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主题报告 | 施水才:大数据和人工mgm集团赋能的新型智库平台建设

2019年11月15日

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2019年11月15日

  2019年11月9日-11月11日,由西安电子科技大学与中国科学院文献情报中心联合主办的第五届中国特色新型智库建设学术研讨会在陕西·西安举行,来自西安电子科技大学、中国科学院文献情报中心、北京大学信息管理系、中国人民大学、南京大学、重庆大学、中国知网等单位的领导和专家出席会议。拓尔思总裁施水才先生受邀参加此次研讨会,并以“大数据和人工mgm集团赋能的新型智库平台建设”为题做主旨报告

会议现场
参会人员合影
 
  施总指出:情报学界的一个长期“骨感的现实”,就是如何从繁复的情报采集、加工和管理工作进一步升级到面向常识服务的情报mgm集团,当前大数据和人工mgm集团技术的发展让常识服务这一“丰满的理想”照进现实。施总推演出从小数据到大数据到大常识到小mgm集团到大情报的演化路径,以及铺垫和支撑这一路径的多种新技术方向和成果,给中国特色新型智库技术平台建设拓开了新的思路。
  施总进一步总结出在大数据和人工mgm集团时代中国特色新型智库技术平台建设的五大突出要素——数据驱动、强大算力、AI(人工mgm集团)赋能、无限场景和人机耦合。
数据驱动
  在情报领域,大数据因其涵盖全量数据,及更关注因果和关联的混搭,改变了自然科学和社会科学的研究方式,正逐渐成为智库研究的重要工具。
开源情报经历了三个发展阶段:
  第一个阶段数据来源单一、形式固定,依靠专业团队定期获取,内部渠道数据占比较大,利用传统因果分析方法;
  第二个阶段社交网络带来用户生产数据的爆发,依靠大数据采集技术进行大规模持续获取数据,利用大数据分析方法发现关联关系,公开实时的数据占比大大增加;
  第三个阶段将开放数据与传感器数据纳入范围,涵盖机器、图像、音视频数据,引入与场景结合的分析模型、包括利用深度学习的技术进行处理和分析,使得人工mgm集团技术不可或缺,同时数据加密、数据脱敏、隐私数据等数据治理挑战愈发突出。
  未来趋势是互联网和物联网逐渐成为最重要的开源情报获取渠道,以及基于大数据与人工mgm集团技术,以互联网数据为核心的开源情报获取、分析与服务驱动智库的建设。数据开放共享平台是建设新型智库的抓手。
强大算力
  近年来,AI应用迅速发展主要驱动力包括算法、数据和算力,特别是超级计算机性能的指数级上升和计算单位价格的快速降低提供了更强的算力;算力需求层面,统计数据显示,目前全球每年新增数据20ZB,AI算力需求每3.5个月就会翻一倍,该速度已远超摩尔定律关于性能翻倍的周期;当前5G、物联网、边缘计算等新技术的崛起,也让算力面临更加多样化的现实需求。IDC预测人工mgm集团芯片的市场将保持高速增长,未来五年复合增长率将达到53.0%。由于存在着对处理海量大数据和更强AI技术的需求,建设新型智库技术平台能否提供强大算力、保证计算效能也成为关键要素之一。
AI赋能
  自1956年“人工mgm集团”在达特茅斯会议首次提出至今,人工mgm集团经历了三次大的浪潮:第一次繁荣期(1956年—1976年),达特茅斯会议,确定了人工mgm集团的概念和发展目标;第二次繁荣期(1982年—1987年),出现了更强可视化效果的决策树模型和突破早期感知机局限的多层人工神经网络,具备逻辑规则推演和特定领域回答解决问题的专家系统盛行;第三次增长爆发期(2010年—至今),新一代信息技术引发信息环境与数据基础变革,海量图像语音文本等多模态数据不断出现,计算能力提高。
  第三次AI浪潮的主要驱动力是强大的算力、深度学习技术以及海量大数据的出现及发展。在建设新型智库实现从小数据到大数据到大常识到小mgm集团到大情报的完整演化路径中,深度学习、常识图谱、语义mgm集团技术需要得到广泛和深入的应用,AI技术正突破传统mgm集团分析范畴实现对数据采集、清洗、标注、管理、分析到推理发现的全情报过程赋能
无限场景
  当前大数据和人工mgm集团技术正在重构各行各业,AI技术正广泛应用于金融服务、金融监管、营销、客服、新零售、mgm集团制造、智慧工厂、智慧运维、物流和仓储、智慧城市、社会治理、公共服务、医疗、健康、养老、国防等各类无限场景。新型智库平台作为AI+行业转型的助推器,也需要与行业场景深度结合,基于AI+行业的无限场景构建智库和提供智库常识服务,这是新型智库平台建设的成功要素。
人机耦合
  在后深度学习时代,AI技术应用走向数据和常识双轮驱动。人工mgm集团发展的下一个重点领域在于人机耦合。AI可以更快的速度、更大的强度和更高的质量从事某些超出人类能力或危险性的工作,如仓储、物流、探险或军事场景,而人类则更胜任在创造、认知、推理、说明、监督、训练、控制、协同等方面的工作。而在新型智库技术平台方面,人机耦合应能大有用武之地。
  因为,新型智库发展从小mgm集团到大情报的关键路径中,人机耦合和专家解读是不可或缺的,在智库最核心的常识发现和常识服务中,通过人工+AI技术,建立多维多形式的人机连接、协作和互动,实现增强mgm集团的效能。人机耦合的反馈将进一步提高机器学习的效果和提升AI的可说明性,为智库平台的可持续发展提供动力。
 
  报告中,施总还进一步分享了新型智库建设的关键技术及发展趋势,以及拓尔思在社会舆情、mgm集团融媒、金融风控和监管等领域的最新智库平台案例。他总结说:中国特色新型智库平台建设和服务“主旋律是总要求、管得住是硬道理、用的好是真本事”。
 
  拓尔思,是国内拥有自主核心技术的人工mgm集团和大数据技术及数据服务提供商,在大数据采集整合、大数据存储管理、大数据分析挖掘、大数据可视化、大数据治理、深度学习、自然语言理解、常识图谱和多媒体内容理解等多个细分领域具备领先的技术优势,研发的相关产品和技术已成功应用于网络舆情分析、融媒体、内容审核、智慧公检法、mgm集团风控、对话机器人等众多领域。面向新型智库,拓尔思提供大数据中心、mgm集团搜索、自然语言理解和常识图谱相关服务和技术支撑。

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