认知智能的发展远远不够(专家观点)
近年来,人工智能技术迅速普及应用,走进人们的日常生活,比如手机上的语音识别、人脸识别、机器翻译等。仔细观察就会发现,这些技术主要集中在“感知”层面,即用人工智能模拟人的感知能力,如听觉、视觉等。
在认知智能层面,情况怎样呢?比如,当信息进入我们大脑的时候,如何像人的大脑一样对外部的信息进行加工、理解,对知识进行推理,进而使机器理解外部世界?日前,由中国人工智能学会主办、北京一览群智数据科技有限公司承办的认知智能行业应用大会上,多位专家从不同的角度分享了关于“认知智能”的理解与思考。
认知智能,涉及语义理解、知识表达、联想推理、智能问答、自主学习等,目前已有较为广泛的应用。认知智能的发展将使大量繁琐却重要的工作变得更加高效精准,也更人性化。中国外文局数据中心技术总监黄振介绍说,在处理大量多语种文本的过程中,人的能力是相对有限的。“机器运算速度快、存储量大,当我们把知识交给机器以后,人工智能就能掌握人类的判断逻辑,能够理解我们想要得到哪些信息,这大大减少了需要人工完成的基础性工作。”
“认知智能是在感知智能之上的更深层次,在金融领域有非常大的需求。”天阳科技风险业务总经理张志莲说,认知智能能够基于风险评估和预测,给用户投放匹配的金融产品,并可根据风险控制水平、信用等级等信息进行智能定价。“现在我们讲风险控制,更多看的是关联,而基于客户之间互相关联的知识图谱,认知智能可以从庞大的关系网络中精准地找到风险线索,指导我们及时采取相应措施。”
与会专家认为,将人工智能真正转变成现实的生产力,离不开认知智能的转化应用,而将认知智能推入发展的快车道,还有一段路要走。“目前,认知智能的发展远远不够,技术上来看,它只相当于5岁左右儿童的认知水平。”北京一览群智数据科技有限责任公司CEO胡健认为,导致认知智能发展程度不高的原因主要有三:一是沟通能力较差,二是理解能力较弱,三是学习成本较高。“我们的最终目标是用人工智能去做决策,希望它转化成知识,落实到行动。因此认知智能这一环节是绕不开的,我们也需要从这三个方面来入手,破解人工智能的应用难题。”
中国人民大学高瓴人工智能学院执行院长文继荣认为,将认知智能转化为现实的生产力,企业是一个很重要的环节。“企业能将前沿技术转化为产品,能够迅速与行业相结合,直接在应用端推进,更有效地推动认知智能落地。”
《 人民日报 》( 2019年07月01日 19 版)
(责编:袁勃)
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