人工智慧也懂"潛規則"?更要命的是 AI還要給人類做軍師|媞問創新

作者/主持人：王蘊媞 策劃：李亞 王蘊媞 後期：馮禹

AI江湖烽煙四起：AI+金融、AI+駕駛、AI+家居，不過這家科技公司就從"AI+決策」切入，他們想做企業和個人的軍師。AI要徹底逆襲了，竟然要當人類的大腦！

在目前的人工智慧領域，不少公司是以語音和圖像識別作為入口的。

比如《媞問創新》報道過的科大訊飛就是主攻語音識別；雲天勵飛、碼隆科技則專註於圖像識別。但對於做決策而言，在識別信息以後，需要讓機器能擁有媲美人的認知和分析系統，也就是讓機器自主理解識別的內容，以及背後的信息，這在AI技術層面是一個難點。

著名 AI 領域大神 Yan LeCun 說過，現在整個人工智慧的認知天花板就在於「讓機器掌握人類的知識。」

AI技術的一大難點：認知智能

人的認知分4 個步驟，感知信息-認知信息-分析-做出決策。當我們要讓機器來加速這個過程時，就要做到機器的認知處理。認知處理，其實也就是我們所說的「常識」。讓機器掌握人的常識，是非常困難的。一個人的基礎知識體系非常的複雜，涉及包括生物學、物理學、哲學、社會學、經濟學、市場心理學、神經科學等多個學科，但想要保證決策的合理，又需要克服人的非理性行為導致決策上的主觀偏差，在這種情況下想要做好機器認知是一個非常巨大的挑戰。

搭建認知框架：建立社會經濟圖譜

為了讓機器具備對「常識」的理解能力， 楊洋和他的團隊一直致力於構造「社會經濟圖譜」。

第一步構建社會經濟圖譜：通過提煉數億人的教育和工作經歷，聚合來自高校、政府、企業等方面的社會經濟數據，繪製社會經濟圖譜，提供高精度的可量化分析預測。

第二步是利用知識圖譜、語義分析、深度學習等AI技術，讓機器從字、詞、句義的識別、關係認定，具體場景、語境理解等方面模擬了人對信息的理解和處理過程，能夠以人的思維進行分析和推理。

同時，認知分析框架能夠通過文本方式與人進行交互。其中讓機器自然地與人進行交互，準確回答人的問題。

這需要經過三個步驟：理解句義、答案檢索、答案輸出。

招聘HR：正在被人工智慧進入的領域

在採訪中，楊洋認為招聘將是AI重要的應用場景之一。目前這個行業幾乎是完全靠著人肉去解決的，平均每個 HR 每天要花40%的時間檢索簡歷，面對相同關鍵詞檢索到的數百數千份簡歷也很難找到一個匹配的人才，這個影響全社會人才去向的問題。

能不能通過認知智能高效的解決？

答案是可以的。AI需要通過大量數據分析人、分析企業。只要突破了計算的瓶頸，使運算速度達到毫秒級，就可以快速幫助企業和個人找到匹配項。按照現在的技術水平，4000萬人的簡歷全量地語義認知計算一遍下來，只需要花大概 200毫秒。

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