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明略数据,同样去感知和思虑

时间:2019-10-03 14:54来源:产品科技
这是最新观察,供参考。 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。

这是最新观察,供参考。

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。

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。

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。

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。

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。

你觉得呢?

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。

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。

“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。”返回搜狐,查看更多

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。

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。

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”。

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”。

明略数据(现在)是一家怎样的公司?

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。

而且感知部分的加入,对于大部分传统行业来说,毫无疑问是福音。

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。

而且值得注意的是,这不光是新增了感知模块,更关键的是运用了多个AI工具方法,用产品化形式对感知数据进行治理,最终与认知环节实现贯通。

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。

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。

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:

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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。

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。

“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。

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。

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。

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。

如此等等。

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。

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。

今年4月,当这只低调独角兽官宣10亿元C轮融资,腾讯和华兴资本加码时,就有不少人问:明略是一家怎样的公司?

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。

相比去年,迭代进阶很明显。

赋予AI智能之后,普通IPC便有了一些智能,能够有效提升摄像头的工作效率及使用效果。但与此同时又会出现一个问题:每一个摄像头每天都会存储海量多元数据,如何针对单一数据做数据关联并给出快速反应,考验着所有的AI安防从业者。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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?

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。

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”。

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。

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。

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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。

简单而言,完整解决:数据从哪里来、怎么治理,最后如何用。

在这其中,最值得一提的是由明略数据自主研发的混合型知识存储数据库—NEST存储。

再比如交通,与上海地铁合作,实现国内首个车辆全生命周期数据管理的智能化平台,有效提高工作效率,降低安全风险和运营成本。

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

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。

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。

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责任编辑:

这正在展现出的,是一个完整的AI闭环体系。

明略数据创始人、董事长吴明辉

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。

“明智系统2.0”高能之处

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?

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。

简断截说,直接看这张一图介绍:

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。

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。

与明智系统1.0相比,各类数据在升级的明智系统2.0中汇聚,进入“符号化”的过程,实现数据的充分融合和碰撞挖掘,从而有效的面向行业业务构建行业AI大脑,由此,明智系统2.0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、和沉淀等一系列过程,打通感知智能。

明略数据在发布会上这样宣布,“明智系统2.0应该是整个行业里第一次推出一个平台级的系统,打通了感知计算、认知计算、感知智能、认知智能,形成真正的人工智能的闭环”。

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。

“他是谁?”

详解“明智系统2.0”

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