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人工智能AI知识图谱
人工智能AI知识图谱
在停止人工智能的探究道路上,我们也需求理解其实质,或者在其根底上衍生出各种上层的智能应用。在我个人看来,学问图谱正是起到了一个这样的作用。
这两三年来,互联网大佬眼必谈数据,特别是大数据。马云的“五新理论”中有一个是“新能源”,以为将来机器吃的不是电,而是数据。马化腾说数据是AI应用的四大要素之一,李彦宏也提出“由数据,算力,算法'三位一体'共同驱动的人工智能或将成为推进经济增长与时期进步的引擎”。
今年,互联网巨头们谈数据的少了,谈学问的反而多了,其中,百度,新春内部演讲中,李彦宏说,“学问图谱”这些东西都是百度整个人工智能当中十分根底的构件,也是我们相关于任何一家公司的优势所在。
除百度外,谷歌在学问图谱上也不断在积极规划。2012年5月,Google就推出学问图谱(Google Knowledge Graph),应用其优化搜索结果。2013年,Google收买自然言语处置技术公司Wavii,将后者技术与Google Knowledge Graph整合。2015年谷歌推出医疗版学问图谱。如今谷歌语音搜索,Google Assistant,Google Lens,Google Home诸多软硬件产品均已接入谷歌学问图谱。
不只是百度,谷歌等搜索引擎在学问图谱上规划,阿里,华为等玩家也已在部署学问图谱,让本人变的更有学问。从Data到Knowledge,为什么互联网巨头们会喜爱这样的转变。
学问关于互联网第一层价值是内容或者说信息价值--就像知乎,分答,百科,晓得等学问类产品一样,他满足了用户的学问消费,共享,获取等需求,但是长期看来,学问关于互联网的价值主要在于,起到一个从数据到AI的“桥梁”作用,它不可或缺且会日益重要。
1:学问让机用具有认知才能
每家互联网都在说本人具有海量的数据。但是数据依照不同类型停止分类,数据的价值是不一样的,数据品种繁多,量大,要想充沛的发挥这些数据的作用,发明做大的价值。必需要让这些数据成为能够被机器认知,辨认的数据,即学问类数据,让机器构成认知才能。百度AIG担任人王海峰曾提出,AI能够分红感知层和认知层,感知是人类和动物都具有的才能,机器一定水平也能够比人类更强,但认知是人类的专属才能。机器的感知才能曾经日趋成熟(图像辨认等),但认知才能还有很大的提升空间。学问类数据能够让机器在感知才能的根底上构成认知才能
2:学问能够让机器人与人类对话
目前的机器人与人类之间的信息交互是反人性的--用输入法打字等,即使再简单也需求一定的学习本钱,只要触碰,语音,视觉这样的交互方式才是自然的,用小孩子用有的才能。就拿如今的经理,秘书之间的例子来说,假如没有学问,秘书就可以做的像是辨认经理是谁,这样的事情,iPhonex的Face ID就能够辨认,但是,假如要依据经理表情揣摩其他心情,并作出相应,这些则需求学问来停止剖析。比方,愁眉苦脸时能够推送一首愉快的歌曲,喝咖啡发现咖啡杯里面没有咖啡时能够自动的去磨一杯新的,等等。百度世界大会上李彦宏演示的“火车司机疲倦辨认”,实质上就是在图像辨认技术上加载了学问图谱后的成果,机器能够很容易的了解“什么表现能够称为是疲倦驾驶”
3:学问能够让机器智能决策
当机器有足够多的学问树立认知才能,对世界有本人的了解后,就能够停止智能决策。例如AlphaGo---相关于深蓝等给予担任的下棋程序不同,他没走一部棋,都是对围棋规则的认知以及下映对方的目的而停止的,是真正意义上的AI下棋。而AlphaGo Zero则是进阶版的,他能够不借助任何舞曲曲谱与人类经历停止自我学习进步,等于说是构件了一套自主的学问体系,成为学问的输出者。
我们无论是在招聘秘书还是管家,都希望找一个有想法是,会主动考虑和自我决策的人,而不是一个让做什么才会做什么的。同样道理,机器也要有一定的想法,可以自我决策,变的智能,那就必需要有足够多的学问输入,让其构成认知才能
这两三年来,互联网大佬眼必谈数据,特别是大数据。马云的“五新理论”中有一个是“新能源”,以为将来机器吃的不是电,而是数据。马化腾说数据是AI应用的四大要素之一,李彦宏也提出“由数据,算力,算法'三位一体'共同驱动的人工智能或将成为推进经济增长与时期进步的引擎”。
今年,互联网巨头们谈数据的少了,谈学问的反而多了,其中,百度,新春内部演讲中,李彦宏说,“学问图谱”这些东西都是百度整个人工智能当中十分根底的构件,也是我们相关于任何一家公司的优势所在。
除百度外,谷歌在学问图谱上也不断在积极规划。2012年5月,Google就推出学问图谱(Google Knowledge Graph),应用其优化搜索结果。2013年,Google收买自然言语处置技术公司Wavii,将后者技术与Google Knowledge Graph整合。2015年谷歌推出医疗版学问图谱。如今谷歌语音搜索,Google Assistant,Google Lens,Google Home诸多软硬件产品均已接入谷歌学问图谱。
不只是百度,谷歌等搜索引擎在学问图谱上规划,阿里,华为等玩家也已在部署学问图谱,让本人变的更有学问。从Data到Knowledge,为什么互联网巨头们会喜爱这样的转变。
学问关于互联网第一层价值是内容或者说信息价值--就像知乎,分答,百科,晓得等学问类产品一样,他满足了用户的学问消费,共享,获取等需求,但是长期看来,学问关于互联网的价值主要在于,起到一个从数据到AI的“桥梁”作用,它不可或缺且会日益重要。
1:学问让机用具有认知才能
每家互联网都在说本人具有海量的数据。但是数据依照不同类型停止分类,数据的价值是不一样的,数据品种繁多,量大,要想充沛的发挥这些数据的作用,发明做大的价值。必需要让这些数据成为能够被机器认知,辨认的数据,即学问类数据,让机器构成认知才能。百度AIG担任人王海峰曾提出,AI能够分红感知层和认知层,感知是人类和动物都具有的才能,机器一定水平也能够比人类更强,但认知是人类的专属才能。机器的感知才能曾经日趋成熟(图像辨认等),但认知才能还有很大的提升空间。学问类数据能够让机器在感知才能的根底上构成认知才能
2:学问能够让机器人与人类对话
目前的机器人与人类之间的信息交互是反人性的--用输入法打字等,即使再简单也需求一定的学习本钱,只要触碰,语音,视觉这样的交互方式才是自然的,用小孩子用有的才能。就拿如今的经理,秘书之间的例子来说,假如没有学问,秘书就可以做的像是辨认经理是谁,这样的事情,iPhonex的Face ID就能够辨认,但是,假如要依据经理表情揣摩其他心情,并作出相应,这些则需求学问来停止剖析。比方,愁眉苦脸时能够推送一首愉快的歌曲,喝咖啡发现咖啡杯里面没有咖啡时能够自动的去磨一杯新的,等等。百度世界大会上李彦宏演示的“火车司机疲倦辨认”,实质上就是在图像辨认技术上加载了学问图谱后的成果,机器能够很容易的了解“什么表现能够称为是疲倦驾驶”
3:学问能够让机器智能决策
当机器有足够多的学问树立认知才能,对世界有本人的了解后,就能够停止智能决策。例如AlphaGo---相关于深蓝等给予担任的下棋程序不同,他没走一部棋,都是对围棋规则的认知以及下映对方的目的而停止的,是真正意义上的AI下棋。而AlphaGo Zero则是进阶版的,他能够不借助任何舞曲曲谱与人类经历停止自我学习进步,等于说是构件了一套自主的学问体系,成为学问的输出者。
我们无论是在招聘秘书还是管家,都希望找一个有想法是,会主动考虑和自我决策的人,而不是一个让做什么才会做什么的。同样道理,机器也要有一定的想法,可以自我决策,变的智能,那就必需要有足够多的学问输入,让其构成认知才能
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