神州泰岳人工智能认知-数据中心联盟.pdf

认知+全媒体时代的人工智能 神州泰岳创新中心 张瑞飞 AI 感知（视觉识别和语音识别） 认知（自然语言语义识别） 技术 场景 创新 创新 以深度学习为代表的机器学习成为了AI算法的基础 大数据 带来的样本易获取 GPU 带来的算力大提升 从感知智能的角度 成就十分巨大 看的到 听的到 说的清 机器学习的算法是普惠的 GPU带来的算力是普惠的 学习样本已经更加易于获得 语音识别不语义理解较为关联 企业希望涉足认知技术 从认知智能的角度来看深度学习效果丌如预期 路还漫长 DEEP LEARNING 大 量 没有较高的答案专业性要求 的 样 本 互联网上最多最容易获得的样本数据 数 据 或者样本数据易于获得且易于积累的领域 深度学习局限性 语义信息无法很好的表达和计算，语义转换成了大规模的词语向量，量很大，但无法精确表达 词向量：（Distributional Representation ） 1. 同义反义无法区分（友善、和蔼是差的反义词） 2. 评价对象和评价概念丌区分（语气、态度、说话是差 结果中杂质太多？基本没有仸何语义信息 的评价对象） 3. 杂质太多（的态度、李艺华） 用智慧发现信息价值 Discover information 尤其是在行业领域深度学习还将面临三个挑战 缺乏足够丰富的样本数据 中文歧义性的挑战 应答结果的与业性要求 算法训练、测试、调优困难 相同的含义丌一样的表达 应答准确性丌可让步 相同的表达丌一样的含义 认知 神州泰岳的技术路线是什么 许嘉璐 著名语言学家，第九、第十届全国人大常委会副委员长 泰岳认知+ 在技术创新之同时亦创理论之新，形成具有中国 自成一派为国增光 气派的信息处理流派，为国增光。