堪比福尔摩斯的人工智能，明略数据加码企业级服务

8月22日，明略数据在北京召开了盛大的产品发布会，发布了国内首个行业人工智能系统—“明智系统”，让我们深刻了解人工智能在企业级服务已经走了多远。

 

作者 | 张俊潇

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导语：谁都不会怀疑未来十到二十年是属于人工智能的天下，即使在技术还没有完全成熟的当下，创业者对投资人都必须讲一个人工智能的故事，全中国可能只有贾跃亭还在讲互联网的故事圈钱，结果大家都知道了。必须客观的说，尽管概念炒的热火朝天，算法不断精进，技术应用能力不断提升，但真正面向大众的人工智能产品至今还寥寥无几。话说东边不亮西边亮，2C还不完善，在企业级的服务上上人工智能正大放异彩。

8月22日，明略数据在北京召开了盛大的产品发布会，发布了国内首个行业人工智能系统—“明智系统”，让我们深刻了解人工智能在企业级服务已经走了多远。

人们能接受人工智能犯错吗？

明略数据创始人兼董事长吴明辉对人工智能的发展有清晰的认识，他说：“为什么过去这么多年人工智能虽然一直吸引到海量的投资，但是在2C的使用场景下一直没有转化成产品落地？一个重要原因是人工智能的技术有一个始终无法逾越的门槛，就是消费者对人工智能有个不切实际的期望值--百分之百的准确率，但是人工智能注定是不能做到百分之百的准确。”

吴明辉是技术出身，但是却对技术提出质疑，这种质疑是不是一种杞人忧天呢？

真实世界的答案很可能更倾向于吴明辉的判断，因为人工智能面对的不是封闭系统，是一个开放系统。以无人驾驶的技术来说，现在人们已经可以用深度学习做出很多算法，但是它仍然不可能做到识别百分之百的场景。不管之前开发者模拟了多少样本、多少种状况，每一天出现在机器面前的都是一个全新的世界，每一刻都要面对从没出现过的车况，人工智能不可能百分之百的适应。

而我们人类对它的期望却是百分之百的，不能容忍错误的发生。尽管在人类驾驶的情况下，每一天葬送在车轮下的人命数以千计，但是一旦发生机器自动驾驶撞死人的事件，人类一定不会像对待自己一样宽容机器。

除了技术容错难以平衡以外，人工智能潜在的对社会道德的挑战也是面向2C用户的一大困境。

我们设想这样一个场景，假如五到十年之内，无人驾驶已经成熟到可以合法开上道路。车在自动驾驶期间，前面一辆由人驾驶的大货车突然违规刹车，而与大货车并排而行的是一个正在骑自行车的行人。这个时候小汽车的人工智能系统马上会做出两个判断，果断刹车去撞货车，这样的代价是汽车车内的车主会受伤；或者为保全车主选择不刹车，而是拐到另一个车道撞伤行人。当这个选择题摆在小汽车的智能系统面前时，不管做出哪种判断，势必都会引发公众对人工智能的道德审判。

这些因素都是导致人工智能一直迟迟不能在消费者领域落地生根的重要原因，而这些问题在企业级的服务上就不再是问题。

企业级人工智能核心是什么？吴明辉说：“一共有两条，一是在使用人工智能算法时要注意垂直行业化；二是人机交互、产品设计需要跟终端用户有很好的契合。”

这样的概括可能有点抽象，我们看两个案例深入探究一下。

别怀疑，人工智能正在破案

这是一个人工智能扮演福尔摩斯帮助警方破案的故事。

2017年5月30日，石家庄市一名车主从因礼让斑马线行人，行车缓慢，被后方一辆奥迪车鸣笛催促，随后当事人被截停，奥迪车主下车将当事人打伤驾车逃跑。

接到报警后，警方迅速展开侦查但是很快案件陷入僵局， 因为通过车牌号查到的涉案奥迪车的车主实际并非打人者本人，肇事者已经失联，想要找到他无疑是大海捞针。

专案组马上向石家庄市局的情报实战平台“昆仑镜”情报系统求助，这套系统正是基于明略数据所研发的大数据图谱联机分析产品 SCOPA搭建的平台。在这套系统的帮助下，短短数分钟便从车牌号出发、通过找车主以外的研判路径掌握了犯罪嫌疑人的关键情报，为抓捕直接指明了方向。第三天，肇事者就被成功抓捕归案。

SCOPA将公安所有的人、车、电、网、像等业务系统数据全部统一到同一个研判平台和界面上，过去需要登录五六个系统查询的手机、车辆、轨迹、涉案等信息，如今在SCOPA系统中可以一键秒级查询，一来大幅节约了研判时间，二来围绕研判对象的各类属性、标签、轨迹信息被系统关联展示后，能够指数级创造新的价值，让新的情报线索浮现出来。

吴明辉在发布会现场还展示了“明智系统”在公安系统的应用实况，亲自扮演了一个刚进入警界的小白。

 这是一个几个嫌疑人一起打人的案件，被标记为“822”案件。

警界小白输入指令：请帮忙我打开今天的案件列表，打开“822”案件

案件马上呈现在眼前

警界小白：请帮我提炼重要线索

很快，一个车牌号“冀A10080”和“发哥”两个关键词被提炼出来。

警界小白：请帮我围绕车牌号寻找符合特性的嫌疑人

系统找到了这个车牌号，和跟它有一定的关系且绰号是“发哥”形态略胖的四个嫌疑人，这四个嫌疑人值得关注。为了方便操作，系统将上述四个联系人定义为“发哥”。

警界小白：请帮我查找发哥在案发前后的通话联系人

系统显示这几个人在案发前都有通话，但因为这次嫌疑人都是男性，所以请去掉女性联系人，最后筛选出几个重要的怀疑对象。

警界小白：请显示出发哥、“冀A10080”及上述嫌疑人案发前后的移动轨迹

系统清晰展示在案发地点和事发前后车辆轨迹附近的联系人。可以非常快速的锁定三个嫌疑人，这三个嫌疑人极有可能是打人事件的嫌疑人，所以请保持并拍照。

相信这个机器福尔摩斯绝对会让你感到兴奋，这个令人兴奋的“明智系统”背后有一种全新的人工智能技术处理方法。

吴明辉将其定义为“知识图谱”技术。

厉害了，模拟人类认知世界的人工智能

这是模拟人类大脑认知世界的一项技术，人类是如何认知这个世界的呢？举个例子，鼎鼎大名的达芬奇有多重身份，既是科学家又是艺术家，同时是一个意大利人，还有一个流传后世的精品蒙娜丽莎。很多跟他相关的边点联系到一起，这就是知识图谱。人类知识图谱怎么构建的？其实就是我们每天在生活和工作中点点滴滴的信息把它串联起来，把我们每天所接受的各种各样的知识结构化关联到一起，把复杂的知识变得更简单，而且可以传递，可以延续和传承。

明略数据构建知识图谱的方式也是类似，他们花了很多时间把很多的知识层都治理成知识图谱。在公安系统里面把所有的数据治理成人、事、地、物、组织的知识图谱；在金融监管，在工业这些方向里面都按照类似的思路把这些数据治理成图谱，事实证明知识图谱为企业服务提供了强大的帮助。

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来源：数据猿