1.1.1 人工智能的类型
人工智能可分为计算智能、感知智能和认知智能,如图1-1所示。计算智能指对数据的基础逻辑计算和统计分析;感知智能指基于视觉、声学的信号,对目标进行模式识别与分类;认知智能指实现对信息的认知、理解、推理和决策,并实现人、物、企业等智慧实体的认知与协同。那么,三者的差异有哪些呢?接下来会进行讲解。
图1-1
(1)计算智能,通常指基于清晰规则的数值运算,比如数值加减、微积分、矩阵分解等。计算智能得益于计算机存储与硬件的快速发展,已给互联网、金融和工业等多个领域带来产业价值。然而计算智能也面临显著困境。以金融场景为例,计算智能受限于指定的数据逻辑规则,虽然可以高性能地计算股票的统计特征,但无法运用专家知识,也难以进行深度、动态和启发式的推理,对投资、博弈等业务贡献的价值有限。计算智能所需的高性能硬件和网络支持等,也给企业带来了巨大的成本压力。
(2)感知智能,其核心在于模拟人的视觉、听觉和触觉等感知能力。感知智能目前用于完成人可以简单完成的重复度较高的工作,比如人脸识别、语音识别等。感知智能的核心业务目标是提高效率且降低成本。但是,感知智能在产业落地方面面临诸如成本高昂、智能能力有限、业务突破性价值局限等众多挑战:在成本方面,图像识别的机器成本、样本标注成本都非常高;在智能能力方面,感知智能主要集中在模式识别层面,重在提升视觉、语音等单一场景中的效率,不具备理解和推理能力;在业务突破性价值方面,人工智能在产业中落地时只有集合领域的专业知识,提升对业务场景的认知与决策能力,才能创造核心价值。比如,在发票自动识别、审批和审计,以及工业品质量检测等诸多场景中,需要对基于感知智能获取的图像信息进行审计和检测等知识推理;在与人类行为相关的用户营销、生产安全管理等场景中,企业不仅需要对用户的行为进行感知与识别,更需要对其动机和后果结合专业知识进行认知、理解、预测和判断,例如在生产安全管理场景中,企业可以通过监控设备感知来识别用户的行为,结合安全专业知识、企业业务安全规则,判断其是否违规。
(3)认知智能,则具有人类思维理解、知识共享、行动协同或博弈等核心特征。首先,认知智能需要具有对采集的信息进行处理、存储和转化的能力,在这一阶段需要运用计算智能、感知智能的数据清洗、图像识别能力。其次,认知智能需要拥有对业务需求的理解及对分散数据、知识的治理能力。最后,认知智能需要能够针对业务场景进行策略构建和决策,提升人与机器、人与人、人与业务的协同、共享和博弈等能力。
为什么需要建设认知智能能力呢?答案如下。
(1)当产业落地时,企业对人工智能有更高的预期。综合计算智能、感知智能的缺陷,人工智能在产业中落地时需要基于专业的领域知识和数据,开发具有意图理解、分析、推理和决策能力的认知智能应用,实现业务价值的突破。
(2)认知智能已有基础。产业互联网的发展带来了人与人、机器与机器、人与机器、人与组织、消费者与企业、企业与企业的深度连接。通过物联网、大数据及企业信息系统的基础建设,在产业互联网中存在丰富、分散的数据与知识。
(3)认知智能已在多场景中初步应用。在企业营销推荐、公安侦查、信贷风控等领域,不少企业已基于知识图谱、搜索、问答等技术,提升其在业务场景中引导用户认知及决策的能力。
(4)认知智能是产业实现突破的核心手段。人工智能产业的发展,迫切需要探索超出存储计算、感知识别价值的商业模式,来撑起更大的人工智能市场。在政府、企业等组织的数据智能化变革中,基于人、物、企业物理连接的协同、共享和博弈是核心业务需求。协同的基础是认知意图、数据、知识之间的逻辑关系和业务意义,以此辅助分析和辅助决策。人工智能的新一代的需求趋势是利用知识、数据、算法和算力,将符号学知识驱动的人工智能和数据驱动的人工智能结合起来,形成更强大的认知决策智能,提升人、物和企业的信息博弈能力。
如何从计算、感知提升到认知呢?业内比较推荐的是DIKWI模型,即Data(数据)、Information(信息)、Knowledge(知识)、Wisdom(智慧)和Impact(冲击),如图1-2所示。
图1-2
分散的数据经过计算和挖掘,通过分类处理形成信息。信息通过连接形成知识,基于知识的推理形成智慧,智慧通过提升认知带来影响。对DIKWI模型要素的详细解释如下。
• Data:指对世界进行记录的符号化的最原始的素材,通常以数字、文本、图像和图拓扑等形式呈现。数据在未被加工、解释前,是不能解决特定问题的。典型的数据有用户点击日志数据、电网电压数据、工厂设备生产日志数据、车辆运行轨迹数据和企业财务报销数据等。
• Information:指被处理、识别后,具有逻辑表达能力的数据,比如通过图像感知智能技术进行人脸识别、车辆识别可获得人名、车牌信息等。
• Knowledge:指信息经抽取、提炼之后形成的实体的状态与关联数据。知识一方面对实体的个体状态具有描述能力,能辅助知识的应用方进行认知与判断;另一方面对实体间的逻辑关联、状态关联具有描述能力,能作为推理的条件、规则、约束、凭据,辅助知识的应用方进行推理与决策。
• Wisdom:指人类等智慧物种表现出来的对物理世界的状态认知、知识补全、条件推理、策略筛选等认知与决策能力。
• Impact:指智慧个体的认知、决策与行动给环境带来的影响,会影响个体对环境的认知及环境对个体的认知。