Minglue Data Wu Minghui: Yapay zekayı ticarileştirmenin özü, kullanıcıların makine hatalarını makul bir şekilde kabul etmelerine izin vermektir
Tsinghua Bilim ve Teknoloji Parkı'ndan Li Gen
Qubit Raporu | Genel Hesap QbitAI
Minglue Veri Kurucusu Wu Minghui
Yapay zekanın iniş çıkışları, her yapay zeka uygulayıcısı için en sık kullanılan konudur.
Pekin Üniversitesi Yapay Zeka Laboratuvarı'ndan mezun olan Wu Minghui de bir istisna değil.
Wu Minghui daha önce "Miaozhen System" in kurucusuydu. 2014 yılında Minglue Data'yı kurmaya başladı ve Seri B'de Sequoia Capital China Fund'dan ana yatırımı aldı Minglue, büyük bir veri analizi ve hesaplama platformu ve kurumsal düzeyde yapay zeka çözümleri tedarikçisidir.
Profesyonel araştırmadan ticarileştirmeye kadar Wu Minghui, yapay zekanın karşılaştığı mevcut sorunları nasıl görüyor?
AI ticarileştirme ikilemi
Wu Minghui, 60 yaşındaki "yapay zekanın" iniş çıkışları olduğunu çünkü teknolojinin her zaman aşılmaz bir engelle karşı karşıya olduğunu söyledi.
Yani makine algoritması optimize edilmiş olsa bile% 100 doğruluğa ulaşamaz ve insan psikolojik beklentilerini karşılayamaz.
AI ticarileştirme çekirdeği
Doğruluğun son derece objektif ve gerçekçi bir konu olduğunu söyledi.Sürücüsüz araçları örnek alırsak, derin öğrenme altında büyük bir atılım yapılsa bile, tüm senaryoların ve tüm yol koşullarının% 100 doğruluğa ulaşacağının garantisi yoktur. Psikolojik beklentilerde bir boşluk var - insanlar% 100 güvenli bir şekilde araba kullanamasalar da, insanlar psikolojik olarak bunu insan makineleriyle yapabilme eğilimindedir.
Bu nedenle Wu Minghui, yapay zekanın ticarileştirilmesinin önündeki en büyük engelin "insanların" kendisinde olduğuna ve yapay zekanın ticarileştirilmesinin özünün, kullanıcıların makine hatalarını makul şekilde kabul etmelerine nasıl izin verileceği olduğuna inanıyor.
İzlenecek herhangi bir emsal var mı?
Wu Minghui, "arama" nın geçmişte yapay zekanın en başarılı ticari uygulaması olduğuna ve aramanın başarısının anahtarının, arama alternatif kütüphaneleriyle karşılaştırmaya gerek kalmadan, insanların kullanıldığında daha az psikolojik beklentilere ve yüksek toleransa sahip olmaları olduğuna inanıyor. Arama, kullanıcılar için beklentilerin ötesinde.
Son analizde, Pekin Üniversitesi Yapay Zeka Laboratuvarındaki bu en iyi öğrenci, bu aşamada yapay zekanın ticari uygulamasında iyi bir iş çıkarmanın bir yandan algoritmayı, diğer yandan da kullanıcının beklentilerini kavrayarak ikisinin olabildiğince tutarlı olması ve hatta algoritma olması gerektiğine inanıyor. Beklentileri aşın.
Dikey uygulama konuşma etkileşimi
Tabii ki, Wu Minghui sadece Tao'yu tartışmakla kalmıyor, aynı zamanda bir şeyler öğreniyor ve görüşlerini göstermek için pratik ve ürünleri kullanıyor.
Birincisi, algoritma optimizasyon problemidir. Bunun hiç bitmeyen bir zorluk olduğuna inanıyor, ancak algoritmanın karşılaştığı sorun somutlaştırılmış ve dikey ise, tüm zorluk daha basit hale gelecek ve belirli problemlerde çözüm yinelemelerini uygulamak daha kolay olacaktır.
İkincisi, uygulama eşiğini en aza indiren konuşmalı insan-bilgisayar etkileşimidir ve gerçek kullanıcılar karşılaştıkları sorunları bir iletişim kutusu aracılığıyla çözebilirler.
Bilgi grafiği, AI uygulamalarının altyapısıdır
Ancak, rol oynamak için ikisinin kombinasyonu basit ve kolay değildir. "Bilgi grafiği" ile desteklenen altta yatan toprağın döşenmesi gerekir. Açıkçası, makinelerin insana benzemesini sağlayan sistematik ve düzenli bir büyük veri platformudur. Dünyayı anlamak, nihayetinde bir "endüstri beyni" yaratabilir.
Kurumsal düzeyde yapay zeka pazarı "beslenmeye hayran"
Bu nedenle, özel uygulama uygulanır, bir yandan Minglue kamu güvenliği, finans ve endüstriyel işletme senaryolarının üç dikey yönünden genişler. Bu üç sektör daha önce istihbaratta sınırlı ilerleme kaydetti, ancak akıllı asistanlar için katı bir talep var.
Öte yandan, Mingluenun teknik algoritma uzmanları ve dikey iş senaryosu iş uzmanları, 3 yıl boyunca veri yönetişimi ve iş kuralları birikimini tamamlayacak ve dikey endüstrinin bilgi haritasını oluşturacak.
Wu Minghui "davayı çözdü"
Daha spesifik pratik uygulamalar var mı? Wu Minghui, bir polis çatlatma vakasına örnek verdi:
Sektöre yeni giren bir polis yoldaşı, bir kavga olayıyla ilgili bir karar vermek istedi. Minglue tarafından oluşturulan sistemde, aramaya bir iletişim kutusu şeklinde girdiği sürece, vaka koşullarının geri çağrılmasını, özellik analizini, özellikler etrafında ilişki analizini ve belirli gereksinim tanımlarını vb. Tamamlayabilir ve net bir şekilde sıralayacaktır. Araştırma ve yargı.
Araştırma sonuçlarının görselleştirilmesi
Olay yerinde, Wu Minghui operasyonu göstermek için 2 dakika sürdü, ancak izleyicilere böyle bir makine sistemi olmadan, üst düzey bir kamu güvenlik görevlisinin aynı sonuca ulaşmasının 2 hafta alabileceğini söyledi.
Minglue'nun mevcut insan-bilgisayar etkileşim sisteminin bir sohbet iletişim kutusuna benzediğini ve esas olarak metin girişini kullandığını belirtmek gerekir. Wu Minghui, ses girişinin imkansız olmadığını, ancak kurumsal düzeydeki uygulama senaryolarında sesin ofis müdahalesine neden olacağını ve doğal dil etkileşiminin herkese kendi yardımcı işlerinin akıllı bir asistanını sağlayabileceğini açıkladı.
Bu tür "akıllı asistanlar", Minglue ilk olarak kamu güvenliği, finans ve endüstriyel iş senaryolarına girecek.
Minglue iki yapay zeka ürünü yayınladı
Elbette yukarıda bahsedilen iki temel uygulama teknolojisi de Wu Minghui tarafından ürünler şeklinde piyasaya sürüldü. İnsan-bilgisayar etkileşimi ürünü "Xiao Ming", bilgi haritası ürünü ise "Hive" olarak adlandırılır.
Wu Minghui'nin yapay zekanın ticarileştirilmesi ve verilen çözümler hakkındaki düşünceleri hakkında ne düşünüyorsunuz?
- Bitiş -
Samimi işe alım
Qubit, editörleri / muhabirleri işe alıyor ve merkezi Pekin, Zhongguancun'da bulunuyor. Yetenekli ve hevesli öğrencilerin bize katılmasını dört gözle bekliyoruz! İlgili ayrıntılar için lütfen QbitAI diyalog arayüzünde "işe alım" kelimesini yanıtlayın.
Qubit QbitAI
' ' Yapay zeka teknolojisi ve ürünlerindeki yeni eğilimleri takip edin
