【人工智能】深耕语义智能技术 拓尔思镶嵌人工智能皇冠上的“明珠”
【【人工智能】深耕语义智能技术 拓尔思镶嵌人工智能皇冠上的“明珠”】突如其来的新冠肺炎疫情 ， 让人工智能带来的健康码、AI医生、送药送餐机器人等各种高效管理和便民服务加速走进人们的生活 。 人工智能作为底层工具类技术 ， 借着其广泛适用性 ， 将会成为下一代互联网技术的基石 ， 为各应用场景的供给侧结构性改革填补盲点 。 不过人工智能虽然已经发展了很长一段时间 ， 目前仍然徘徊在语音智能、图像智能等弱智能阶段 。 要解决人工智能长期发展上的“短板” ， 必须在语义智能上取得突破 ， 这是走向强人工智能的关键 。
日前 ， “国内语义智能第一股”拓尔思发布2019年业绩预告 ， 2019年实现归属于母公司的净利润为1.50亿元-1.69亿元 ， 相比去年同期的6093万元增长147%-177% 。 良好的业绩得益于公司在自主研发的语义智能和大数据产品基础上进行了行业深度拓展 ， 在政府网站集约化平台建设、融媒体云平台建设、网络空间舆情态势感知及治理和金融风控大数据等多个相关领域 ， 都实现了业务收入的快速增长 。
拓尔思业绩大增的背后 ， 又一轮人工智能产业的风口悄然临近 。 不久前 ， 中共中央政治局常务委员会指出 ， 要加快新型基础设施建设进度 ， 其中将人工智能列为七大重点领域之一 。 作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量 ， 人工智能正在对经济发展、社会进步、国际政治经济格局等多个方面产生重大而深远的影响 。 根据德勤预测 ， 到2025年世界人工智能市场规模将超过6万亿美元 。
早在2017年7月 ， 国务院印发《新一代人工智能发展规划》就明确指出 ， 到2025年 ， 人工智能核心产业规模超过4000亿元 ， 带动相关产业规模超过5万亿元；到2030年 ， 人工智能核心产业规模超过1万亿元 ， 带动相关产业规模超过10万亿元 。
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市场蛋糕很大 ， 但“卡脖子”的重点问题也很突出 。 “人工智能大致分三个阶段： 第一个阶段解决计算智能相关的问题 ， 第二个阶段是实现感知相关的智能 ， 如语音识别、人脸识别等弱人工智能 ， 第三个阶段是实现认知相关的智能 ， 如语言理解、知识获取和推理等 ， 我们广义上定义为语义智能 ， 属于人工智能的高级阶段——强人工智能 。 ”拓尔思信息技术股份有限公司总裁施水才接受经济日报采访人员专访时表示 ， 语义智能是人工智能的硬核科技 ， 被誉为“皇冠上的明珠” ， 将是行业未来的发展龙头 ， 也是拓尔思核心技术研发和应用拓展的重点方向 。
近年来AI领域 ， 依托大数据和深度学习技术的成熟 ， 以及硬件计算能力的倍增 ， 进展最迅速、效果最显著的是机器识别技术应用 ， 人脸识别、车辆识别、物体识别、语音识别等很多AI应用场景下机器感知达到很高的智能化水平 ， 自动化处理实现了很多创新价值 。 但是从识别到理解还存在很深的鸿沟 ， 目前基于深度学习的数据驱动人工智能解决方案存在的主要问题是“黑盒子”不可解释 ， 且大多针对单一数据 ， 显然深度学习技术的红利已经快要消耗完毕 ， 未来进一步实现强机器智能或“智慧” ， 还需要解决机器理解和关联推理的难题 ， 特别是自然语言理解、知识图谱等知识驱动的人工智能解决方案将大行其道 。
施水才解释说 ， 语音识别、图像识别以信号为基础 ， 很少考虑上下文 ， 只要有足够的算力、海量的数据和多层网络的算法 ， 通过“暴力计算”就能超过人类 ， 目前市场上一些产品已经走向成熟 ， 技术本身再提高空间有限 。 但语义智能是要实现可解释的人工智能 ， 把知识关联和推理发现增加进来 ， 还需要融入人类知识、经验、规则等 ， 达到人机耦合、人机协同的状态 。 “可以说 ， 现在的人工智能都是暴力计算 ， 语义智能的发展可以大幅降低人工智能实现的成本 ， 并提高智能水平 ， 真正让机器像人类用脑力一样思考 。 ”
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