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[導讀] 互聯(lián)網(wǎng)無疑成為我們生活、學習、工作不可缺少的平臺。而伴隨互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的搜索引擎,幾乎是每個人上網(wǎng)都會使用到的。搜索引擎自誕生以來,依托于爬蟲、檢索排序、大數(shù)據(jù)處理、自然語言處理等多種技術(shù),為檢索用

互聯(lián)網(wǎng)無疑成為我們生活、學習、工作不可缺少的平臺。而伴隨互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的搜索引擎,幾乎是每個人上網(wǎng)都會使用到的。搜索引擎自誕生以來,依托于爬蟲、檢索排序、大數(shù)據(jù)處理、自然語言處理等多種技術(shù),為檢索用戶提供信息服務。

目前,隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展,得益于自然語言理解、知識圖譜等技術(shù)的支撐,傳統(tǒng)的信息檢索正在向新一代智能搜索轉(zhuǎn)變?!靶乱淮阉鲗⒅饕譃閮蓚€方向,一個方向是從通用搜索進入行業(yè)企業(yè),成為行業(yè)的智能決策支撐;另一個方向則在更遙遠的未來,搜索是在個人端的技術(shù)演進,成為個人智能信息助手?!?一覽群智CEO胡健表示。

那么,從傳統(tǒng)信息搜索到新一代智能搜索,底層技術(shù)有什么改變?從感知智能到認知智能,企業(yè)又應該從何入手?筆者近日采訪了一覽群智CEO胡健,就新一代智能搜索,以及其中涉及的人工智能技術(shù)進行了深入探討。

傳統(tǒng)信息搜索的現(xiàn)狀與瓶頸

搜索技術(shù)的架構(gòu)和交互界面已經(jīng)有30年沒有改變過。由于搜索都是采用關(guān)鍵詞檢索的方法,無法做到完整的描述整個信息需求,因此,搜索系統(tǒng)不會主動進行交互和引導,只是高度依賴用戶的表達能力,因此人們得到的信息也是千人一面。

此外,搜索的核心技術(shù)也有10年沒有重大進步,傳統(tǒng)信息檢索與挖掘算法缺乏對底層數(shù)據(jù)與認知基礎的理解,并沒有充分解決該領(lǐng)域核心問題,導致搜索結(jié)果難以解釋,算法效率難以提升。

傳統(tǒng)的搜索是相對傻瓜化的通用決策引擎。搜索的本質(zhì)是整合了互聯(lián)網(wǎng)的海量、多源、異構(gòu)的數(shù)據(jù)理解網(wǎng)頁內(nèi)容,同時理解用戶的查詢需求,最終將兩方進行匹配。在通用情況下,搜索引擎不會切分特別細致,這就造成交互形態(tài)是簡單的。此外,由于通用搜索引擎對于效率要求高,對網(wǎng)頁理解也相對簡單,因此,大家通過搜索引擎得到的結(jié)果也是近似的。

因此,搜索引擎需要升級轉(zhuǎn)型,下一代智能搜索應運而生。隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展,新一代智能搜索正在成為可能。

新一代智能搜索加速探索

在一覽群智首席科學家文繼榮看來,智能信息檢索與挖掘是搜索的發(fā)展方向,而其具體表現(xiàn)現(xiàn)實是智能信息助手,它將取代搜索引擎成為連接人與信息的新工具,用存儲、計算和智能拓展人的能力,構(gòu)建具有超級記憶力、知識能力和分析能力的“超級助手”,能夠隨時、隨地方便地獲取高質(zhì)量相關(guān)信息和知識。文繼榮不僅是一覽群智首席科學家,還是中國人民大學信息學院院長、中國人民大學高瓴人工智能學院院長,他正在領(lǐng)導“智能信息檢索與挖掘”團隊,致力于做出“基于自然交互的個人智能信息助手”,取代傳統(tǒng)的搜索引擎,成為下一代信息獲取工具。并將在這個過程中,在理論基礎、算法模型、系統(tǒng)三個層面展開研究,進行源頭創(chuàng)新。

智能信息助手是可以有多重形態(tài),可以是機器人,也可以是無形的。它有大腦,可以理解人們所提出的需求,給予回應,并且這種對話可以是多輪深度的。但是,現(xiàn)如今還達不到智能信息助手的狀態(tài),因為,智能信息助手要與人形成溝通,理解人說話的意思,是需要有“腦子”。

“新一代搜索的另外一個形態(tài)我們將更快看到,那就是將通用搜索應用在行業(yè)企業(yè)中?!焙≌f,當前的人工智能的智力是相當于12歲的孩子,推理能力還相對較弱,但是其腦容量特別大,記憶力特別好,可以結(jié)合其優(yōu)勢來找到適合的場景,也就是智能決策引擎。

智能決策引擎不是簡單的進行搜索,而是將不同渠道、異構(gòu)的數(shù)據(jù)整合,將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),再關(guān)聯(lián)企業(yè)業(yè)務流程,從而進行分析預測,輔助企業(yè)進行決策。胡健強調(diào),一定要加上“輔助”二字,因為現(xiàn)階段,完全通過機器自動完成還沒有實現(xiàn)。

目前,智能決策引擎可以替代中低端腦力勞動工作者,例如公安和司法領(lǐng)域,智能決策引擎能夠更好的整合案情案件數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)化視頻數(shù)據(jù),做好事前預警、事中跟蹤和事后研判。其次,可以將專家的經(jīng)驗變成模型,用模型來替代偏分析判斷類、輔助決策類的工作,從而可以替代偏重復性或半重復性的中檔腦力勞動者。

感知智能向認知智能演進

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)的快速發(fā)展,圖像、語音、視頻等與感知相關(guān)的感知能力在快速發(fā)展。目前,人工智能正在向能夠理解、思考、判斷、分析等認知智能延伸。人工智能的發(fā)展到了由感知智能邁向認知智能的界點。

如今的人工智能還是弱人工智能狀態(tài),沒有所謂的大腦,若想形成大腦,最核心的就是要有知識。將人類的各種經(jīng)驗沉淀,形成模型,讓機器可以讀得懂并且使用,最終成為生產(chǎn)力,這就是認知智能。認知智能技術(shù)是智能信息助手實現(xiàn)基礎。

胡健表示,目前,認知智能最大的難題就是構(gòu)建知識。如今知識有很多,可以構(gòu)建很多知識圖譜,但是開放性知識圖譜還很難形成。原因有二:一是關(guān)聯(lián)密度不足;二是知識的干凈程度不夠。但是,在專用領(lǐng)域,可以通過人工校驗的方式,來構(gòu)建相對較準確的行業(yè)知識圖譜。

過去,構(gòu)建知識圖譜基本都是依靠人工,隨著數(shù)據(jù)的在線化,知識圖譜可以由機器以自動的方式來進行構(gòu)建,而機器構(gòu)建的知識圖譜的數(shù)量級也會更大。此外,圖數(shù)據(jù)庫的快速發(fā)展,也可以將知識圖譜中的圖數(shù)據(jù)進行存儲。第三,得益于大數(shù)據(jù)的發(fā)展,海量數(shù)據(jù)的出現(xiàn)以及計算能力的提升,使得知識圖譜的構(gòu)建更加精準。

胡健認為,人工智能要形成閉環(huán),需要感知智能與認知智能相結(jié)合才有價值。但是,現(xiàn)階段,認知水平還有限,機器還不能完全像人一樣有大腦來進行決策。因此,重復式的、推理要求較低、沒有歧義需求的封閉場景,是完全可以用認知智能的技術(shù)來解決的。

一覽群智的“超”能力

除了在學術(shù)界有著超前的理論研究以外,一覽群智還將在現(xiàn)階段幫助用戶落地相關(guān)人工智能技術(shù)。

一覽群智于2015年11月成立,是一家以自然語言處理和知識圖譜等認知智能技術(shù)為核心的人工智能公司,為客戶提供一站式AI產(chǎn)品和行業(yè)解決方案。在一覽群智公司里,除了有文繼榮教授帶領(lǐng)的技術(shù)研究團隊,為智能信息助手的未來發(fā)展奠定基礎以外,還有胡健帶領(lǐng)的產(chǎn)品應用落地團隊,來確保行業(yè)智能決策引擎落地。

胡健將公司推出的四大產(chǎn)品稱作為智能搜索的四大底座,從感知智能到認知智能形成閉環(huán)。基于自然語言處理平臺智語產(chǎn)品來理解用戶的意圖;知識圖譜構(gòu)建平臺智圖,讓機器學會知識;交互式關(guān)聯(lián)分析平臺智策,復制行業(yè)專家級分析推理能力,從而達到人機有效協(xié)同工作;最后通過機器學習與智能標注平臺智慧來進行學習,最終打造成Elens智能決策平臺。

胡健表示,未來的搜索可以在企業(yè)或者行業(yè)內(nèi)部來使用。但是,并不是每家企業(yè)都適用。首先,企業(yè)需要有數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)是一切的基礎,沒有數(shù)據(jù)是無法構(gòu)建知識圖譜,也就無法形成企業(yè)內(nèi)部的搜索。第二,企業(yè)信息化程度要相對較高,如果企業(yè)信息化程度較低,很多業(yè)務流程還沒有完善,在企業(yè)信息化程度不高時做出來的搜索也是徒勞。第三是資金實力相對雄厚,畢竟構(gòu)建知識圖譜并不是一件便宜的事情,因此企業(yè)需要有一定的資金支持才能完成。

目前,依托于Elens智能決策平臺,結(jié)合企業(yè)內(nèi)部以及行業(yè)公開數(shù)據(jù),一覽群智打造出金融智能決策解決方案和政企智能決策解決方案,滿足金融行業(yè)和政企用戶的需求。

結(jié)語

現(xiàn)如今的人工智能屬于初級的探索階段,就像十年前的云計算,業(yè)界也出現(xiàn)很多做人工智能的公司,頗有百花齊放的狀態(tài)。胡健認為,人工智能的技術(shù)都只是一個點,人工智能企業(yè)需要通過這一個點,幫助用戶打造完整的解決方案,從而幫助企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級。

的確,如今從事人工智能領(lǐng)域的公司眾多,都在圍繞不同場景幫助用戶提供服務,而此階段的人工智能尚處于初級階段,無論是學術(shù)研究、還是服務提供商,乃至企業(yè)應用,都需要攜手推進,加速人工智能技術(shù)的落地,才能產(chǎn)生出更大的價值。

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