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雄厚感知类数据,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,或者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,这统统极具前瞻性、居于起步阶段的“明略大智慧教育系统”。

  完整性的人工智能系统

  “明智系统2.0的形象,就像大脑的形状。左边是深度1学习,右边统统知识图谱,这两边连接到同时,即把感知和认知联结起来,这统统亲戚亲戚当让我们新一代完整性的人工智能系统。”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,各行各业完整性都是倡导使用人工智能,或者为哪几种人工智能技术在统统行业中,还那么 得到很好的发展?吴明辉认为,其中的因为很简单,统统机会统统人工智能专业技术公司都只聚焦某一个 多或某几当时人工智能技术上,而那么 真正的把完整性的人工智能系统组建起来,通过完整性的人工智里能 力为行业提供整合服务。

  明智系统2.0真是统统人工智能技术的整合服务,通过优选行业中业已性性性性性成熟是什么是什么 图片 的感知技术、认知技术以及其它所有组件,链接到同时后的成果。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;与媒体相互合作伙伴“千视通”媒体相互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”平台则包括如果的CONA形状化数据通用治理模块以及本次新增加的Raptor非形状化文本治理模块,再去掉 新推出的HARTS多元数据深度1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,完成了各类形状化数据、非形状化数据、图像、文本等多维数据的处置过程,处置的结果统统“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,统统当用户问询“明察”系统时,累似 “他是谁”,那么 “AI驱动的数据治理”系统就里能 把“他是谁”这种大问题“翻译”成跟身份形状相关的ID,哪几种ID包括手机号、身份证号、护照号等,哪几种信息机会在后台通过符号化处置形成了数据形状,通过索引就能马上搜索出结果,这统统CONA和Raptor的功能;更进一步,还里能 在搜索出的结果之间建立关联关系,这统统HARTS的功能。

  那么 ,明智系统2.0“左脑”的感知部分整体输出的结果统统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机会存储的公安大脑、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机会在这种客户处得到了应用,累似 明略数据与某公安省厅媒体相互合作,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,里能 用非常简单的线索把完整性信息关联出来。”

  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真是是明略数据公司中长期战略的如果刚开始英语 了了,未来明略数据你里能 真正做到的统统大数据知识工程的落地。

  哪几种是大数据知识工程?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、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最好的土办法 ,揭示碎片化知识的岁月英文形状和演化机理;研究碎片化知识间语义关联与涌现形状,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。

  吴信东统统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个 多国际前沿研究方向。2014年1月,吴信东教授等提出了大数据在异构、自治、复杂、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,处置大问题最好的土办法 是根据与用户的交互进行学着习。

  简单的理解,大数据知识工程统统怎么里能把海量的由用户当时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,这统统“大智慧教育”。 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”一个 多瓶颈大问题,机会传统知识工程是由专家产生知识,或者知识再工程也比较困难。

  此外,在边缘计算兴起的前提下,统统物联网传感器和移动设备产生的碎片化大数据,其价值完整性都是转瞬即逝,需用要马上转化为可行动的洞察。而可行动的洞察统统再是辅助单点、单线、单人或单机的决策,统统要实时把碎片化的可行动洞察完整性都综合起来,用于辅助整体的决策。

  吴信东以一个 多餐厅系统为例。在一个 多餐厅的完整性环境中,涉及餐厅的设备、厨师、厨房装修、服务员、顾客等多当时人与物实体。作为整个餐厅的智能决策系统,首不能自己通过视频、图像、音频等最好的土办法 感知到整个餐厅的动态运营状态,假设有十位顾客排队停留就餐,而有十位服务员轮流照看餐桌的状态,后台有十位厨师不停的接单下厨,那么 餐厅智能决策系统就要综合餐桌的翻台状态、排队顾客的情绪、厨房装修的生产能力、服务员的繁忙程度等情报,飞快了 了 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选择离开,同时通知服务员尽快给某桌要选择离开的顾客送上优惠券并通知前台,需用同时告诉后厨加速下厨机会门口聚集了更多的顾客等等。在这种过程中,会使用到餐饮行业知识、企业商业管理知识、门店运营知识、服务员当时人智慧教育等多个知识系统和知识图谱的融合与联动。

  从前一个 多针对餐厅环境的智能决策系统,里能 提炼出动态的知识,累似 根据服务员数量、排队顾客数量、正在守护进程运行运行中的餐桌状态评估等综合计算出当前的翻台时间应该为500秒-40秒钟,一旦服务员的行动时间多于这种计算值,统统明餐厅的实时运营状态跳出了大问题,而智能决策系统也里能 实时提供建议,对哪几种环节进行哪几种样的量化的修正,以把500秒缩短到15秒甚至更少的时间。

  吴信东表示,从前里能 在具体场景中落地的大数据知识工程系统,还居于早期的起步阶段。也正是机会同样的理念和梦想,让吴信东与明略数据走到了同时,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500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。