我的世界中文版免费Gartner力推这家了世界上首个听得懂中文的AI

旅游频道 2020-05-14191未知admin

  原标题:Gartner力推,这家了世界上首个听得懂中文的AI数据平台

  “Hey Siri,帮我设置一个明早八点半的闹钟。”已经有越来越多人习惯和自己的AI助手对话。

  但一个主管对着AI系统说:“Hey,告诉我为什么上个月手机零件产量下降10%?”听起来就有点像天方夜谭了。

  然而在,AI驱动的增强让走进了现实:通过结合机器学习、自然语言处理等技术,自动整理、清洗、数据并给出,普通人也可以和AI系统直接对话、我的世界中文版免费做出企业经营决策,不再需要大量数据科学家的参与。

  面对过去BI(Business Intelligence,商务智能)的耗时长、成本高等难题,2017年,世界知名的调研机构Gartner就曾预言过解法——“AI增强是数据的未来,它更简单、更便宜、效果更好,让我们前所未有地靠近‘数据化’。”

  一在使用AI门槛降低的便捷性,二在更通用的智能通用性,三在未来的复用性。

  顾名思义,Synergies独创的量化关联型自然语言技术 ,打造增强系统能够通过自然语言处理技术将人类的“文字问题”解码成算法可以处理的“数据问题”,识别数据模式(data pattern),再由搭建出的DFS深度特征技术自行产生大量算法,最终选用合适算法计算出最佳答案,给出决策。

  所以速度上的增强很容易理解,过去需要收集、清洗、数据、总结结果、和业务人员沟通,最后才能给出经营,甚至由于不够了解业务,最后一步可能还有重重阻力。而增强,则只需要很少,甚至不需要人力参与。大量数据模式和上百个机器学习模型,对于普通的大数据科学家来说是大量的工作,然而对于自动化的AI系统来说却仅仅是几个小时的计算量。

  “我们的技术会同时建立所有可能的数据模型及,并将这些模型与特征都建立index(索引),当有需要的时候可以及时取用,可以看成数据的搜索引擎。”Synergies的CEO张尧介绍道。

  去年开始,Synergies的技术逐步应用在康的三个工厂,将它们从只有部分智能应用的普通工厂,转型成为了由AI来进行决策的全自动数字化工厂。AI系统能够自动整理现有数据,在生产、库存、排期等多个方面给管理者提供。它的另一个客户是在的手机生产商,使用Synergies的技术方案后,生产手机的周期从八个月缩短到了一两个月。

  便捷性也是如此,更少的沟通时间和步骤,让推行AI决策变得容易许多。Dimensional Research在去年发布报告,结果显示有96%的大数据项目都是失败的,原因就是复杂、跨行业的大数据流程与商业客户之间存在一个理解与执行上的断层。而增强的便捷性让它在商业场景中有了一战之力。

  最重要的,还是未来的复用性——过去,就算搭建一个数据师团队,每个新问题仍旧需要重复整理、数据,重复整个流程;而增强则意味着,导入新数据后,系统能够自动生成新的适用算法,计算出合适的决策。

  这项技术的通用化及普及意味着,世界上第一次,专业的数据向资金有限的中小企业敞开了怀抱,大幅降低数字化门槛。与此同时,,通过Synergies打造的量化关联型自然语言处理技术,JarviX是首个可以以中文交互的增强平台,大中华区的企业主可用中文直接询问“为什么达交生产率下降?上个月订单为什么出货率降低?”、“如何减少50%库存”,以及客户、供应链管理问题等等,它都可以迅速反馈。

  “每一天,企业家都需要做出很多决策,而答案往往都藏在他们无法完全理解的数据中。未来,像Synergies这样的AI GPS可以给企业家,帮助他们更好地做出决策,大大提升企业效能。”张尧说道。他拥有MIT电子工程电机与计算机科学博士学位,多次登上国际期刊封面。十数年前在鸿海工作时,张尧就曾通过大数据技术解决工厂重大良率问题,而后成为了鸿海的AI顾问。

  正如张尧所说,未来的增强,让人想起开车这件事:每辆车里都有复杂精密的变速器、发动机、悬架系统、操控系统等等,然而对于司机来说,只需要转动方向盘,就能出发;

  在增持下,未来的数据也很可能会是如此,只要会问问题,会基础操作,就可以利用好数据,得到真正可执行、有价值的。

  从几年前开始,世界知名机构Gartner就在不厌其烦地强调增强的重要性——2017年,Gartner在其《未来科技浪潮报告》中首次提出这个概念,称之为“数据科学的未来”。

  去年年末,Gartner再次发布报告,将增强列为首要关注的数据趋势。

  他们预测,2020 年,让普通人也可以理解的增强型会成为让数据工具、数据科学与深度学习平台、嵌入式变得普及的主要原因,驱动相关解决方案的销售额增长。

  “由于云技术强大的处理能力以及如今的大量数据,我们现在终于有可能大规模训练和执行算法,让AI和ML技术物尽其用。我的世界中文版免费” Gartner副总裁Rita Sallam说道。换句话说,AI决策方案即将从过去的数个专用算决某个特定领域的特定问题,转变为又增强系统提供的大量算决各类不同的问题。

  此前,人工智能主要分为两大流派:DSML(Data Science & Machine Learning)与AABI(Artificial Augmented Business Intelligence)。前者涉及数据建模,主要面对工程师,产出的模型对于普通人来说几乎没有办法使用;后者则是结合了自然语言处理技术,将结果直接展现的方向,面向的是没有技术能力的普通人。

  对于数据、需求强烈的零售业、制造业、金融领域来说,这样的AI决策工具至关重要。

  今年,Gartner两次将Synergies选入报告,师评价称“不同于为专门的市场设计的企业级解决方案,AI技术是可以应用在很广泛的领域的。正是因此,AI产品需要从商业的角度找出自己的切入点。Synergies通过其对行业的理解,明确地找到了利基市场,两年内就做到了营收平衡,还在不断扩张中”。迄今为止,制造、金融、零售是Synergies的三大应用领域,合作伙伴包括鸿海集团、顺丰速递、福耀玻璃、德勤、思科等行业领先企业。

  2019年,鸿海集团旗下的康宣布了三大AI合作企业,包括吴恩达的Landing.ai、我的世界中文版免费李开复的创新工厂以及Synergies Intelligence Systems。正如上文所说,Synergies已经完成了康旗下三家工厂的智能化转型,正在持续推动其智能变革。

  如今,中国的数据市场主流玩家往往有着割裂的数据管理、BI及系统,对运维、采购成本要求都较高。据张尧介绍,Synergies的技术如今已经应用在制造、零售、金融、反洗钱行业,未来会继续在保险科技、、医疗等行业持续布局,而其多语言版本也让它能够在大中华地区、美国、等世界各个区域加速扩张。而另一家值得关注的AI第四范式则从2017年起切制化AI系统,未来也可以将其技术应用于商业决策。

  据悉,Synergies创立于2016年,如今已经做到收支平衡。此前,Synergies已获近千万美元,A轮领投方为豊新资本,投资方还包括北极光、京东方、策维科技、SV Angel等。

  近期,Synergies宣布成立SIS AI Lab,深入推进AI技术研究。SIS AI Lab是Synergies创办的人工智能实验室,由MIT麻省理工学院的AI人才领军团队组建,资深人工智能专家和科学家,是一支创新型AI技术生力军。该团队研究以演算模型技术与架构应用大规模数据运算,通过新的软件技术加速人工智能研究,用创新技术解决未来数字升级转型与数字化工厂问题。目前,SIS AI Lab完成量化关联型自然语言处理技术,正在与知名大学合作,研发追踪COVID-19超级者的AI模型。返回搜狐,查看更多

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