人工智能已度過“核心算法”見長(zhǎng)階段，將邁入“數(shù)據(jù)智能”階段

1956年世界達(dá)特茅斯會(huì)議上誕生了“人工智能”的概念，經(jīng)歷四起四落、長(zhǎng)達(dá)半個(gè)多世紀(jì)的發(fā)展，人工智能終于在近幾年迎來了爆炸式增長(zhǎng)。在人工智能盛行全球的今天，它到底發(fā)展到了什么程度?現(xiàn)在的AI能做什么?我們或許可以從人工智能的兩大核心要素--算法和數(shù)據(jù)來聊一聊。

智能加研究院舉過一個(gè)很有趣的例子：人工智能是一輛奔跑的汽車，算法是發(fā)動(dòng)機(jī)、數(shù)據(jù)是汽油。隨著AI技術(shù)發(fā)展和研究的深入，發(fā)動(dòng)機(jī)的性能會(huì)越來越強(qiáng)，不同開發(fā)者設(shè)計(jì)的發(fā)動(dòng)機(jī)會(huì)有優(yōu)劣之分;與此同時(shí)，汽油是AI行駛的動(dòng)力之源，如果沒有數(shù)據(jù)，再好的汽車也無法啟動(dòng)。只有優(yōu)秀和算法和智能的數(shù)據(jù)相輔相成，“AI汽車”才能一路狂奔。

在近日落幕的2019OTEC人工智能創(chuàng)新論壇上，格靈深瞳創(chuàng)始人、CEO趙勇也分享了一個(gè)非常獨(dú)特的看法：人工智能已經(jīng)度過了以“核心算法”見長(zhǎng)的第一階段，正在向“數(shù)據(jù)智能”的第二階段轉(zhuǎn)變。

“核心算法”見長(zhǎng)階段還處于算法PK的過程。拿人臉識(shí)別來講，作為崛起較早的人工智能技術(shù)分支，F(xiàn)RVT、Mega Face、LFW各種全球人臉識(shí)別競(jìng)賽充斥了新聞版面，無論是新興人工智能企業(yè)還是老牌互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)甚至是安防企業(yè)都在算法PK方面進(jìn)行的異常火熱，你追我趕、互不相讓，但隨著算法水平的優(yōu)化和成熟，核心算法階段已經(jīng)逐漸成為過去式。當(dāng)然，格靈深瞳也交出了一份漂亮的成績(jī)單：

7月初，全球最權(quán)威的人臉識(shí)別算法測(cè)試(FRVT)公布了最新結(jié)果，首次參與此競(jìng)賽的格靈深瞳在最具挑戰(zhàn)的“非約束性自然環(huán)境人臉照片”測(cè)試項(xiàng)目中獲得全球第一名的佳績(jī);在2018年公安部交通管理科學(xué)研究所主辦的第一屆全國(guó)道路車輛圖像特征人工智能識(shí)別算法競(jìng)賽中，格靈深瞳在40+家參賽廠商中脫穎而出;2019年北京市交管局組織的第一屆交通行為圖像智能識(shí)別技術(shù)競(jìng)賽中，格靈深瞳的行為識(shí)別算法也獲得了全國(guó)總排名第一的佳績(jī)。這些成績(jī)都證明了格靈深瞳在人臉識(shí)別、車輛識(shí)別和行為識(shí)別這三個(gè)極具規(guī)模應(yīng)用前景的技術(shù)上，處于國(guó)內(nèi)乃至國(guó)際領(lǐng)先的技術(shù)水平。

行業(yè)核心算法優(yōu)化至一定程度，比如可商業(yè)化應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)，人工智能將邁入“數(shù)據(jù)智能”階段，AI的未來將更多的聚焦“數(shù)據(jù)”二字。但數(shù)據(jù)也有分類，我們最常見的數(shù)據(jù)是原始數(shù)據(jù)，是無序的、非結(jié)構(gòu)化的，比如公安、交通等行業(yè)產(chǎn)生的大量的視頻數(shù)據(jù)。據(jù)格靈深瞳趙勇介紹，中國(guó)現(xiàn)在約有安防監(jiān)控?cái)z像頭1.76億臺(tái)，但其中絕大多數(shù)只有基礎(chǔ)的監(jiān)控和錄像功能，產(chǎn)生了大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，占用了全世界50%的硬盤的數(shù)據(jù)信息中80%為冗余的無效信息。而數(shù)據(jù)智能的關(guān)鍵則是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策，讓機(jī)器具備推理等認(rèn)知能力，大數(shù)據(jù)能夠指導(dǎo)決策，在完成業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化進(jìn)程后，開始進(jìn)入到業(yè)務(wù)智能化，依靠數(shù)據(jù)去改變業(yè)務(wù)。

關(guān)于數(shù)據(jù)智能的布局，格靈深瞳主要依賴于其自主研發(fā)的兩大基礎(chǔ)平臺(tái)：智源視覺計(jì)算平臺(tái)、靈犀數(shù)據(jù)治理平臺(tái)。

從原始數(shù)據(jù)到智能數(shù)據(jù)： 智源視覺計(jì)算平臺(tái)。該平臺(tái)可以把原始的視頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為基礎(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，完成“從原始數(shù)據(jù)到智能數(shù)據(jù)”的任務(wù)。目前智源視覺計(jì)算平臺(tái)可以實(shí)現(xiàn)全目標(biāo)解析和融合，包括人臉、人體、車輛、非機(jī)動(dòng)車等等。從細(xì)分特征來講，智源視覺計(jì)算平臺(tái)支持年齡、性別、種族、表情等10種人臉特征，衣服樣式、顏色、附屬物品等25種人體特征，16種車型、10種號(hào)牌、12種顏色、4種違章行為、21000余種車款等25種車輛特征，以及車身顏色、車輛姿態(tài)、車型分類等14種非機(jī)動(dòng)車特征。

從智能數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)智能： 靈犀數(shù)據(jù)治理平臺(tái)。該平臺(tái)的目標(biāo)是從各種結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中挖掘行為規(guī)律、關(guān)聯(lián)關(guān)系、消費(fèi)習(xí)慣等有價(jià)值的信息，為上層的應(yīng)用平臺(tái)提供目標(biāo)線索、安全管理、商業(yè)運(yùn)營(yíng)等方面的認(rèn)知數(shù)據(jù), 實(shí)現(xiàn)“從智能數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)智能”的關(guān)鍵任務(wù)。其一方面匯聚智源視覺計(jì)算平臺(tái)獲取的人臉、人體、車輛、非機(jī)動(dòng)車等目標(biāo)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，另外一方面接入包括交易數(shù)據(jù)、位置數(shù)據(jù)、信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)等各種信息，并基于特征搜索和聚類算法以及大數(shù)據(jù)智能分析算法，構(gòu)建全目標(biāo)的知識(shí)圖譜，真正完成對(duì)場(chǎng)景和目標(biāo)的認(rèn)知理解。拿更具象化的例子來說，其可以描述出目標(biāo)人在過去幾個(gè)月的活動(dòng)軌跡，他的朋友是誰，周圍打交道的人和他是什么關(guān)系，他的消費(fèi)習(xí)慣等等信息。

無論是核心算法還是數(shù)據(jù)智能，技術(shù)始終要服務(wù)于現(xiàn)實(shí)，AI也要商業(yè)化落地。格靈深瞳基于兩大基礎(chǔ)平臺(tái)發(fā)力公安、零售、金融三大行業(yè)。而在這一階段，人工智能將帶來哪些改變?我們拭目以待。

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