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懂語言者得天下:為什么NLP是AI掌上明珠?

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  隨著技術(shù)的發(fā)展,大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、區(qū)塊鏈都慢慢地為人熟知。2016年Google推出AlphaGo,讓人工智能走進(jìn)了大眾的視線,市場熱度也被推向了一個小高潮。
  而就在AlphaGo推出的前一年,前微軟(亞洲)互聯(lián)網(wǎng)工程院副院長簡仁賢,回國創(chuàng)辦了竹間智能并推出一站式的企業(yè)服務(wù)的情感人工智能開放平臺——Bot Factory™。
  而在今年,竹間智能自研的Bot Factory™再度升級,于5月29日正式發(fā)布。據(jù)了解,Bot Factory™賦能于全行業(yè),適用于多場景多渠道,旨在打造更易用、更多功能多場景的對話式機器人的機器人工廠,主要為企業(yè)解決人力成本、客戶服務(wù)、企業(yè)數(shù)據(jù)及效率等問題。
  竹間智能創(chuàng)始人CEO簡仁賢于2006年加入了微軟,主要負(fù)責(zé)的工作內(nèi)容更偏向于自然語言理解、搜索、算法和品牌研發(fā)。而在微軟最后的幾年主要負(fù)責(zé)整個亞太地區(qū)的搜索技術(shù)、合作生態(tài)以及全球移動研發(fā),主要賦能于企業(yè)。在微軟工作的經(jīng)歷,使得簡仁賢對于全世界企業(yè)的需求及解決企業(yè)需求中遇到的問題接觸比較多,對于toB企業(yè)、軟件與toB服務(wù)的經(jīng)驗十分豐富。
竹間智能創(chuàng)始人CEO簡仁賢
  在人工智能領(lǐng)域的時間算起來已經(jīng)有20多年經(jīng)驗的簡仁賢,對于行業(yè)的看法與國內(nèi)市場現(xiàn)狀都有著獨到的見解。令筆者欣喜的是,簡仁賢非常友善且健談,從人工智能行業(yè)的理解,到自然語言處理技術(shù)的應(yīng)用,再到國內(nèi)AI企業(yè)的發(fā)展方向,相關(guān)問題都一一做出詳盡的回答。
  服務(wù)經(jīng)濟時代,打鐵還需自身硬
  2015年,從微軟離開后,簡仁賢回國創(chuàng)辦了竹間智能,在人工智能領(lǐng)域已經(jīng)有20多年的經(jīng)驗的簡仁賢,創(chuàng)辦竹間智能對于他來說是一件水到渠成的事情。把人工智能普及在生活和企業(yè)上——這個想法已經(jīng)在腦海里沉淀了很多年。
  簡仁賢談到,人工智能已經(jīng)在美國發(fā)展得比較久了,但國內(nèi)還在起步中。直到2015年,無論從資源、人才、資本、市場接受度來說,時機才算比較成熟。隨后的2016年,AlphaGo的橫空出世將市場的熱度推向一個小小的高潮,讓更多人認(rèn)識了人工智能,也算是人工智能打開國內(nèi)市場的第一步。
  但國內(nèi)大的企業(yè)對于人工智能的拓展速度比較慢,加上人工智能項目落地的時間也比較久,所以直到2020年,經(jīng)過疫情和新基建推動,才能說市場已經(jīng)完全接受了人工智能。
  從竹間智能的主要業(yè)務(wù)上來看,簡仁賢一直堅持做自主底層平臺,致力于AI底層技術(shù)開發(fā)。而他們以6大技術(shù)為核心:自然語言處理、知識工程、深度學(xué)習(xí)AutoML、文本數(shù)據(jù)中臺、視覺計算、語音辨識,研發(fā)出4個成熟的平臺型產(chǎn)品和6大行業(yè)解決方案,也擁有了多個標(biāo)桿客戶的業(yè)務(wù)落地。
  這給了簡仁賢深耕自然語言處理、并且聚焦在底層平臺的自信。
  自然語言處理,也就是NLP,是未來所有人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)和根本,所以有人稱NLP是人工智能科技的一個掌上明珠。在此,簡仁賢借助了其老上司的一句話:懂語言者得天下。在他看來,語言能幫助進(jìn)化所有IT業(yè)務(wù),可以說是未來IT的基礎(chǔ)。
  中國從制造業(yè)走到互聯(lián)網(wǎng),再發(fā)展到移動端,未來要走的就是以人為本的服務(wù)經(jīng)濟路線。而企業(yè)的服務(wù)在發(fā)展的過程中,唯一不變的追求的是「降本增效」與「提質(zhì)」。
  舉例來說:在這次的疫情中,企業(yè)要考慮如何降低人力壓力、減少接觸、還要保證服務(wù)質(zhì)量。而為「人」服務(wù)一定會產(chǎn)生交互,如今的交互多數(shù)來源于互聯(lián)網(wǎng)App的點擊、發(fā)送指令等方式,但人最原始的交互方式是言語交流,最后無論是服務(wù)還是技術(shù),也是會追求和回歸到這個本質(zhì)上。
  而想要理解人的交互,必須要懂得人講話的意圖與情緒/情感。不理解意圖和情緒/情感,就無法理解言語的真正含義,在自然語言處理上就無法達(dá)到流暢。所以這時候企業(yè)需要的,是可以在降低成本的同時還能把服務(wù)做到位的解決方案和工具,來達(dá)到「降本增效」的作用,這些都要靠NLP來做。這也是未來服務(wù)經(jīng)濟需要優(yōu)化現(xiàn)狀的部分。
  科技公司的底氣是技術(shù)自研
  談到堅持做底層技術(shù)的研究與開發(fā),簡仁賢表示,在過去20年,國內(nèi)大部分toB的企業(yè)服務(wù)公司都著重于工具系統(tǒng)集成,如OA系統(tǒng),ERP系統(tǒng),工具型的產(chǎn)品可以幫助企業(yè)優(yōu)化一些固有的工作方式和流程,但受制于技術(shù)的不足,天花板較低,很難去不斷往前優(yōu)化、進(jìn)化和迭代。
  簡仁賢指出,如今很多人開始用開源,但開源沒辦法做到「最優(yōu)化」和「最佳化」,擁有自己的底層技術(shù),可以針對一個大的問題進(jìn)行最優(yōu)化,直接改底層技術(shù),從根本去優(yōu)化,不會出現(xiàn)底層技術(shù)限制而導(dǎo)致上層功能無法優(yōu)化的情況。簡仁賢堅定地表示,從一開始,竹間智能就堅持從底層到上層全部自研,包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)制造、算法等都是從0開始做的,因為他要做的是科技公司,不是IT集成商。
  不僅如此,簡仁賢還告訴我們,微軟雖然對外宣稱支持開源,可微軟賣的Soft產(chǎn)品里面源代碼也是自研。再如Google,所有的源代碼都是從0開始寫的,但會開源出來。實際上包括Facebook、百度、華為也一樣。竹間智能受到眾多投資者青睞,也是因為國內(nèi)除了竹間智能外,少有的NLP公司能擁有百分之百自研底層技術(shù)的能力。
  談到自研的重要性,簡仁賢給出了一個很實際的解釋:企業(yè)軟件做小了,沒有人理,等做大了就會有人看中你的知識產(chǎn)權(quán)。如果沒有自己的底層技術(shù),本身的產(chǎn)品和平臺的擴展力就會非常小,天花板會很快崩掉,企業(yè)的競爭力就很低了。擁有可控的底層技術(shù),擁有專業(yè)領(lǐng)域的專利,擁有端到端的優(yōu)化能力,才能達(dá)到未來解決方案的最大化和最佳解,在競爭當(dāng)中才能做出整體解決方案,這就是科技企業(yè)的底氣與壁壘所在。
  深扎NLP,在自己的領(lǐng)域做到獨當(dāng)一面
  簡仁賢告訴我,竹間智能的自然語言處理主要用于解決人與人的交互問題、企業(yè)的交互問題、硬件與人的交互問題。而文本數(shù)據(jù)中臺技術(shù),結(jié)合了自然語言處理、深度學(xué)習(xí)等技術(shù),具有處理多個不同來源的異構(gòu)數(shù)據(jù),如音頻、文字、圖像等,都可以做文本審核、比對、提取、分析、解讀、預(yù)測、糾錯、檢索等。這些功能可以幫助人把業(yè)務(wù)做了。作為竹間智能的客戶,新華社也使用NLP去做校正、查重、比對、校對文檔的工作,并且借助NLP功能,可以檢測到整篇文章的情感語境,判斷這篇文章讀起來的感受是正面還是負(fù)面等等。
  那么,情感智能到底發(fā)揮哪些具體的作用?
  舉個例子,在網(wǎng)上購物時我們對于服務(wù)的滿意度、對商品的喜歡度,才是情感。在這些場景中,人工智能可以通過動作、反應(yīng)、表情來判斷顧客的緊張程度。
  此外,情感智能還可以應(yīng)用在文字交互、語言交互等場景中。目前,竹間智能可以判斷25種細(xì)分的情緒。
  在所有應(yīng)用場景中,簡仁賢認(rèn)為人工智能只有應(yīng)用到以下三種模式中,才可以真正幫助企業(yè)創(chuàng)造價值。
  1.提高用戶體驗。如提高客戶滿意度、提升交互體驗、包括幫助企業(yè)更好地洞察客戶的需求與情緒情感等;
  2.提高效率。如縮短業(yè)務(wù)流程、業(yè)務(wù)自動化(審核文檔、校正、發(fā)郵件審理等);
  3.降低運營成本。包括減低獲客成本、人工成本等。
  AI技術(shù)落地,沒有彎道超車可言
  20多年在人工智能領(lǐng)域的經(jīng)驗,簡仁賢深知技術(shù)之路的修煉并非易事。他表示,在這件事情上,沒有捷徑,也沒有彎道超車,所有的經(jīng)驗和成功必須基于一步一個腳印的嘗試,通過不斷地嘗試和不斷地優(yōu)化的出來的。
  沒有任何成功的大企業(yè)是和別人一樣的,無論從創(chuàng)始人、到團隊、到商業(yè)模式、技術(shù)研發(fā)、甚至到方法論和經(jīng)驗,都沒有一樣的。
  竹間智能從2015年開始以toC業(yè)務(wù)起步,之后調(diào)整轉(zhuǎn)型落地toB業(yè)務(wù),一直到現(xiàn)在已經(jīng)發(fā)展了200多家大客戶。所謂的轉(zhuǎn)型也是亦步亦趨,每一年都會推出新的不同的策略和產(chǎn)品,根據(jù)企業(yè)發(fā)展而去制定的,制定好后就會去執(zhí)行,大概每一年都會經(jīng)過不一樣的蛻變。
  這當(dāng)中最大的經(jīng)驗就是:不用去Copy別人,不用管別人在做什么,關(guān)鍵是自己能否在不斷地嘗試當(dāng)中找出自己的一條路,避開跟別人直接碰撞的局面。自己要去找到藍(lán)海在哪里,不是由別人畫出藍(lán)海的領(lǐng)域你就闖進(jìn)去,得自己找。
  藍(lán)海找到后,要看自己的基本功是否扎實,這取決于你是否會被后來者居上。竹間智能堅持做NLP、情感計算,底層技術(shù)扎實,所以競爭對手從來不是入局的創(chuàng)業(yè)公司,而是大型的toB服務(wù)企業(yè)。這當(dāng)中,其他的一些企業(yè)可能已經(jīng)從做NLP、知識圖譜轉(zhuǎn)到RPA的領(lǐng)域,RPA是按鍵精靈的工具,并不是正真意義上的人工智能。
  歸結(jié)起來就是:找到一個細(xì)分領(lǐng)域深扎,在自己的領(lǐng)域里堅守,做到最好。
  人工智能未來還有更大的空間
  通過這次疫情,大眾對于人工智能接受度有所增加。原本持觀望態(tài)度的企業(yè),也向人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域邁進(jìn)了一步。對于企業(yè)來說,這是一個契機,也是一個挑戰(zhàn)。
  隨著復(fù)工復(fù)產(chǎn)的推進(jìn),未來還會有很多新的大行業(yè)出現(xiàn),無論是新舊結(jié)合、還是從這次疫情中崛起的新型行業(yè),都值得我們拭目以待!

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