1956年世界達特茅斯會議上誕生了“人工智能”的概念，經歷四起四落、長達半個多世紀的發(fā)展，人工智能終于在近幾年迎來了爆炸式增長。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很有趣的例子：人工智能是一輛奔跑的汽車，算法是發(fā)動機、數(shù)據(jù)是汽油。隨著AI技術發(fā)展和研究的深入，發(fā)動機的性能會越來越強，不同開發(fā)者設計的發(fā)動機會有優(yōu)劣之分;與此同時，汽油是AI行駛的動力之源，如果沒有數(shù)據(jù)，再好的汽車也無法啟動。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趙勇也分享了一個非常獨特的看法：人工智能已經度過了以“核心算法”見長的第一階段，正在向“數(shù)據(jù)智能”的第二階段轉變。
“核心算法”見長階段還處于算法PK的過程。拿人臉識別來講，作為崛起較早的人工智能技術分支，F(xiàn)RVT、Mega Face、LFW各種全球人臉識別競賽充斥了新聞版面，無論是新興人工智能企業(yè)還是老牌互聯(lián)網企業(yè)甚至是安防企業(yè)都在算法PK方面進行的異?；馃幔阕肺亿s、互不相讓，但隨著算法水平的優(yōu)化和成熟，核心算法階段已經逐漸成為過去式。當然，格靈深瞳也交出了一份漂亮的成績單：
7月初，全球最權威的人臉識別算法測試(FRVT)公布了最新結果，首次參與此競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”測試項目中獲得全球第一名的佳績;在2018年公安部交通管理科學研究所主辦的第一屆全國道路車輛圖像特征人工智能識別算法競賽中，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別技術競賽中，格靈深瞳的行為識別算法也獲得了全國總排名第一的佳績。這些成績都證明了格靈深瞳在人臉識別、車輛識別和行為識別這三個極具規(guī)模應用前景的技術上，處于國內乃至國際領先的技術水平。
行業(yè)核心算法優(yōu)化至一定程度，比如可商業(yè)化應用的標準，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、非結構化的，比如公安、交通等行業(yè)產生的大量的視頻數(shù)據(jù)。據(jù)格靈深瞳趙勇介紹，中國現(xiàn)在約有安防監(jiān)控攝像頭1.76億臺，但其中絕大多數(shù)只有基礎的監(jiān)控和錄像功能，產生了大量的非結構化數(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)智能的關鍵則是數(shù)據(jù)驅動決策，讓機器具備推理等認知能力，大數(shù)據(jù)能夠指導決策，在完成業(yè)務數(shù)據(jù)化進程后，開始進入到業(yè)務智能化，依靠數(shù)據(jù)去改變業(yè)務。
關于數(shù)據(jù)智能的布局，格靈深瞳主要依賴于其自主研發(fā)的兩大基礎平臺：智源視覺計算平臺、靈犀數(shù)據(jù)治理平臺。
從原始數(shù)據(jù)到智能數(shù)據(jù)： 智源視覺計算平臺。該平臺可以把原始的視頻數(shù)據(jù)轉化為基礎的結構化數(shù)據(jù)，完成“從原始數(shù)據(jù)到智能數(shù)據(jù)”的任務。目前智源視覺計算平臺可以實現(xiàn)全目標解析和融合，包括人臉、人體、車輛、非機動車等等。從細分特征來講，智源視覺計算平臺支持年齡、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種非機動車特征。
從智能數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)智能： 靈犀數(shù)據(jù)治理平臺。該平臺的目標是從各種結構化數(shù)據(jù)中挖掘行為規(guī)律、關聯(lián)關系、消費習慣等有價值的信息，為上層的應用平臺提供目標線索、安全管理、商業(yè)運營等方面的認知數(shù)據(jù), 實現(xiàn)“從智能數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)智能”的關鍵任務。其一方面匯聚智源視覺計算平臺獲取的人臉、人體、車輛、非機動車等目標的結構化數(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，構建全目標的知識圖譜，真正完成對場景和目標的認知理解。拿更具象化的例子來說，其可以描述出目標人在過去幾個月的活動軌跡，他的朋友是誰，周圍打交道的人和他是什么關系，他的消費習慣等等信息。
無論是核心算法還是數(shù)據(jù)智能，技術始終要服務于現(xiàn)實，AI也要商業(yè)化落地。格靈深瞳基于兩大基礎平臺發(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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