从感知智能向认知智能演进
时间：2022-04-13 00:57:01 | 来源：行业动态
时间：2022-04-13 00:57:01 来源：行业动态
人工智能诞生于上个世纪60年代，很长时间以来一直只是学术圈的话题，直到近年来，随着网络条件的改善，云计算和移动设备的普及，人工智能技术很快破圈，在各个行业得到广泛应用。纵观这些年的技术进步，可以发现，人工智能的技术突破，很大程度上是得益于海量数据的产生以及大规模运算能力的提升，真正让深度学习这项老技术焕发了新生，突破了一项又一项感知能力。尽管如此，今天大部分AI应用仍然处在感知智能这个层面，距离我们理想的人工智能认知智能仍有不小的距离。
按照复旦大学肖仰华教授在日前由百分点科技和机器之心联合举办的数据智能技术实践论坛上的分享，理想的人工智能是机器像人一样思考，也就是机器具备认知智能。认知智能是指让机器能够像人一样思考，而这种思考能力具体体现在机器能够理解数据、理解语言进而理解现实世界的能力，体现在机器能够解释数据、解释过程进而解释现象的能力，体现在推理、规划等等一系列人类所独有的认知能力上。
肖教授表示，人工智能技术未来破题的关键在于要突破以知识图谱为代表的知识智能的边界，向认知智能这样的智能新形态发展。他认为，认知智能作为数据智能、知识智能融合创新产物，将是知识图谱等知识工程技术发展的必然归宿。
实际上，知识图谱被认为是实现通用人工智能的重要基石。因为从感知到认知的跨越过程中，构建大规模高质量知识图谱是一个重要环节，当人工智能可以通过更结构化的表示理解人类知识，并进行互联，才有可能让机器真正实现推理、联想等认知功能。正因为如此，知识图谱技术成为目前业界的一个热点，在生产场景得到广泛应用。
据悉，百分点科技就已经将知识图谱应用在多个政府和企业项目中，也积累了丰富的实践经验。百分点科技首席算法科学家苏海波在大会演讲中分享几个知识图谱的应用案例：在快销行业，可快速发现产品缺陷，指导产品改进，提升用户体验等应用；在公共安全领域，通过公共安全的人、事、地、物，快速帮助分析师进行关联分析，包括时间、地点等各个维度上的分析，高效地解决公共安全方面的问题；在灾害应急方面，可以构建灾害链知识图谱，预测衍生灾害发生的概率，提前采取应对措施。
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