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人工智能亟待突破

当前，人工智能技术正从感知智能迈向认知智能的过渡阶段。随着技术与产业的深度融合，众多智能产品如智能音箱、智能手表、智能车载设备等不断涌现，语音交互也将逐步取代传统的触摸屏操作。为了推动AI向可理解、可解释、能与人类协同工作的方向发展，我们需要新一代技术的支持，以借助AI的大数据处理能力获取新知识，实现跨越式进步。民诺科技CEO刘运兴在采访中分享了他对“新一代人工智能技术”的看法，他指出，阿尔法狗的成功引发了深度学习的研究热潮。在此期间，语音识别和图像识别技术取得了显著进展，使得AI产品迅速落地。然而，深度学习在推理和认知方面存在局限，因为它是一种“黑箱”技术，其工作原理难以理解，无法解释，也不能融合知识。就连深度学习的先驱者哈萨比斯也在一次峰会上表示，深度学习不能带来通用人工智能。

人工智能的“昨天、今天和明天”

1956年的达特茅斯会议标志着人工智能的诞生。1996年，IBM的“深蓝”计算机战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，显示了AI技术的重大突破。二十年后，谷歌的“阿尔法狗”击败围棋世界冠军李世石，再次引起人们对AI的关注。从技术层面来看，人工智能大致分为计算智能、感知智能、认知智能和超级智能四个阶段。计算智能依靠强大的算力和程序化的特点，如“深蓝”击败卡斯帕罗夫。感知智能依赖机器学习技术，主要用于图像和语音识别，例如人脸识别安检和语音指令查询。认知智能则要求机器理解人类语言和意识，进行推理和判断，并使处理结果可被人类理解。超级智能则是认知智能技术成熟后，机器利用大数据处理能力，超越人类个体能力的新阶段。

当前的发展趋势

当下，人工智能正处于从感知智能向认知智能的过渡阶段，许多国家已将发展AI提升至国家战略。美国国防部计划在未来五年内投资20亿美元，推动AI在沟通理解和逻辑推理方面的发展。这表明，打造“可解释的AI”、更好地理解AI，使其更安全地应用于大规模场景，成为关键目标。因此，我国领导人在“新一代人工智能技术”上的讲话具有深远的战略意义。

新一代人工智能技术如何破局？

关于新一代人工智能技术的发展方向，业内仍有不同意见。刘运兴认为，纵观人工智能的历史，结合实践经验，我们发现其发展呈螺旋式上升的趋势。深度学习虽然热门，但其前身“人工神经网络”曾多次陷入低谷。然而无论是“神经网络”还是“深度学习”，本质上都是由机器学习演变而来，都会存在局限性。在人工智能从感知时代向认知时代迈进的过程中，知识图谱技术将迎来新的发展机遇。

知识图谱的前景

知识图谱技术曾经历过起伏，从最初的本体论、语义网到后来的知识图谱，这一过程仍在继续。近年来，大公司在深度学习领域的投入较多，导致知识图谱技术发展较为缓慢。例如，百度和搜狗早在2012年就推出了知识图谱技术，但这些年来并未看到显著的创新成果。随着机器认知时代的到来，新一代知识图谱技术的开发变得迫切。

民诺科技的经验

刘运兴谈到，自2014年起，民诺科技便将发展新一代知识图谱技术作为主要方向。结合过去本体论和语义网的研究成果，通过创新本体模型设计，融合知识图谱和自然语言理解技术，增强了机器对自然语言的理解和推理能力，构建了以知识图谱为核心技术的机器阅读系统。从本体论角度出发，将整个世界视为一个本体，通过知识推理和搜索引擎技术找出事物间的联系，推演它们的相互作用关系。这种技术在金融、军事、公共安全等领域有着广泛的应用前景。民诺科技早期成果主要集中在金融投资领域，如2015年开发的《蜂鸟数据1.0》（AI金融产品）可以实时阅读并处理全网新闻资讯，识别金融领域的投资风险，挖掘潜在交易机会，并给出判断依据。它还可以推理新闻媒体和上市公司之间的关系，评估新闻的真实性和可靠性。因为蜂鸟数据背后有一个强大的金融知识图谱支撑，涵盖了金融领域的各类机构、政策工具、产业链条、上市公司、产品服务、财经人物及其关系。我们可以通过这些关系来预测某一事件对上市公司的影响及影响的传导机制。我们的最终目标是构建一个拥有知识、能思考、能与人类沟通协作的通用智能系统。

总结

2017年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，提出了三步走的战略目标。同年12月，《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020）》详细规划了未来三年的发展重点和目标。通过一系列的顶层设计和规划，预计中国将在不久的将来成为世界人工智能领域的主要创新中心。同时，在大众创业、万众创新的背景下，国家也为像民诺科技这样的小微企业提供了良好的创新环境，让更多年轻人有机会实现自己的科技梦想。