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明略数据揭橥“明智系统2.0”,像“人脑”同样去感知和沉思

十月 20th, 2019  |  金沙js29992

公安系统,可能是需要数据维度最丰富、逻辑要求最严密的AI应用领域之一,那公安系统可用,也便意味着更多领域也无限可能。

比如苹果的HomePod音箱,它可根据声音折射,‘知道’自己被放置在一个多大的空间中,以及在空间的哪个位置,从而自动调节它自身的五个发声单元,为用户呈现最佳的音响效果。

通过这个系统,整个公安大脑可以把所有数据之间的隐性关系挖掘出来,这些隐性关系是很多优秀专家、优秀警察过去的积累沉淀,现在也以程序的方式实现链接。

明略数据创始人、董事长吴明辉告诉雷锋网,它主要由两大部分组成:感知和认知。

比如,可以直接像这个公安AI大脑提问。

强化认知智能是明智系统2.0的升级亮点。多元异构数据通过强大的动态索引及知识分析技术被充分融合,在此基础上逻辑推理及复杂运算得以开展。基于语义的分析检索等各类场景应用可以通过强大的引擎“明察”被加速完成。

……

详解“明智系统2.0”

因为可以看得更多、听得更多,能够解析的数据种类也更多,于是数据总量更大、维度更丰富,找出真相等解决问题的能力,也便愈强大。

譬如空调,它并非自动根据室外温度而自动调节送风模式。而是能够通过前端的两个摄像头,知晓房间的大小、人数、这些人是运动的还是静止的、体温状况、房间有无阳光直射等环境。然后通过对这些外部环境的感知,改变其送风模式及温度;

明略数据从数据生产、管理、服务、应用全生命周期业务线构建着眼,提出完整的数字城市解决方案。

同时,企业级Siri“小明”作为人机交互入口,极简易用,也是明智系统一大亮点。

在此次发布中,明略数据也对外展示了公安之外的3大行业,有金融,有交通,也有城市治理。

以AI较为中意的安防领域举例来说,在模拟、数字时代,安防摄像头都在“傻瓜式”地“工作”,不知‘自己’需要抓拍行人、车辆还是其他事物,也不知‘自己’已经处于何种环境之中。

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用吴明辉的话说,明略系统2.0的高能之处在于能够加之辅助分析,从而进行自动推理,以有效节约客户知识调用的时间。即便是非计算机专业的普通用户也能应用自如。

也有不少人好奇,行业AI也好,XX大脑也好,究竟是怎样的一种存在?

谈到这里,也许很多人对于“感知”还是比较陌生,其实感知智能在我们的日常生活中已经无时无刻地存在着:

即便关注AI,却不知明略数据究竟做什么,也挺正常。

成立于2014年的明略数据,是一家大数据&人工智能解决方案公司,他们深耕公共安全、金融、工业与数字城市等领域,从最初的大数据平台转型为“AI驱动的数据治理“,发展到今天打通感知与认知智能,拥有完整的行业AI产品与解决方案体系。

怎么样?原理很清晰了吧。

作为大数据与人工智能独角兽,明略数据在业界首创“符号主义和深度学习有效结合”人工智能顶层设计,在其行业AI大脑“明智系统2.0”中打通感知与认知智能,以推动人机同行,让AI真正创造商业与社会价值。

但今年升级为明智系统2.0版本后,明智系统在公安领域,变得像福尔摩斯一样。

其A轮融资发生在2015年,获得硅谷天堂近亿元投资;2016年8月获得2亿人民币B轮融资,红杉中国领投,分享投资、任子行以及硅谷天堂跟投;并已于去年完成10亿人民币C轮融资,华兴新经济基金、腾讯产业共赢基金是本轮投资方。

李根 发自 凹非寺

未来,他们还要基于这些数据去做完整的AI大脑,包括公安大脑、工业安全大脑、金融风控大脑,数字城市大脑等等。

过去,如何实现生产全过程的数据化、程序化,是难题,很多行业每天都在产生大规模的数据,但此前这些数据要么难以感知,要么缺乏治理标准不能用。

这个过程实际上就是在构建行业的知识体系,很多行业知识是之前行业专家沉淀出来的,他们要利用AI将这些数据变为知识经济。

于是,在这个专门为公安系统打造的大脑,就汇集了各种各样类型的数据,并且经过AI治理,数据与数据之间的连接,会学习人类警察的经验,按相关规律、关系搭建连接。

从认知到感知,明略数据赋能百业

总之,如同家庭计算机崛起一样,明略如今代表的行业AI,不就是在为每一个“非数字化”的传统行业,装宽带、配电脑么?

他们是将企业数据构建成一个知识图谱,然后通过行业AI应用去实现人机同行,找到其中的数据价值。总结来说,就是利用数据为企业、组织打造知识图谱,然后利用AI提升业务效率。

比如在金融行业,完成了全国首个银行业全行级知识图谱数据库。在某全国大型股份制银行项目中,依托全行近十年全量数据,构建了“企业、个人、机构、账户、交易和行为数据”总规模达十亿点、百亿边的知识图谱平台。

在吴明辉看来,如果将这些海量的重要信息转化为“符号”,再配以“感知系统”,人们小小的大脑空间就可以储存众多复杂信息。

这时更多的关联数据一同被找出,除了相关人的信息,还有时间的信息、地理的信息,可能还有飞机订票信息、火车订票信息,以及出行目的地信息,最后汇集在一起,你的福尔摩斯就基本能帮你锁定要找的人可能的情况了。

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感知+认知

可以说,明略数据在推动安防、金融、工业、数字城市等领域的智能化升级方面积累了丰富的技术解决方案与成功案例。

在去年8月明智系统1.0版本的发布中,主力是右半部分的产品,从交互的“小明”进入,然后运用知识图谱技术,最后在“蜂巢”系统待命,随时等待召唤。

“明智系统2.0”高能之处

所以明略打通感知和认知,也意味着更多行业和领域,也能低门槛“+AI”。

如此等等。

对数据感知部分,则以合作心态,把产品打造为一个连接平台,视觉公司、语音公司、NLP公司,都是合作方,而不是竞争对手,这毫无疑问会大大减少产品推广的阻力。

相比明智系统1.0,打通“感知智能”是明智系统2.0的业界首创。

整个过程中,更强烈的冲击,在于感知和认知打通后,带来的AI应用质变。

过去四年时间,明略数据凭借此已在全国服务了几十个省市的公安局,为公安客户实现5-20%的破案率的提升。

虽然整个产品体系,内情不少。但整个流程已再清楚不过,最左边是各种形式的数据,经过各种产品工具和平台,最终成为可以实现准确、可靠的决策辅助的AI大脑。

类比人类,每一个智能节点(IPC)都相当于一个大脑,每天大脑都会接受海量的包括视频、音频、文字、图片等多元数据。如果这些繁杂的数据处理不得当,很容易让人产生负荷,甚至奔溃。

而且在多年试水和深入行业后,明略的打法也值得注意,作为一家之前主打认知智能的公司,他们把功力更多放在了数据治理、知识图谱和AI推理等能力上。

换句话说,“认知”
就是知道谁是谁,感知就能知道他的关系构成(自我思考)。AI及知识图谱的连接可以将感知和认知联结在一起,组成新一代完整的人工智能系统。

这种“连接器”的心态,倒让人想起明略数据的股东——腾讯。

从“做什么”到“如何做”。简单的三字转承涵盖了多数AI研究者毕生的努力方向,但就目前来说,想要完美跨越还较为复杂。

如何构建完整的行业AI?就在最近的年度发布会后,透过明略的最新产品,可以更清晰回答了。

近日,明略数据在京发布“行业AI大脑明智系统2.0”。这是时隔一年后,明略数据基于“明智系统1.0”做的一次全面技术升级。

这个问题就会分解成为很多跟地理位置相关的字段信息,这些信息也都通过各种各样的渠道已经符号化了。

在这个数据库中,存储着各种各样的文本、视频、音频等多媒体数据。当这个数据足够多时,它不再是简单的处理系统,而是有了像人的左右脑一样的完整系统。之后,系统也可以像人类一样有逻辑地去推理和思考。

AI版福尔摩斯

在城市轨道交通领域,明略数据服务上海地铁车辆分公司实现国内首个车辆全生命周期数据管理的智能化平台。他们通过帮助轨交运营单位有效提高工作效率,降低安全风险和运营成本,助力轨道交通行业向信息化、智能化迈进。

以明略这套产品举例,行业AI、垂直领域大脑,核心就是在数据量大、数据维度多且复杂的行业,以计算代价最小、计算结果最准确为目标,打造一个可以实现准确、可靠的决策辅助的AI大脑——能理解会推理。

吴明辉表示,
以往,大多数AI公司会聚焦在某一个技术环节,而没有人真正的把完整的人工智能串联起来,而明略数据要做的便是整合服务,要做的就是将数据‘深度’结构化。

在新升级的系统中,用于结构化数据治理的CONA、非结构化文本治理的Raptor,以及多元数据深度挖掘计算的HARTS,都是AI技术驱动的数据治理平台。

“但所有的程序都离不开数据模型,AI算法更需要基于对数据的理解。基于此,明略数据将持续理解行业业务,构建领域知识图谱,将知识图谱与AI算法相结合,构建企业AI大脑,从而完成人工智能的可复制应用。”雷锋网雷锋网返回搜狐,查看更多

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比如说“他是谁”这个问题,明略数据该系统就可以把“他是谁”“翻译”成真正的与身份特征相关的包括身份证号、护照号、手机号等在内的ID,这些信息都可以在后台通过符号化处理的数据结构进行索引,并马上搜索出来。

最后,再把所有数据和知识图谱结合,就能打造出一个完整的公安AI大脑,可以做到像人一样的思考。

相比之下,明略数据知识图谱数据库“NEST”,通过分布式知识图谱,存储陈述性和程序性知识,不仅存储多元异构的大规模数据,还能存储基于数据的规则与模型,除了解决“做什么”的问题,还能提示人类该“如何做”。

但光行业AI这个定位,或太抽象概括,或太缺技术原理,都不足以很好阐释。事实上,人工智能的技术在To
B行业里面还没有得到很好的发展,原因很简单,很多公司都只聚焦在其中某一个技术的细节环节,而没有把完整的人工智能建起来,去给一个行业做整合服务。

在金融行业的实践中,他们完成了全国首个银行业全行级知识图谱数据库。在某全国大型股份制银行项目中,依托全行近十年全量数据,构建了“企业、个人、机构、账户、交易和行为数据”总规模达十亿点、百亿边的知识图谱平台。该平台突破性地展现了全行完整的客户关系网及资金流转全貌,完善了银行整体风险管理能力,提升了银行风控效率。

原标题:明略数据(现在)是一家怎样的公司?

只是这一次,明略数据将感知能力赋予城市AI大脑中以更好打通数据闭环。

如果以公安行业举例,不妨一起听听这个AI版福尔摩斯的案例。

通常,传统数据库需要有DBA背景才可用,数据存储以结构化为主且有数据量限制,不易拓展。另外,存储数据对象为陈述性知识,搜索代码繁琐,仍需人工推理,知识调取效率低。

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