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明略数据发布“明智系统2.0”,像“人脑”一样

2019-11-20 06:41

数据从哪里来、如何治理,整个过程一目了然。在明略内部,也将该过程称为符号化,正如人脑工作原理一样,大量数据汇集治理中,以“符号”形式存在,并在分析调用时,以符号形式重构。

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。

所以核心的不同你也发现了,正是新增的感知能力。用明略数据创始人吴明辉的话来讲,“有了感知就有了数据,所有的感知计算本质上来讲都是在给认知计算提供数据基础”。

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。

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。

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”。

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?

以最新发布的AI产品&解决方案体系“明智系统2.0”来说。它的治理工具和NLP处理架构都是基于分布式框架运行,以更好处理数据量大、结构复杂的问题。

其次,眼睛部分。借助视觉公司合作,“CONA”将视觉维度的符号、关键信息识别、检索,并送入大脑。

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。

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。

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:

明略最新产品:明智系统2.0

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。

AI版福尔摩斯

在具体应用中,这些被符号化的数据信息是可以极大提高后台运算效率的基础元素。而最终所有的符号汇聚,也就形成了上文所提的NEST蜂巢知识图谱数据库。

怎么讲?

其通过“符号的力量”完成对于行业数据中所蕴含知识的抽取、融合、推理、沉淀等一系列过程,实现数据的充分融合和碰撞挖掘,面向行业业务而构建的AI大脑。

怎么样?原理很清晰了吧。

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。

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。

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。

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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“他是谁?”

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。

首先,待解决的案件发生,AI系统开始从各个不同渠道感知信息,比如处理语音,有耳朵的能力,“Raptor”把文字符号、最关键信息识别出来,然后送入到大脑。

详解“明智系统2.0”

简断截说,直接看这张一图介绍:

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。

感知 认知

譬如智能音箱,用户通过语音控制音箱播放或者暂停歌曲并非智能。真正的智能音箱应该能够以“更好地发声”为前提,通过对环境的感知,为用户展示最好的聆听效果。

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。

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。

简单而言,完整解决:数据从哪里来、怎么治理,最后如何用。

如此等等。

“他在哪儿?”

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。

当然,“福尔摩斯”只是明略系统垂直应用于公安领域的结果。

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。

比如,可以直接像这个公安AI大脑提问。

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。

再结合作为全网络即时汇聚的明察,就能实现全方位数据的感知及治理。

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。

而且在广袤得宛如新大陆的传统行业,明略能够造出腾讯一样的价值和体量,也未尝不值得期待。

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。

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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”。

“当然,在这个行进过程中肯定会遇到技术同质化的问题,AI算法在上个世纪就已成熟,只是缺乏足够的数据和计算资源来支持。”吴明辉总结说。

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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。

你觉得呢?

从认知到感知,明略数据赋能百业

相比去年,迭代进阶很明显。

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。

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他解释说,符号是人类认知的基础。AI最底层的包括知识工程、知识图谱都是其中的符号化的核心个体组成。

李根 发自 凹非寺

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。

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。

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;

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“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

“他跟谁在一起?”

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。

原标题:明略数据(现在)是一家怎样的公司?

原标题:明略数据发布“明智系统2.0”,像“人脑”一样去感知和思考

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。

“明智系统2.0”高能之处

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