认知智能引领人工智能3.0时代 睿企科技文本分析技术备受瞩目

《圣经》其中有一个故事:巴比伦人希望建造一座直达天堂的塔楼。上帝看到人类敢于做这些事情,他们有不同的人类语言。人们无法理解对方说的是什么,不能继续。建造。

这座塔被称为巴别塔。如果我们能够理解不同的语言被理解,我们就可以实现世界上任何两个人之间畅通无阻的沟通和交流。有可能“重建巴别塔”。这是人工智能的最终目标之一。

“决定”,人工智能3.0时代的标志

事实上,当正式提出“人工智能”时,计算机国际象棋和机器翻译是人工智能的两个里程碑,但直到国际象棋甚至是人工智能捕获,机器翻译的第一阶段,即机器认知智能之一自然语言处理(NLP)的核心竞争力仍然无法与人类相媲美。

NLP通常包括三个技术方面:词法分析,句法分析和语义分析。这三者是渐进的,相互包容的,这也是NLP技术的最大瓶颈。由于单词和短语在特定场景中通常具有不同的含义,因此人们在理解它们时将基于现有知识储备和上下文。然而,目前仍难以实现人工智能。没有像类似知识地图那样强大的背景知识支持。可以理解这门语言。为了让机器理解我们的人类语言,机器必须分享类似于我们的背景知识,并依赖深度学习技术,这需要大规模甚至大规模的数据积累,允许机器不断训练和学习。

回顾60年来人工智能的发展,我经历了“算法沉重”的1.0阶段,现在我正在进入“数据突出”的2.0阶段,但真正步入3.0阶段“制作机器做出聪明的决定“需要大量的数据积累。而技术的进步,认知智能的实现是目前和未来一段时间人工智能发展的重要任务之一。

赛道很拥挤,工业家们也占据了主导地位。

与任何人工智能领域一样,认知智能跟踪也为企业家提供了大量机会。据不完全统计,自然语言处理初创公司在2014年,2015年和2016年的公司数量激增,但公司2017年的成立有显着下降。据投资银行分析师称,一方面,14岁和初创初创公司在时间,技术和融资方面取得了相当大的优势。另一方面,大多数创业公司专注于技术,缺乏应用场景开发,数据和人才储备。

热冷现象的原因在于 - 与人工智能竞争或人脸识别等“感知智能”阶段不同,认知智能技术进步和产业化推广是一种协同关系:人工智能企业通过专业技术算法和产品促进工业应用,然后在实际应用中基于数据和反馈促进技术进步。

目前,在各个子行业,客户服务,教育,医疗和金融因其庞大的语音数据和强大的行业需求而成为企业的战场。

人工智能+安全警察市场,认知智能创新者有另一种方式

回顾2.0时代蔑视和商唐等独角兽的发展轨迹,我们会发现安全警务和人工智能自然是兼容的。一方面,该领域的数据量远远超过公司的水平。另一方面,庞大的数据量已经导致行业需要机器辅助的认知和检索效率,而安全警察领域的创业巨头正在兴起。从2015年人工智能技术产品化的引入到2016年和2017年国家积极建设和积极创新的共同努力,到2018年,人工智能+安防行业进入快速登陆阶段,技术开始真正得到充分发挥。

与将电话连接为核心数据和扩展到C行业的做法不同,安全警察领域是一个非常特殊的市场,具有独特的产品要求。早期的发展主要集中在视频监控的不断改革和升级上。然而,自2018年以来,由于难以处理的异构数据而且缺乏相关性,公共安全大数据无法用于所有警察情报应用程序。智能技术的应用已成为公安大数据建设的主流方向。虽然起点时间短,份额小,但发展潜力很大。具有丰富的结构化信息库,大规模部署和社会治理方案中的知识地图。将成为刚才需要。

瑞麒科技首席人工智能专家石江峰表示,瑞麒科技拥有世界领先的认知智能技术,但如何真正挖掘和利用隐藏在非结构化数据中的数据价值,团队通过了1年多的第一线警方了解业务,基于大量的实战经验,“敢”让技术落在这一领域。语义分析“唤醒”隐藏在非结构化数据中的“睡眠数据”,这是瑞麒科技真正想做的事情 - 通过文本分析为公安行业带来生产力。

施江峰认为,警察行业有三个要素:时间,继承和智力。具体来说:首先,时间对公安非常重要。案件解决得越快,就越容易对抗损害。其次,警方之间的有效沟通非常重要。沟通可以顺利进行,每个思想中的知识都可以相互碰撞。知识成倍增加。例如,三名警察在10天内阅读了3,000页材料。阅读后,他们必须有效沟通。否则,他们可能会错过信息和线索的细节。第三,从大量数据中挖掘有效情报非常重要。认知智能相关的文本分析技术通过感知,认知,探索,发现和决策步骤将难以理解的数据转换为直观和信息丰富的智能。它通过阅读理解效率解决了时间问题,并通过文本分析结果解决了问题。沟通和情报问题大大提高了警方处理案件的效率。

从感知,认知,发现到决策,我们逐层抽象核心信息,然后以最直观的方式呈现,直接产生价值。通过平台中间的数据进行自动清理,关联理解和融合,发送到文本分析平台进行文本分析和理解。在文本分析算法中,从不同的单词,单词,句子,文章和长度的角度来理解它。对于每个角度,从多个角度构建特征和深度模型以提取所需的业务知识。 Rui Enterprise正在做的不仅仅是一个语义模型,而是一个具有商业知识的人工智能工具,它在业务场景中的语义分析中起着最重要的作用。在语义计算模型上,模型预训练一方面通过共同语料库执行。另一方面,通过公安数据,在不同场景下给出了不同的语义模型和实用模型,以满足共同的需求。

近日,“锐企防黑战应用”协助了一个城市的一组道路贷款项目相关信息。根据介绍,根据已知的嫌疑人,应用程序可以智能地筛选案例信息,以个人时间表的形式形成时空分析,突出矛盾事件和缺乏描述事件。 “最终案件以时间表的方式呈现,并显示犯罪。该团伙的发展解决了这样一个问题,即该组织的领导者往往缺乏信念和信念。截至目前,该申请已帮助警方将犯罪嫌疑人的范围扩大了23%,扩大了十多名受害者,并为群众减少了大量财产损失。

“公安行业的每一位警察都配备了大脑进行文本分析,帮助他们提高案件处理的效率。及时解决痛点,继承沟通,智力分析,提高生产力,提高效率,减轻负担。努力工作的目标!“石江峰说。

人工智能正在快速发展。 1.0和2.0时代巨头的优势无法阻止创业公司的增长机会。通过深化垂直领域和细分轨道,实现自我造血和快速增长,创业公司也有机会逐渐扩大行业规模。

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