能决策系统,首这样通过视频、图像、音频等土办法感知到整个餐厅的动态运营状况,假设有十位顾客排队等待图片就餐,而有十位服务员轮流照看餐桌的状况,后台有十位厨师不停的接单作饭 ,这样餐厅智能决策系统就要综合餐桌的翻台状况、排队顾客的情绪、厨房厨房卫生间的生产能力、服务员的繁忙程度等情报,越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拖累,共同通知服务员尽快给某桌要拖累的顾客送上优惠券并通知前台,还要共同告诉后厨加速作饭 不可能 门口聚集了更多的顾客等等。在你这人 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、服务员一些人智慧等多个知识系统和知识图谱的融合与联动。

  原本原本针对餐厅环境的智能决策系统,可不还要提炼出动态的知识,同类于根据服务员数量、排队顾客数量、正在应用应用系统进程中的餐桌状况评估等综合计算出当前的翻台时间应该为30秒-40秒钟,一旦服务员的行动时间多于你这人 计算值,为什让明餐厅的实时运营状况老出了大问题,而智能决策系统也可不还要实时提供建议,对有哪些环节进行有哪些样的量化的修正,以把30秒缩短到15秒甚至更少的时间。

  吴信东表示,原本可不还要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。也正是不可能 同样的理念和梦想,让吴信东与明略数据走到了共同,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30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。