“智能人工+人工智能”開啟數(shù)據(jù)應(yīng)用新范式

　　“在信息化時(shí)代，大數(shù)據(jù)和人工智能正在快速推動(dòng)社會(huì)的變革與發(fā)展。值得注意的是，我們在充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)、人工智能作用的同時(shí)，既不能把大數(shù)據(jù)概念化和庸俗化，也不能將人工智能神化和妖魔化?！鳖U信科技有限公司董事長黃勁在接受記者采訪時(shí)表示。

　　黃勁認(rèn)為，伴隨著移動(dòng)互聯(lián)、大數(shù)據(jù)的深入發(fā)展，開源網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)應(yīng)用逐漸占據(jù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的主體地位。此時(shí)“智能人工+人工智能”的價(jià)值凸顯，以智能人工駕馭人工智能，全程指導(dǎo)數(shù)據(jù)搜集、處理、分析和應(yīng)用各環(huán)節(jié)，將人類的創(chuàng)造力、判斷力等與機(jī)器的準(zhǔn)確性、速度等充分結(jié)合，才能有效解決開源網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)應(yīng)用難題，最大化實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值。

　　人工智能成為全球科技焦點(diǎn)

　　黃勁表示，數(shù)據(jù)應(yīng)用范式是技術(shù)進(jìn)步和社會(huì)發(fā)展的產(chǎn)物，按照數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和應(yīng)用方法，可以劃分為不同層次的數(shù)據(jù)應(yīng)用范式。

　　隨著大數(shù)據(jù)、超級計(jì)算、腦科學(xué)等新理論新技術(shù)的發(fā)展以及經(jīng)濟(jì)社會(huì)強(qiáng)烈需求的驅(qū)動(dòng)，目前數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展到第四范式，以炙手可熱的人工智能為主要特征。其主流是通過海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練出一個(gè)復(fù)雜的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，再利用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行推斷，希望機(jī)器能像人一樣學(xué)習(xí)和思考并獨(dú)立應(yīng)用于各具體場景中。人工智能技術(shù)在改造升級傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)、培育新興產(chǎn)業(yè)、加速實(shí)體經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型、保障改善民生等經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展諸多關(guān)鍵環(huán)節(jié)發(fā)揮重要作用，已成為全球科技焦點(diǎn)。

　　與此同時(shí)，第四范式自身發(fā)展也面臨重大技術(shù)瓶頸和應(yīng)用障礙，難以有效滿足大數(shù)據(jù)應(yīng)用特別是開源網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)應(yīng)用需求。作為大數(shù)據(jù)的主體，開源網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會(huì)治理、國防安全、國際關(guān)系領(lǐng)域蘊(yùn)含著巨大應(yīng)用潛能，但其數(shù)據(jù)關(guān)系復(fù)雜、碎片化分布、真假難辨等特點(diǎn)，顯示出第四范式的技術(shù)和應(yīng)用缺陷。面對海量數(shù)據(jù)，第四范式對開源網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的價(jià)值挖掘不足，而數(shù)據(jù)基礎(chǔ)不充分、不完整直接制約了數(shù)據(jù)價(jià)值的最大程度開發(fā)利用和最終結(jié)果的準(zhǔn)確性，同時(shí)相關(guān)性分析結(jié)果無法解釋的問題也影響了最終應(yīng)用落地。單純依賴人工智能無法解決關(guān)鍵領(lǐng)域的復(fù)雜決策問題，甚至帶來新的風(fēng)險(xiǎn)隱患。

　　“智能人工+人工智能”

　　或有助于更好決策

　　黃勁表示，數(shù)據(jù)資源的充分挖掘和有效應(yīng)用呼喚“智能人工+人工智能”的第五范式。這種范式以幫助人們更好決策為目標(biāo)，以智能人工統(tǒng)帥人工智能，以人工智能助力智能人工，共同推動(dòng)數(shù)據(jù)應(yīng)用價(jià)值實(shí)現(xiàn)。

　　其中，開源網(wǎng)絡(luò)情報(bào)是開源網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的最高應(yīng)用，也是第五范式的應(yīng)用典型。例如，投資風(fēng)險(xiǎn)情報(bào)保障以投資標(biāo)的背后的項(xiàng)目信息為基礎(chǔ)，在產(chǎn)供銷、組織架構(gòu)等關(guān)系梳理中，結(jié)合政策、行業(yè)、市場、人員等動(dòng)態(tài)，洞悉隱藏的重大關(guān)聯(lián)交易、業(yè)績造假、資金鏈斷裂等風(fēng)險(xiǎn)，為投資人正確決策、防控風(fēng)險(xiǎn)提供真實(shí)、完整的依據(jù)。

　　在“智能人工+人工智能”范式中，人類智能發(fā)揮其在處理抽象化、情緒化、非邏輯性問題上的獨(dú)特優(yōu)勢，機(jī)器智能發(fā)揮海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理和邏輯計(jì)算的理性優(yōu)勢，人機(jī)合力、深度融合。一方面，人類是人工智能的學(xué)習(xí)對象、系統(tǒng)設(shè)計(jì)者、過程主導(dǎo)者和最終價(jià)值判斷的仲裁者，為人工智能提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)、知識模型和決策算法，并持續(xù)優(yōu)化人工智能的能力；另一方面，人工智能是人類智能的延伸與擴(kuò)展，輔助人類進(jìn)行海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理和計(jì)算，并通過語音識別、圖像識別、語義分析等技術(shù)替代大量繁瑣的機(jī)械勞動(dòng)，助力人類更高效地延展智慧，為社會(huì)創(chuàng)造更大價(jià)值。

　　“人機(jī)融合”是挖掘大數(shù)據(jù)價(jià)值的

　　必然選擇

　　“以人機(jī)融合為主要特征的第五范式，人類將全程參與數(shù)據(jù)應(yīng)用各環(huán)節(jié)，引導(dǎo)、優(yōu)化、監(jiān)督人工智能的價(jià)值實(shí)現(xiàn)。”黃勁說。

　　在需求理解層面。需求理解是指導(dǎo)數(shù)據(jù)應(yīng)用的關(guān)鍵。基于人類對復(fù)雜需求的理解能力和自身經(jīng)驗(yàn)背景，梳理問題主次并進(jìn)行靈活有效的任務(wù)部署和規(guī)劃，明確各階段任務(wù)目標(biāo)以促成最終目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，同時(shí)根據(jù)數(shù)據(jù)搜集、處理、分析和應(yīng)用的實(shí)際情況，逐漸加深對需求的理解和認(rèn)識，動(dòng)態(tài)調(diào)整各階段任務(wù)。

　　在數(shù)據(jù)搜集層面。搜集是數(shù)據(jù)應(yīng)用的起始和基礎(chǔ)環(huán)節(jié)。人類針對任務(wù)目標(biāo)制定數(shù)據(jù)搜集策略、路徑和相關(guān)性判別規(guī)則，指導(dǎo)計(jì)算機(jī)采集系統(tǒng)從全網(wǎng)范圍廣泛搜集目標(biāo)數(shù)據(jù)，根據(jù)搜集數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性、相關(guān)性、客觀性以及數(shù)據(jù)來源的原發(fā)性，調(diào)整搜索計(jì)劃和智能搜索工具規(guī)則及參數(shù)，深度挖掘潛在目標(biāo)數(shù)據(jù)。

　　在數(shù)據(jù)處理層面。處理是數(shù)據(jù)應(yīng)用的必要環(huán)節(jié)，是保證數(shù)據(jù)質(zhì)量、提高數(shù)據(jù)分析效率的關(guān)鍵。人類根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)建立數(shù)據(jù)處理分析平臺，通過設(shè)置相應(yīng)篩選、聚類、對齊等規(guī)則，剔除無效數(shù)據(jù)、無關(guān)數(shù)據(jù)、冗余數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對大規(guī)模非完整、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的實(shí)體抽取、關(guān)系抽取和元數(shù)據(jù)構(gòu)建，并通過交叉驗(yàn)證、溯源分析等方式進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)真實(shí)性和準(zhǔn)確性。

　　在數(shù)據(jù)分析層面。分析是數(shù)據(jù)應(yīng)用的核心環(huán)節(jié)，是實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)到知識的關(guān)鍵。人類利用關(guān)聯(lián)分析、對比分析、邏輯分析、地理空間與位置分析、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析、情景感知、數(shù)據(jù)流分析等系列分析工具，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)部分模式，形成便于人類理解的可視化結(jié)果，并結(jié)合人類經(jīng)驗(yàn)及專業(yè)領(lǐng)域知識，實(shí)現(xiàn)對分析結(jié)果的因果性解釋，綜合研判是否能客觀準(zhǔn)確回答實(shí)際需求。

　　在數(shù)據(jù)應(yīng)用層面。應(yīng)用是用數(shù)據(jù)分析結(jié)果解決實(shí)際需求的過程，是數(shù)據(jù)價(jià)值實(shí)現(xiàn)的最終環(huán)節(jié)?；趶?fù)雜的數(shù)據(jù)搜集、處理、分析過程，揭示隱情、查實(shí)真相、洞察危機(jī)、預(yù)測趨勢，為客戶提供論據(jù)精準(zhǔn)、論證充分的數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)品與服務(wù)，并人為監(jiān)督控制智能數(shù)據(jù)產(chǎn)品的使用合法性、道德性、安全性等問題，評判最終應(yīng)用效果，及時(shí)調(diào)整修改前期工作。

　　運(yùn)用以智能人工駕馭人工智能的第五范式，全程指導(dǎo)并動(dòng)態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)搜集、處理、分析和應(yīng)用各環(huán)節(jié)，完善數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，提高分析結(jié)果準(zhǔn)確性，探索智能計(jì)算無法發(fā)現(xiàn)的本質(zhì)關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)對無先例事件和小數(shù)據(jù)事件的分析研判，這是挖掘大數(shù)據(jù)價(jià)值特別是開源網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)價(jià)值的必然選擇，也是驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)應(yīng)用能力升級的必然選擇。

　　轉(zhuǎn)自：經(jīng)濟(jì)參考報(bào)

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