近日,2020年度第十屆吳文俊人工智能科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)獲獎(jiǎng)名單公示,明略科技憑借知識(shí)圖譜自動(dòng)構(gòu)建及行業(yè)應(yīng)用的成果獲人工智能技術(shù)發(fā)明一等獎(jiǎng)。此前,明略科技在2018年被授予第八屆吳文俊人工智能科技進(jìn)步獎(jiǎng)。時(shí)隔2年再獲殊榮,與明略科技在大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)領(lǐng)域沉淀的研發(fā)實(shí)力和產(chǎn)業(yè)洞察息息相關(guān)。

“吳文俊人工智能科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)”是中國(guó)智能科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域最高獎(jiǎng)。本屆吳文俊人工智能科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng),經(jīng)全國(guó)各地方人工智能學(xué)會(huì)、協(xié)會(huì)及聯(lián)盟,各高校及科研(院)所,學(xué)會(huì)各專(zhuān)業(yè)委員會(huì)及工作委會(huì),各團(tuán)體會(huì)員(企業(yè))單位和兩院院士、學(xué)會(huì)會(huì)士等專(zhuān)家學(xué)者的提名推薦,通過(guò)對(duì)提名項(xiàng)目進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)評(píng)審、會(huì)議初評(píng)和終評(píng)答辯,共有101個(gè)成果獲獎(jiǎng),其中吳文俊人工智能技術(shù)發(fā)明一等獎(jiǎng),全國(guó)僅3項(xiàng)。

現(xiàn)階段人工智能技術(shù)的大部分應(yīng)用仍停留在感知智能階段。企業(yè)在數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型過(guò)程中,依舊面臨數(shù)據(jù)難挖掘、圖譜難管理、知識(shí)難共享的困境。企業(yè)內(nèi)外部數(shù)據(jù)源龐雜,即便掌握了數(shù)據(jù)也難以有效利用和挖掘,同時(shí)很難把知識(shí)作為資源進(jìn)行管理,仍在管文檔、管數(shù)據(jù)。此外,老員工的經(jīng)驗(yàn)無(wú)法沉淀,新人培養(yǎng)周期長(zhǎng),核心成員離職會(huì)造成企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力下降。

如何從感知智能邁向認(rèn)知智能,真正從數(shù)據(jù)中挖掘、管理和運(yùn)營(yíng)知識(shí),提升企業(yè)生產(chǎn)效能?知識(shí)圖譜自動(dòng)化構(gòu)建是重要一環(huán)。

明略科技提出的HAO智能理論,旨在將人類(lèi)智能(Human Intelligence),人工智能(Artificial Intelligence),組織智能(Organizational Intelligence)三位一體,打通感知、認(rèn)知和行動(dòng)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)AI閉環(huán)。在HAO智能體系中,上游是多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的多維感知系統(tǒng),下游是面向行業(yè)應(yīng)用的行動(dòng)系統(tǒng),知識(shí)圖譜在中間起到承上啟下的關(guān)鍵作用。

基于HAO智能理論,明略科技研發(fā)了HAO圖譜系統(tǒng)。HAO圖譜是目前國(guó)際上第一個(gè)語(yǔ)音實(shí)時(shí)生成圖譜的企業(yè)級(jí)知識(shí)圖譜開(kāi)發(fā)工具包。HAO圖譜,可以獨(dú)立運(yùn)行,也可交付給企業(yè)技術(shù)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行二次開(kāi)發(fā),核心模塊包括語(yǔ)音流監(jiān)聽(tīng),語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本,標(biāo)點(diǎn)預(yù)測(cè),口語(yǔ)順滑,文本補(bǔ)全,實(shí)體關(guān)系抽取,實(shí)體對(duì)齊,以及圖譜話題切換等。

從技術(shù)創(chuàng)新來(lái)看,首先,HAO圖譜實(shí)現(xiàn)了語(yǔ)音識(shí)別(ASR)與圖譜構(gòu)建技術(shù)的打通,可運(yùn)用領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)對(duì)ASR的結(jié)果進(jìn)行糾錯(cuò)、順滑等后處理。其次,提出了共享綜合跨度的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),解決了文本表達(dá)中語(yǔ)義跨度大的問(wèn)題。第三,首創(chuàng)了圖譜摘要技術(shù),可鎖定重點(diǎn)內(nèi)容,去掉口語(yǔ)表達(dá)中的冗余內(nèi)容,使表達(dá)內(nèi)容一目了然。第四,針對(duì)下游的AI任務(wù),除了常見(jiàn)的知識(shí)庫(kù)增強(qiáng)外,還創(chuàng)造性地將網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征和時(shí)序特征用在融合、推理和預(yù)測(cè)上。

從應(yīng)用推廣來(lái)看,HAO圖譜相關(guān)的發(fā)明專(zhuān)利達(dá)139項(xiàng),在工業(yè)、金融、政府、廣告、零售等11個(gè)領(lǐng)域得以廣泛落地。另外,在科學(xué)防疫、復(fù)工復(fù)產(chǎn)、助力新基建方面,入選多項(xiàng)優(yōu)秀應(yīng)用案例集。

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