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这不是科幻:AI发展有望迎来从“执行”到“决策”的行业新时代

来源:新华网2017-12-05

新华社杭州12月5日电(记者 宋玉萌)近日,在乌镇举办的第四届世界互联网大会上,人工智能成为被嘉宾提及频度最高的“热词”之一。从如雨后春笋般出现的人工智能初创团队,到细分领域“独角兽”企业,再到重要的互联网“巨头”……人工智能技术发展逐渐进入产业应用阶段,人工智能新时代全面开启。

以往的行业领军者进入人工智能领域,多数是自设研发团队,开发针对自己企业应用场景或系统的解决方案。面对完全不同的商业或工业应用场景,有没有更通用的人工智能解决方案?企业没有专门的人工智能团队研发适配的系统,如何用AI技术低成本改造整个生产环节?AI技术的应用能不能从“人下达指令机器执行”,上升到真正由人工智能系统完成生产决策?面对这些共性问题,人工智能公司第四范式在此次大会上提出了一整套全新的解决方案,受到了业内的普遍关注。

AI怎样成为“学习高手”?

有没有这样一种AI,能相对低成本适用于各个行业,不必专门针对每家企业用户单独开发整套人工智能系统?

答案是:有。人工智能行业研究者们提出了一种新的思路。

“就好像刚毕业的大学生进入一个行业工作十年,就成了这个行业的专家。”第四范式创始人戴文渊在接受采访时对记者介绍说,行业千差万别,但是人类思考解决问题的逻辑是相似的,人工智能的核心,是机器学习人的思维方式来行动。

据戴文渊介绍,要完成这种能普遍适用的AI,其核心在于解决学习效率的问题后,机器能顺畅地在不同行业里学习各种历史上的决策,制定和运行业务规则。

第四范式是一家专注于给各领域提供人工智能技术与服务的创业公司,推出的“先知”是业内熟悉的AI机器学习平台。此次在世界互联网大会上,第四范式发布的“先知”产品3.0版本就是希望提供更通用的企业人工智能系统。

戴文渊向记者解释了企业人工智能系统的核心理念。对于机器来说,在清晰定义业务目标基础上,“过程数据”与“反馈数据”即形成了类似人类的“行为”与“经验”,而机器学习的模型及运算让机器得以学习经验、进行反思,反思之后所总结出的规律就好比人类的“理论”。在此基础上、结合企业AI应用的实际需求和数据,可以打造一整套企业AI解决方案。这样的企业人工智能系统包含了过程数据采集、反馈数据采集、高维机器学习平台、实时模型服务平台等模块,涵盖了机器学习、决策的全过程,可以通用于各行业。

从解决“发动机”到输出“整车工厂”

戴文渊表示,AI核心算法和工程能力相当于AI应用全过程中的“发动机”,但是在实际应用中他发现,仅为企业用户提供一个“发动机”还不能让用户真正“上路”,这正是“先知”3.0想解决的问题——为用户输出一个“整车工厂”。

人工智能大规模应用的时代,只有提供一整套的解决AI应用全过程的系统,才能让AI应用成本真正降低。戴文渊给记者举了一个有趣的例子。“先知”3.0在对银行信用卡反欺诈需求服务时发现了一条规律,叫作“男性用户晚上11点在王府井某奢侈品店消费1.8万元以上即为信用卡盗刷”,这是机器在学习了几十万条以往信用卡交易规律后自行设定的欺诈规律。

对于信用卡欺诈交易来说,为什么过去人工审核时候没有发现这个业务规律?“因为这么细的规则,根本制定不过来,只提供核心算法没有全流程解决方案也很难完成。”戴文渊笑着解释说,“这就是‘整车工厂’结合男性信用卡消费数据、王府井附近所有用户刷卡消费数据、王府井奢侈品店营业时间规律等自行得出的结论。”

从执行到决策,人工智能向认知层面推进

戴文渊认为,人工智能爆发时代,企业需要的AI已不再是停留在执行层面、解决单一问题的工具,而是支持各个业务部门决策的认知能力。

戴文渊举例说,采用“先知”企业AI核心系统的企业客户,可以通过认知智能来辅助人做大量商业分析。企业AI核心系统的数据洞察能力,能够提升决策效率。机器能够依靠计算力从数据中发掘更多、更细的业务规则,精细化地做出判断。例如,在第四范式与一家银行在解决交易欺诈问题的合作中,机器写出的欺诈交易规则数达到了25亿条。

戴文渊认为,人工智能在认知层面的应用正在迎来全面爆发期,不仅要让机器听见、看见,更要让机器听懂、看懂并反馈有效信息、从而使机器自主做出决策,将会成为人工智能工业界主流的应用方向。

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这不是科幻:AI发展有望迎来从“执行”到“决策”的行业新时代

2017-12-05 21:16:57 来源: 0 条评论

新华社杭州12月5日电(记者 宋玉萌)近日,在乌镇举办的第四届世界互联网大会上,人工智能成为被嘉宾提及频度最高的“热词”之一。从如雨后春笋般出现的人工智能初创团队,到细分领域“独角兽”企业,再到重要的互联网“巨头”……人工智能技术发展逐渐进入产业应用阶段,人工智能新时代全面开启。

以往的行业领军者进入人工智能领域,多数是自设研发团队,开发针对自己企业应用场景或系统的解决方案。面对完全不同的商业或工业应用场景,有没有更通用的人工智能解决方案?企业没有专门的人工智能团队研发适配的系统,如何用AI技术低成本改造整个生产环节?AI技术的应用能不能从“人下达指令机器执行”,上升到真正由人工智能系统完成生产决策?面对这些共性问题,人工智能公司第四范式在此次大会上提出了一整套全新的解决方案,受到了业内的普遍关注。

AI怎样成为“学习高手”?

有没有这样一种AI,能相对低成本适用于各个行业,不必专门针对每家企业用户单独开发整套人工智能系统?

答案是:有。人工智能行业研究者们提出了一种新的思路。

“就好像刚毕业的大学生进入一个行业工作十年,就成了这个行业的专家。”第四范式创始人戴文渊在接受采访时对记者介绍说,行业千差万别,但是人类思考解决问题的逻辑是相似的,人工智能的核心,是机器学习人的思维方式来行动。

据戴文渊介绍,要完成这种能普遍适用的AI,其核心在于解决学习效率的问题后,机器能顺畅地在不同行业里学习各种历史上的决策,制定和运行业务规则。

第四范式是一家专注于给各领域提供人工智能技术与服务的创业公司,推出的“先知”是业内熟悉的AI机器学习平台。此次在世界互联网大会上,第四范式发布的“先知”产品3.0版本就是希望提供更通用的企业人工智能系统。

戴文渊向记者解释了企业人工智能系统的核心理念。对于机器来说,在清晰定义业务目标基础上,“过程数据”与“反馈数据”即形成了类似人类的“行为”与“经验”,而机器学习的模型及运算让机器得以学习经验、进行反思,反思之后所总结出的规律就好比人类的“理论”。在此基础上、结合企业AI应用的实际需求和数据,可以打造一整套企业AI解决方案。这样的企业人工智能系统包含了过程数据采集、反馈数据采集、高维机器学习平台、实时模型服务平台等模块,涵盖了机器学习、决策的全过程,可以通用于各行业。

从解决“发动机”到输出“整车工厂”

戴文渊表示,AI核心算法和工程能力相当于AI应用全过程中的“发动机”,但是在实际应用中他发现,仅为企业用户提供一个“发动机”还不能让用户真正“上路”,这正是“先知”3.0想解决的问题——为用户输出一个“整车工厂”。

人工智能大规模应用的时代,只有提供一整套的解决AI应用全过程的系统,才能让AI应用成本真正降低。戴文渊给记者举了一个有趣的例子。“先知”3.0在对银行信用卡反欺诈需求服务时发现了一条规律,叫作“男性用户晚上11点在王府井某奢侈品店消费1.8万元以上即为信用卡盗刷”,这是机器在学习了几十万条以往信用卡交易规律后自行设定的欺诈规律。

对于信用卡欺诈交易来说,为什么过去人工审核时候没有发现这个业务规律?“因为这么细的规则,根本制定不过来,只提供核心算法没有全流程解决方案也很难完成。”戴文渊笑着解释说,“这就是‘整车工厂’结合男性信用卡消费数据、王府井附近所有用户刷卡消费数据、王府井奢侈品店营业时间规律等自行得出的结论。”

从执行到决策,人工智能向认知层面推进

戴文渊认为,人工智能爆发时代,企业需要的AI已不再是停留在执行层面、解决单一问题的工具,而是支持各个业务部门决策的认知能力。

戴文渊举例说,采用“先知”企业AI核心系统的企业客户,可以通过认知智能来辅助人做大量商业分析。企业AI核心系统的数据洞察能力,能够提升决策效率。机器能够依靠计算力从数据中发掘更多、更细的业务规则,精细化地做出判断。例如,在第四范式与一家银行在解决交易欺诈问题的合作中,机器写出的欺诈交易规则数达到了25亿条。

戴文渊认为,人工智能在认知层面的应用正在迎来全面爆发期,不仅要让机器听见、看见,更要让机器听懂、看懂并反馈有效信息、从而使机器自主做出决策,将会成为人工智能工业界主流的应用方向。

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