近日,2020全球人工智能產(chǎn)品應用博覽會在蘇州舉行。明略科技首席科學家、明略科學院院長吳信東受邀出席開幕式暨主論壇并發(fā)表主題演講,分享HAO智能理論框架的底層邏輯和應用前景。
HACE原理:大數(shù)據(jù)的本質特征
吳信東提出了HACE原理,大數(shù)據(jù)始于物理異構(Heterogeneous)、邏輯自治(Autonomous)的多源海量數(shù)據(jù),旨在尋求探索復雜的(Complex)和演化的(Evolving)數(shù)據(jù)關聯(lián)的方法和途徑。吳信東認為,從大數(shù)據(jù)的來源來看,異構和自治是大數(shù)據(jù)中多個數(shù)據(jù)源的最本質特征。大數(shù)據(jù)分析的最本質目標是探索異構、自治的多源海量數(shù)據(jù)中復雜且隨時間和空間演化的數(shù)據(jù)關聯(lián)。
依據(jù)HACE原理對大數(shù)據(jù)特征的描述,可形成一個大數(shù)據(jù)的三層架構圖。第一層架構是數(shù)據(jù)挖掘平臺,使用帶有高計算性能的集群計算機。第二層架構是大數(shù)據(jù)的語義和應用知識,包括數(shù)據(jù)共享與隱私、領域和應用知識的問題。第三層架構從三方面提出了大數(shù)據(jù)挖掘算法,包括局部學習和多信息源的模型融合,稀疏不確定和不完整的數(shù)據(jù)挖掘、挖掘復雜的動態(tài)數(shù)據(jù)。
BigKE模型:從大數(shù)據(jù)到大知識
在大數(shù)據(jù)時代,利用知識工程的思想和方法,對大數(shù)據(jù)進行獲取、驗證、表示、推論和解釋,通過挖掘出的知識來形成解決問題的專家系統(tǒng),就是大知識,也稱為大數(shù)據(jù)知識工程。
大數(shù)據(jù)知識工程旨在形成對個性化服務有價值和指導作用的專家系統(tǒng)。從融合的碎片知識,用知識圖譜表示大數(shù)據(jù)隱藏的大知識,最終提供以需求為導向的知識服務。
吳信東提出了大數(shù)據(jù)知識工程模型(BigKE),以解決碎片化知識建模與多數(shù)據(jù)源的在線學習、碎片知識的非線性融合、需求驅動下的自動化知識導航問題。
大知識可在多個領域得到應用,包括動態(tài)網(wǎng)絡大辭典、網(wǎng)絡新聞動態(tài)跟蹤和總結、普適醫(yī)療信息管理與服務、職業(yè)培訓、自動編輯和出版、智慧城市的動態(tài)認知與決策等。
HAO智能:從大知識到大智慧
明略科技HAO智能理論框架,將人類智能(Human Intelligence)、人工智能(Artificial Intelligence)和組織智能(Organizational Intelligence)與大環(huán)境下的大數(shù)據(jù)分析相結合,來定義大智慧。企業(yè)和組織的大智慧,始于大數(shù)據(jù),成于大知識,通過將來自多個數(shù)據(jù)源的分散知識,領域專業(yè)知識,商業(yè)洞察和制度文化集成在一起,為企業(yè)和組織的活動提供個性化需求驅動的知識服務。
針對組織活動中的人機協(xié)同問題,從早期的系統(tǒng)設計做充分考慮,將人類智能和人工智能作為智能系統(tǒng)里面的相互補充的組成部分。從數(shù)據(jù)感知到采取行動,把人和機器放在大的框架中,都作為智能體(Agent),每一個智能體有自己的工作和定位,把人類專家、知識圖譜,組織行為問題求解的需求有機結合在一起。由前端的攝像設備、通信設備,進行采集信息,再加上人類獲取的數(shù)據(jù),在后臺進行信息處理,從分析、計算、推理、優(yōu)化到底層輸出,輔助決策,形成從感知到認知再到行動的智能閉環(huán)。
智能決策:從HAO智能理論到HAO技術體系
目前,明略科技依托新一代人工智能國家開放創(chuàng)新平臺,基于HAO智能理論框架,打造了HAO技術體系,具體包括感知層的HAO感知、HAO數(shù)據(jù)一體機,認知層的HAO交互、HAO圖譜、HAO模型、HAO情報、HAO預測,以及決策層的HAO代理、HAO排序等系列基礎軟件模型、應用工具和解決方案。明略科技通過利用大數(shù)據(jù)、人工智能技術,已在公共安全、數(shù)字城市、銀行、證券、保險、軌交、電力、餐飲、零售、泛媒體、快消、營銷等多個行業(yè)場景中落地企業(yè)級解決方案,幫助企業(yè)從多源異構的海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)業(yè)務規(guī)律,實現(xiàn)智能決策。
在公共安全領域,已經(jīng)在超過100個公安機構部署知識圖譜平臺,打造了公安行業(yè)里現(xiàn)存收錄數(shù)量級之最的圖譜規(guī)模,高達16億“實體”,40億種“邊”,140億個“事件”,幫助警務工作者進行智能案情研判與決策。
在餐飲行業(yè),一個智慧餐廳中,智能決策系統(tǒng)需要綜合餐桌的翻臺情況、排隊顧客的情緒、廚房的生產(chǎn)能力、服務員的繁忙程度等信息,基于餐飲行業(yè)知識、企業(yè)商業(yè)管理知識、門店運營知識、服務員個人智慧等多個知識系統(tǒng)和知識圖譜的融合與聯(lián)動,為工作人員提供決策參考和行動建議。
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