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[知识工程] 明略数据做大数据知识工程只为打通感知与认知

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hisupermou 发表于 2019-3-13 10:47:17 | 显示全部楼层 |阅读模式
hisupermou
2019-3-13 10:47:17 3191 0 看全部
  作為國內行業知識圖譜領域的創新公司,明略數據在2018年4月進入了IDC的《中國知識圖譜市場,2018》創新者研究報告,成為IDC評選出的5家中國知識圖譜技術應用市場創新者。2017年8月,明略數據經過3年實踐沉淀以及8年大數據技術積累,首次發布了基于知識圖譜的行業人工智能大腦—明智系統1.0。

  2018年9月7日,明略數據舉辦了2018年度產品發布會,即“行業AI大腦明智系統2.0”,這是對1.0版本的產品技術體系全面升級。明智系統2.0在數據處理階段引入語音識別和機器視覺來豐富感知類數據,將所有數據匯聚到“AI驅動的數據治理”平臺并可通過全網絡即時匯聚感知平臺“明察”查詢,然后再存儲到混合型知識存儲數據庫NEST,通過知識圖譜分析平臺SCOPA完成向行業大腦的認知智能輸出,打通感知型人工智能到認知型人工智能。

  除了持續推動產品創新外,明略數據還在不斷引入頂尖人才。2018年5月,IEEE Fellow、國家“千人計劃”特聘專家吳信東教授加盟明略數據,出任公司首席科學家和副總裁,2018年7月明略科學院成立。吳信東所領導的“大數據知識工程”科研也將在明略數據的投資下進一步發展,落實科技部2016年重點專項“大數據知識工程基礎理論及其應用研究”的成果,這就是極具前瞻性、處于起步階段的“明略大智慧系統”。

  完整的人工智能系统  

   明略数据做大数据知识工程只为打通感知与认知3


  “明智系统2.0的形象,就像大脑的形状。左边是深度学习,右边就是知识图谱,这两边连接到一起,即把感知和认知联结起来,这就是我们新一代完整的人工智能系统。”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,各行各业都在倡导使用人工智能,但是为什么人工智能技术在很多行业中,还没有得到很好的发展?吴明辉认为,其中的原因很简单,就是因为很多人工智能专业技术公司都只聚焦某一个或某几个人工智能技术上,而没有真正的把完整的人工智能系统组建起来,通过完整的人工智能能力为行业提供整合服务。

  明智系统2.0其实就是人工智能技术的整合服务,通过优选行业中业已成熟的感知技术、认知技术以及其它所有组件,链接到一起后的成果。本次为了增强感知数据,明略数据推出了语音识别数据处理模块,专门用于感知音频数据;与合作伙伴“千视通”合作的机器视觉数据处理模块,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结构化数据通用治理模块以及本次新增加的Raptor非结构化文本治理模块,再加上新推出的HARTS多元数据深度挖掘计算模块。

  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,完成了各类结构化数据、非结构化数据、图像、文本等多维数据的处理过程,处理的结果就是“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。
   明略数据做大数据知识工程只为打通感知与认知93

  简单的理解,就是当用户问询“明察”系统时,例如“他是谁”,那么“AI驱动的数据治理”系统就可以把“他是谁”这个问题“翻译”成跟身份特征相关的ID,这些ID包括手机号、身份证号、护照号等,这些信息已经在后台通过符号化处理形成了数据结构,通过索引就能马上搜索出结果,这就是CONA和Raptor的功能;更进一步,还可以在搜索出的结果之间建立关联关系,这就是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就是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已经存储的公安大脑、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已经在有些客户处得到了应用,例如明略数据与某公安省厅合作,把感知系统和认知系统打通,解决全数据类型的情报研判工作。“真的就像福尔摩斯一样,可以用非常简单的线索把全部信息关联出来。”

  挑战大数据知识工程

   明略数据做大数据知识工程只为打通感知与认知14   

  (上图为明略数据首席科学家吴信东教授)


  明智系统2.0其实是明略数据公司中长期战略的开始,未来明略数据想要真正做到的就是大数据知识工程的落地。

  什么是大数据知识工程?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方法,揭示碎片化知识的时空特性和演化机理;研究碎片化知识间语义关联与涌现特性,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。

  吴信东就是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,解决问题方法是根据与用户的交互进行自学习。

  简单的理解,大数据知识工程就是如何把海量的由用户自己产生的碎片化数据,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,这就是“大智慧”。 大数据知识工程主要解决了传统知识工程中的“知识获取”和“知识再工程”两个瓶颈问题,因为传统知识工程是由专家产生知识,因此知识再工程也比较困难。

  此外,在边缘计算兴起的前提下,很多物联网传感器和移动设备产生的碎片化大数据,其价值都是转瞬即逝,必须要马上转化为可行动的洞察。而可行动的洞察也不再是辅助单点、单线、单人或单机的决策,而是要实时把碎片化的可行动洞察全部都综合起来,用于辅助整体的决策。

  吴信东以一个餐厅系统为例。在一个餐厅的完整环境中,涉及餐厅的设备、厨师、厨房、服务员、顾客等多个人与物实体。作为整个餐厅的智能决策系统,首先要通过视频、图像、音频等方式感知到整个餐厅的动态运营情况,假设有十位顾客排队等待就餐,而有十位服务员轮流照看餐桌的情况,后台有十位厨师不停的接单做菜,那么餐厅智能决策系统就要综合餐桌的翻台情况、排队顾客的情绪、厨房的生产能力、服务员的繁忙程度等情报,迅速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离开,同时通知服务员尽快给某桌要离开的顾客送上优惠券并通知前台,还要同时告诉后厨加速做菜因为门口聚集了更多的顾客等等。在这个过程中,会使用到餐饮行业知识、企业商业管理知识、门店运营知识、服务员个人智慧等多个知识系统和知识图谱的融合与联动。

  这样一个针对餐厅环境的智能决策系统,可以提炼出动态的知识,例如根据服务员数量、排队顾客数量、正在进程中的餐桌情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这个计算值,就说明餐厅的实时运营情况出现了问题,而智能决策系统也可以实时提供建议,对哪几个环节进行什么样的量化的修正,以把30秒缩短到15秒甚至更少的时间。

  吴信东表示,这样可以在具体场景中落地的大数据知识工程系统,还处于早期的起步阶段。也正是因为同样的理念和梦想,让吴信东与明略数据走到了一起,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、北大等国内外着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。
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