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是一家如何的信用合作社,同样去感知和思虑

2019-07-18 22:52

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

李根 发自 凹非寺

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即便关注AI,却不知明略数据究竟做什么,也挺正常。

www.402.com ,明略数据创始人、董事长吴明辉

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?

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。

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。

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。

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。

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。

明略数据(现在)是一家怎样的公司?

成立于2014年的明略数据,是一家大数据&人工智能解决方案公司,他们深耕公共安全、金融、工业与数字城市等领域,从最初的大数据平台转型为“AI驱动的数据治理“,发展到今天打通感知与认知智能,拥有完整的行业AI产品与解决方案体系。

这是最新观察,供参考。

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明略最新产品:明智系统2.0

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。

简断截说,直接看这张一图介绍:

详解“明智系统2.0”

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从过往来看,大部分AI创业公司都在做一件事:take X;add AI。明略数据也不例外,但是明略在数据治理方面的优势使其走出一条不同的路。

虽然整个产品体系,内情不少。但整个流程已再清楚不过,最左边是各种形式的数据,经过各种产品工具和平台,最终成为可以实现准确、可靠的决策辅助的AI大脑。

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。

简单而言,完整解决:数据从哪里来、怎么治理,最后如何用。

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。

相比去年,迭代进阶很明显。

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。

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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。

在去年8月明智系统1.0版本的发布中,主力是右半部分的产品,从交互的“小明”进入,然后运用知识图谱技术,最后在“蜂巢”系统待命,随时等待召唤。

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。

去年明智系统1.0发布时用以举例的公安破案场景,更多还是对于案卷的分析和案情研判,是辅助研判的助手角色。

同时,企业级Siri“小明”作为人机交互入口,极简易用,也是明智系统一大亮点。

但今年升级为明智系统2.0版本后,明智系统在公安领域,变得像福尔摩斯一样。

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。

怎么讲?

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。

因为可以看得更多、听得更多,能够解析的数据种类也更多,于是数据总量更大、维度更丰富,找出真相等解决问题的能力,也便愈强大。

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”。

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”。

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。

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。

“明智系统2.0”高能之处

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

如果以公安行业举例,不妨一起听听这个AI版福尔摩斯的案例。

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。

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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。

明略数据创始人吴明辉

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。

AI版福尔摩斯

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。

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。

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。

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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:

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。

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。

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。

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。

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。

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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