如何实现人工智能技术的真正落地？——神州泰岳张瑞飞有话说

4月27日，神州泰岳AI大数据副总裁张瑞飞受邀出席2018人工智能（保定）国际创新合作峰会，并发表了“交付价值之路，融合与共享”的精彩演讲。

神州泰岳AI大数据副总裁张瑞飞（左二）

张瑞飞基于神州泰岳在过去两年对人工智能业务的探索，就“什么是人工智能的真正竞争力“、”如何实现人工智能技术的真正落地“等问题与在场嘉宾分享了自己的观点。

神州泰岳AI大数据副总裁张瑞飞发表演讲

深度学习必须与语言结构研究交互发展

张瑞飞认为深度学习必须同语言结构研究并举、交互发展。深度学习在过去的2-3年中被描述成了一个万花筒，似乎任何行业问题只要加上深度学习就能完美解决，但事实并非如此，特别是在认知领域，深度学习的效果并不完美。因此，发展人工智能，深度学习并非唯一的路径，深度学习之外，还有很多基础理论和算法值得关注，比如说迁移学习、比如说增强学习，因此深度学习不应被过度宣扬。

未经大数据锤炼的人工智能模型都不好用

张瑞飞表示人工智能应该和大数据做更好的结合，并在结合方式、结合后的抽象方法上不断创新，这是AI和BD充分结合的难点所在。在行业落地的过程中，神州泰岳团队越来越清晰地认识到：未经大数据锤炼的人工智能算法模型往往是不好用的模型。神州泰岳之所以能够在行业落地过程中取得一定的成绩，主要是因为紧密结合了数据源，并不断总结规律，储备其中可能存在的未来技术门槛并真正形成自身的技术优势：比如CPU和GPU的融合计算，比如其中海量流式数据的快速处理、比如大数据中复杂逻辑关系、数据清洗、数据标注等的标准化和产品化。

认知学习的研究才刚刚起步

认知学习是真正地去理解人的思维、人的情感和人的意识的过程，是人工智能皇冠上的明珠。但就像我们人一样，人的一生都在构建自己的世界观模型，这个模型在人的神经系统里不断反馈，才逐渐形成一个自我的神经系统。张瑞飞说：在人工智能框架里，我们同样需要这个过程，只不过在这个过程中我们永远只能做对世界的近似反应，这是人工智能的局限，而对人类思维的近似模拟，难度更大，偏差度也会更大，这是目前学术上一个非常困难的问题，对于这个领域的研究也才刚刚开始。

攻坚认知难题，带动AI落地

神州泰岳2016年6亿现金收购中科鼎富，自此涉足人工智能自然语言处理这一专项领域。到今天为止，神州泰岳已成为国内最大的自然语言研究机构之一，非常专注、非常聚焦地针对自然语言处理这一领域难题展开研究攻坚。

2018年，公司在智能公安和智能金融两大领域着重发力，期望以人工智能NLP技术和大数据处理技术为公安、金融两大行业注入全新的技术能力，带动相关行业的运行效率的飞跃式提升。

在与公安领域的合作中，人工智能技术可以应用在多个领域，从刑侦、经侦、治安、情报到法制，都有非常具体的应用场景。通过整合案事件、现勘、笔录、警情、人口、网络数据等各警种来源的海量数据，并对数据进行交叉碰撞和人工智能分析，会浮现出大量线索，这些线索以往多以某种态势存在，很难被人工挖掘，现在可以通过人工智能系统提炼出来。

产学研携手，释放AI生产力

神州泰岳在人工智能领域，坚持技术合作路线，大力投资于产学研落地。目前在中国中文信息处理学会指导下，与清华，北大，哈工大、北师大、苏州大学，东北大学，中科院自动化所、软件所等国内20多所自然语言处理核心研究机构的30余团队紧密合作，将行业应用、数据、实施能力与先进技术配套结合，相互协同，构成了产业落地实际能力，让人工智能技术能真正具体的服务于企业、行业、社会，共同构建行业生态，充分释放AI的生产力。

新媒说（xinmeishuo）