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人工智能的识别分类、知识生成和决策三大领域简述

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人工智进入大家的视野,搜狗公司也在人工智能领域中崭露头角。有人曾经问:“搜狗为何转型做人工智能?”事实上,搜狗作为一家搜索公司,本身就一直在使用人工智能技术,不论是在大数据、云计算方面,还是在今天的深度学习。对于人工智能有不同的定义方法,我们更希望在技术之外从产品的角度去理解人工智能的价值,所以我们把人工智能分为识别、生成、决策三个应用领域。

这三个应用领域实际上描述了今天人工智能主流发展中的突破点。比如从2012年ImageNet的发展来看,图片识别性能提升显著。此外,之前微软高调宣称,其研发的语音识别技术已真正超过人类,这也是识别领域的一大进展。在学术领域,决策识别、生成三者重要性相当。但在这三个领域中,个企业如果希望产生市场价值,则需要重点关注决策,因为识别和生成背后很难有较强的商业模式决策才是商业智能中的核心。投资界有时候会因为某些公司的图像识别或语音识别技术,畅想该公司在未来的价值,实际上这种想法十分危险。因为大量做图像和语音识别的公司将其技术或成果推向市场时,并未找到很好的应用场景。比如有的公司做出一个安防系统,却发现该系统不能创造直接价值,最终只能将系统出售所以,机器能够帮助人类做决策才是最重要的,也是三个应用领域中商业价值最大的。

搜狗现在已有非常巨大的用户规模,电脑端国内第一,移动端搜狗输入法位居第三,仅次于微信和QQ。搜狗的用户规模虽然大,但是输入法本身不是一个做决策的机器:用户在输入内容时,需要输入法提供最精确的结果。如用户输入“腾讯”,机器就不能反馈“阿里”;输入“淘宝”,机器不能给出“京东”。所以从一定程度而言,输入是精确地翻译用户需求的过程,输入法很难参与决策,商业价值低。但搜索引擎不是,它本身是根据关键词或概念,帮助用户做出分析判断。

在互联网行业中,真正盈利的公司屈指可数。但是搜狗在去年凭借搜索引擎创造了1亿多美元的利润。基于这些前提条件,可以说明:搜索本身是商业模式极好的互联网应用。但是16年5月份“魏则西事件”后,面对搜索,广告用户会产生负面想法,其实广告本身没有错误,谷歌也在做广告,但做得很好。所以,既要商业模式好又要快速盈利,这是搜索的重要任务。

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