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瑞莱智慧 RealAI:第三代人工智能什么样?安全、可靠、可信

2020-5-18 16:18| 发布者: 暖栀______| 查看: 103| 评论: 0

摘要: 马斯洛需求层次理论认为人的需求具有从低到高,递进发展的变化。实际上,技术应用的发展也具有类似递进优化的趋势。此外技术的不断优化也推动新需求的出现,再反推技术的再创新,这是一个发展的闭环,其逻辑可以从

马斯洛需求层次理论认为人的需求具有从低到高,递进发展的变化。实际上,技术应用的发展也具有类似递进优化的趋势。此外技术的不断优化也推动新需求的出现,再反推技术的再创新,这是一个发展的闭环,其逻辑可以从人工智能的发展解释。

业内人士根据人工智能的历史发展节点,技术路径、商业化发展,提出了许多阶段划分理论。有人提出了强、弱人工智能的分别,李开复提出了人工智能的发展是从黑科技到形成行业解决方案和产品,再到正要进入的 AI+、AI 赋能传统行业的阶段。对此,专注于第三代人工智能技术研发的 RealAI(瑞莱智慧),从技术的角度去解读了人工智能的发展。

首先,第一代是知识驱动的符号模型,最典型的是逻辑专家系统,它能够基于规则狭义定义任务。第二代则是数据驱动型 AI,包括早期的浅层统计学习方法、现在最热门的深度学习方法。其特点是从数据内部,不是由人提取知识编写程序,而是由程序或神经网络自动从数据中提取经验和规则,来完成未来的决策任务。目前市场上的人工智能应用大多以第二代人工智能技术为主流,不过,RealAI 认为是时候开启第三代人工智能。

近年来,人工智能技术从大爆发到探索落地并非一帆风顺,目前各类人工智能应用正在进入相对成熟期。不过,RealAI 认为随着 AI+行业,部分场景应用的深度挖掘,及技术渗透加强,一些技术弊端也会凸显。据 RealAI 公司副总裁唐家渝介绍,第一代人工智能技术存在大规模应用的局限,而第二代人工智能则面临着高度依赖大量高质量数据、不能适应不断变化的条件、算法可解释性非常差等诸多问题。“比如现在很多 AI 系统通过医学影像,判断一位患者得了什么病再给出诊疗意见,但 AI 往往只会给出一个结果,并不会合理解释它是如何得出这个结果的。” 唐家渝表示,而 RealAI 则希望提供更成熟可信的人工智能技术。

作为孵化于清华大学人工智能研究院的产学研技术公司,RealAI 依托于清华大学源头性的创新技术,致力于打造安全、可控的第三代人工智能,并赋能工业制造、金融、公共安全等高价值产业。

据唐家渝介绍,RealAI 提出的第三代人工智能是 “知识+数据” 双驱动,其创新包括三个特点:一是可信,算法能够提供白盒化模型和人类可理解的决策依据;二是可靠,能够在各种情况下实现预测效果的可靠性提升;三是安全性,即便算法受到恶意攻击,或存在缺陷样本,仍能保持较高的判断能力。“第三代人工智能是实现通用人工智能的一种方式。” 唐家渝做了一个形象的解释,通用人工智能的目标是:在各场景下都可以像人一样做决策。

那么,RealAI 如何打造更优化的人工智能解决方案?

唐家渝透露,RealAI 第三代人工智能以贝叶斯深度学习为核心技术,贝叶斯深度学习可以理解为 “贝叶斯机器学习” 与 “深度学习” 方法的结合。据介绍,贝叶斯机器学习是传统的人工智能方法,甚至比深度学习神经网络出现更早,该方法以贝叶斯定理为核心,优势是可以将人的经验知识引入到决策里,进行不确定性计算。“第一,该方法在给出结果的时候,可以给出概率及分析理由。第二,因为加入了人的经验,训练过程不再完全依赖于数据,作出的决策也更符合人类意识,更安全。”

唐家渝以一个案例说明,如自动驾驶领域,传统深度学习方法需要在训练过程输入尽可能多的物体数据才让自动驾驶的识别系统学会分辨行人与车辆的区别,但融合贝叶斯方法后,无需将所有的物体数据都输入,或许只需要告诉系统类似多面体的物体很可能是交通工具之类的概念,将知识驱动与数据驱动的方法结合起来,系统很大程度上就不会识别错。“经验是可推理的,数据是不可推理的,传统的深度学习模型无法模拟人类对知识、经验进行推理的理性行为。” 他说。

随着人工智能应用潜力的进一步挖掘,国外已经有一些企业在探索基于商业应用的更优技术解决方案,如 DeepMind 等科技企业提出 “人工智能需要更鲁棒、有更好的对抗性、更高的性能”。与多数尚停留在研究阶段的企业相比,RealAI 在这一领域的探索走得更深。据悉,目前,RealAI 与国内多家工业制造企业、大型金融机构、政府机构开展合作,将安全可控的第三代人工智能落地到产业界,提供工业预测性维护、工业检测、无监督反欺诈、人工智能系统安全检测等服务。

唐家渝介绍了金融和工业的部分具体应用场景,如金融领域的借贷风控,目前银行判断是否借款给申请人的大多数模型都是直接给出判断 yes or no 的分数。但 RealAI 可以针对每一位申请人,考虑多种因素,并且将每种因素对结果的影响概率告诉到决策系统,针对最后给出的结果,可以进一步地去看每一位申请人的特点,真正做到 “千人千面”。

在工业场景,RealAI 的解决方案可以帮助预测被监控的部件或者设备的健康状况,给出指标数据显示问题,预警损坏。“工业场景对可靠性的要求很高,目前相比于其他行业场景仍是蓝海,结合目前新基建的大背景,该行业前景非常可观。” 他补充道。在商业模式方面,RealAI 主要是打造安全可控人工智能基础平台,并联合行业头部企业,共同落地一站式行业解决方案。

除了金融、工业领域,RealAI 也开辟了一条全新的商业赛道—AI 安全。不同于应用人工智能技术赋能公共安防、网络安全等传统安全产业,RealAI 是专注人工智能本身技术性或功能性的安全问题。比如目前已广泛应用的人脸识别等人工智能系统存在被恶意数据欺骗的安全隐患,针对 AI 算法存在的这类潜在漏洞,RealAI 开发出世界首个针对 AI 在极端和对抗环境下的算法安全性检测与防御加固的工具平台——RealSafe 人工智能安全平台,被视为人工智能时代的 “杀毒软件”。

据透露,除了上述领域,RealAI 还在探索新的市场方向。唐家渝没有透露具体的细节,不过他表示:“行业本身拥有比较大的市场规模,场景应用对可靠性和可解释性的需求比较高,这样的市场是我们会继续布局的。”

此外,值得一提的是,截至今目前,RealAI 已经完成了两轮融资,融资总额约 1 亿元人民币,投资方包括松禾资本、BV 百度风投、中科创星、同渡资本和水木清华校友基金。


来源:搜狐
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