الأنفس جي تقرير جديد

"مهرجان الربيع AI"، وقال "النمل اللباس الذهب هي شركة التكنولوجيا يحركها، ونحن نفعل، هو جعل التكنولوجيا AI لتصبح نقطة ارتكاز التمويل الشامل." نائب الرئيس النمل اللباس الذهب، كبير العلماء الدكتور ترسم بعيدا، في الصين هناك جي الأنفس 2017 يمثل المصدر المفتوح للبيئة AI التكنولوجيا الجديدة قمة.

قبل نحو شهر، في قاعة "المتطورة الذكاء الاصطناعي" الشمالية سلسلة من الدورات، وكان الكثير من مفهوم التكنولوجيا AI وبرات آند ويتني المالي باعتباره الطلاء مزيج المتحدث الضيف معا. جي وون في قمة التكنولوجيا AI الجديدة، أكد ترسم بعيدا مرة أخرى: "النملة نقطة مفتاح الذهب هي أن جوهر الخدمة برات آند ويتني الخدمات المالية، وتحقيق خدمات مالية شاملة تعتمد على التكنولوجيا والذكاء الاصطناعي والبيانات الكبيرة".

المشهد! المشهد! المشهد!

من التقنية إلى الأرض، وتطبيق AI لتصبح مسرحا لالكلمة على هذه الحكمة يوان جديد قمة التكنولوجيا. الطلاء حتى أنه في هانغتشو، واللباس الذهب النمل والالتحام حكومة المدينة المباشر لأكثر من 100 الخدمات البلدية، مثل السائقين التوقف عند الاشارة الحمراء، يمكن أن تدفع مباشرة من قبل Alipay. "وبعد ذلك بعض الأمثلة، و Alipay يمكن شراء تذاكر مترو الانفاق في مدينة هانغتشو، وعندما بذور السمسم على درجة الائتمان معينة، يمكن للناس البقاء في الفندق مجانا الودائع، والإيجار خالية من الودائع، يمكن للناس استخدام مسجل Alipay في مستشفى الطب الصيني، يمكنك أن تأخذ الحافلة في الواقع. وكلها تعتمد على الساحة ".

التغييرات في هانغتشو، الصين مجرد صورة مصغرة الآلاف في المدينة "، في مقاطعة تشجيانغ، وهناك 600 مليون شخص سنويا التمتع بخدمات المدينة، ويتحقق كل ذلك من خلال الهاتف النقال. على سبيل المثال، 95 من محلات السوبر ماركت، يمكنك المتاجر جعل الدفع بواسطة Alipay، وهذه البيانات وراء يمكنك ان ترى ملابس الشخص، والإسكان وغيرها من الجوانب. حتى لمسة حالة ضعت بالفعل أساسا متينا جدا بالنسبة لنا، مما يسمح لنا الجمع بين التقنيات والسيناريوهات، وتوفير خدمة ذات قيمة حقيقية. "

"ربما تتساءلون لماذا يتكلم الكلام AI حول هذه؟ شخص ما كتب مؤخرا مقالا يتحدث عن الترفيه تريند من منظمة العفو الدولية. وتحدث هذه في الواقع عن الحس السليم، AI هو جزء لا يتجزأ من المشهد ...... أنا لا أعتقد أن التكنولوجيا هي أول إنتاجية، والمفتاح هو كيف الأرض، تلعب بها القيمة في الساحة التجارية ".

الرسام يعتبر الان تجربة مهمة جدا هي "عدم جعل التكنولوجيا لم التكنولوجيا، يجب علينا أن نفكر في القيمة التجارية للبيانات من المشهد، المشهد أمر بالغ الأهمية، وإلا فقط داخل الشركة وراء الأبواب المغلقة، تبذل أي استخدام إذا كانت الشركة البدء، وقد متجهة هذه الشركة ليتم الانتهاء. هذا هو في الواقع نقطة حرجة جدا. على سبيل المثال، أن أفعل مشروع في أول علي، هل الخادم المعلمة هو آلة توزيع منصة التعلم. ولكننا نجد أولا تطبيق بسيط بشكل خاص، تخمين ما المشهد لدينا قيمة تجارية؟ نعم، هذا الإعلان ل".

"لذلك اعتمدنا على نسبة النقر إلى الظهور ويقدر هذا النظام لأن النظام سترفع 1 ، هناك العديد من الفوائد؛ .. ارتفع بنسبة 1 في المئة مكاسب أكثر كان علينا أن نفعل هذا المشروع، في التنبؤ في الوقت الحقيقي مزدوج 11 توصيات المنتج المستخدم، وأصبح علي بابا في وقت لاحق أول منصة تعلم الآلة على نطاق واسع. لذلك أولا عليك أن تجد قيمة تجارية بقعة الهبوط، وإذا لم نفعل الخادم المعلمة، نفس التكنولوجيا، هو طريق مسدود. في الشركة، في بيئة الأعمال، فمن المؤكد أنها لا مستقبل ".

"تطبيق آخر من هذا القبيل تعلم عمق التقنيات. ويجلب التعرف على الصور، تقدما كبيرا التعرف على الصوت، NLP وغيرها من المناطق، ولكن أين نقطة هبوطه؟ كل ذلك يعتمد على مكان القيم الأساسية الخاصة بك. بدأنا جدا على وجه التحديد، لا خدمة العملاء. قد تعتقد أن هذا ليس صناعة مثير، ولكن يمكن القيام به حقا لها قيمة تجارية كبيرة. وينعكس هذا أيضا في القدرة على أن تكون في مكان الحادث. "

أما بالنسبة للعلاقة بين المشهد وبعد البيانات، والحوسبة السحابية والخوارزميات، لرسم مناقشتها الآن، "في الواقع، العديد من الشركات اليوم يجري، أو تم الانتهاء منه في النصف الأول من السباق قطاع الإنترنت المحلية، نبدأ المنافسة الحقيقية هي القدرة على الحوسبة السحابية مثل علي، مثل اللباس النمل الذهب من سحابة، مثل أمازون ومايكروسوفت سحابة، وهذه البيانات هو في الواقع وراء المنافسة الذي بيانات المشهد في الواقع قيمة في حد ذاته له علي الاستعارة الداخلية: البيانات التربة، والتربة بناء المباني العالية، من أجل توليد القيمة، والتي تعتمد على الخوارزمية، من خلال الذكاء الاصطناعي. لتكون قادرة على انعكاس حقيقي لقيمة لها، بدلا من الجلوس على جين شان على تناول الخبز. نحتاج الذكاء الاصطناعي، بحيث المسرحية المجتمع قيمة البيانات المقدم من المستخدمين، و خدمات قيمة للعملاء. المشهد نطاق العمودي هو مشهد مهم جدا في حين يصل البيانات لدينا، في حين من أجل تقديم خدمة ذات قيمة حقيقية ".

دعم من سمارت للتأمين

في هذا المشهد العظيم للخدمات المالية، لا سيما في الطلاء بعيدا حيث خدمة العملاء الذكية، شخصية توصية المنتجات والمعلومات والتأمين والاكتتاب السيارات وغيرها من سيناريو صغير كمثال لإظهار التطبيقات والقيمة المتولدة التكنولوجيا AI.

"النمل على بناء قدرات خدمة الذهب وتطبيقات الذكاء الاصطناعي في جميع الجوانب، ونحن مجهزة القدرة هو المعيار جدا - تعلم الآلة، معالجة اللغات الطبيعية (NLP)، التعرف على الصور، التعرف على الصوت، وخاصة التعرف على الكلام، والاستفادة الكاملة من يتطور علي المجموعة الخاصة قدرات التعرف على الكلام. اللباس النمل الذهب أيضا العديد من تطبيقات الأعمال ".

"وفي اليوم أصبحت الأمور إجماع - إذا كنت تفعل منصة، وليس كل الأعمال يموت هذا يقول كنا التنفيذي للاستراتيجية في فستان النمل الذهب، لدينا مشهد غني جدا، على بعد دقائق من السمسم الائتمان. وقروض السيارات والقروض الاستهلاكية، والسيطرة على المخاطر، والتسويق، ومساعد ذكي جدا، والتكنولوجيا في حد ذاتها والبيانات والساحة التجارية لديها مزيج جيد للغاية ".

• خدمة العملاء الذكية

"الذكي النمل مساعد اللباس الذهب هناك العديد من الأمثلة، بوت ليس لدينا التركيز، والتركيز على مسابقة معرفة المنتج، مثل المنتجات المالية، والسفر الانتهاء كتاب تذاكر السينما أو يأمر حتى، فضلا عن الخدمات المالية، مثل اختيار الذي يقارن التأمين تناسب.

"في ثوب الذهب النمل، تطبيق الروبوت موحدة هو خدمة العملاء. ويمكن القول مشروع خدمة العملاء في الذهب النمل أن المشروع الذكاء الاصطناعي القياسي الطابق الأول، الذي بدأ على شكل خدمات الإنسانية النموذجية، وهناك العديد من مراكز الاتصال في تشنغدو الآلاف من الناس كل عام مزدوجة 11 للرد على الهاتف مشغول جدا. علينا أن نفعل خدمة العملاء الذكية في عام 2015، واستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحسين الكفاءة العامة لخدمة العملاء. فعلنا نحو ستة أشهر، ارتفع معدل النفس فجأة إلى 60 من 94 في عام 2016 بوفيه معدل يصل إلى 97، 11 ازدحاما الوقت مزدوج العام الماضي، وهي خدمة اثنين من العملاء صغيرة هي في الواقع من السهل جدا. هذا العام لدينا مؤشر جديد من قبل أسبوعين أو ثلاثة أسابيع، فقط تفعل ذلك. هذا المؤشر الجديد ليس فقط لمساعدة الذات معدل، ولكن أيضا لتحسين نوعية الخدمة، ونحن بحاجة إلى عنوان أفضل للمشكلة. وصلت قبل أسبوعين، حققنا معدل روبوت حل مشكلة 73 أكثر من معدل حل على الانترنت الشخص من 71. وهذا هو تحسين القياس.

يتم عرض PPT على ثلاثة بسيط عرض الحقيقة APP، والتي تبين الروبوت نفسه هو كيفية الإجابة على الأسئلة، وثانيا، حتى لا تسأل أسئلة، لا تعتمد على إشارة إدخال الكلام أو معلومات NLP، سلوك المستخدم المسار ولكن من خلال تلقائيا تحديد المشكلة الحالية حيثما كان ذلك ممكنا، فإن النظام يخصصون وقتا لتدريب نموذج وفقا لتتبع وتحليل سلوك المستخدم، وثالثا، + الذكاء الاصطناعي. أنا لا أقول جميع الآلات بدلا من الناس، ولكن عندما صاحب العمل، كيفية استخدام الناس لآلة لتحقيق مكاسب في الكفاءة. أنا هنا لخدمة عملائنا وصغيرة جدولين، على سبيل المثال، كيف تصبح صغيرة تجربتين جيدة جزء من الجدول نفسه، وذلك باستخدام عملها لمساعدة أخرى صغيرة اثنين. وهذا ما يسمى الحكمة من الجدول، على ترقية واسعة النطاق من "القليل اثنين" نوعية الإنسان من الخدمة. لا يقلل فقط من القوى العاملة، فإن المشروع أقل من ستة أشهر، والاحصاءات لدينا طرح التكلفة البشرية، ناقص تكلفة GPU، الشركة حفظ أكثر من مليار من رأس المال. في حالة فستان النمل ذهبية للشركات في العام توسعا سريعا، تم تخفيض موظفينا قسم خدمة العملاء، في حين أن جميع رجال الأعمال الأخرى آخذة في الارتفاع - تم تخفيض فقط موظفي خدمة العملاء، يمكننا أن نرى فائدة من هذه التكنولوجيا. "

• توصية شخصية المنتج والمعلومات

"شخصية معلومات عن المنتجات والتوصيات، وهناك الكثير من المشاكل تكامل البيانات، مثل بيانات السلوك مزودي الكهرباء الشراء على كيفية اقتسام الثروة يمكن أن تساعد في التقدير، ويمكن قراءة المعلومات تساعدنا دفع للاستهلاك وهلم جرا.

وهناك فكرة بسيطة نسبيا تتمثل في الاستفادة من موقعنا عدد كبير من مصادر البيانات، لإنشاء نطاق واسع نسبيا تعلم عمق الشبكة، وجميع البيانات لجعل تعبير ضمني، في الكثير من المساحة داخل مصدر البيانات لدمج معا. وبناء على هذا، يمكنك حماية خصوصية البيانات، يمكنك أيضا جعل الكثير من التطبيقات المثيرة للاهتمام.

تفضيلاته القراءة يمكن تحليلها بواسطة سمات المستخدم عناوين الكنز المشورة والتوصية جماعة آراء، من الخوارزمية الأصلية تعزيز مباشرة يضرب ست مرات. ونحن نرى PPT، يظهر المستخدم هنا على الجوارب، واللباس الاختيار، مع فتاة جميلة ما تكون مشتركة؟ واحد هو أنها في كثير من الأحيان ارتداء الجينز الضيق نسبيا، فهي ان الكثير من الناس على شراء الخدمة شاشة الهاتف، لذلك قمنا بتطوير كسر منتجات التأمين ضد المخاطر الشاشة لهذه الفئة من السكان. هذا هو منتج شخصية غير مجزأة جدا، ولكن ذيل طويل جدا من سبيل المثال التطبيقات. "

• التأمين على السيارات والاكتتاب

"وتعلق أهمية كبيرة على صناعة التأمين تطبيقات البيانات الكبيرة، انتقل إلى اعتراف من الحشد، من الاحتيال إلى التسعير على أساس المخاطر، وما إلى ذلك، من البداية إلى النهاية في جميع أنحاء البيانات. شحن التأمين هو الآن أكثر مثال كلاسيكي، أريد لشراء شيء ما إلى الوراء، طالما أن أقساط أكثر من واحد من المال، ولكن كل من هو مختلف، نحن إلا أنها شخصية تماما. هذه ليست بداية من الفرق، ولكن الثمن، لذلك في البداية هذه الأعمال قد تخسر المال، ثم وضعنا اعلانا في الخوارزمية المستخدمة في الداخل التأمين، إنشاء علاقة بين الشخص واحتمال عودة المنتجات - وهذا هو في الواقع الكثير من الإعلانات هي مشابهة جدا لشخص النقرات على الإعلانات ولكن أيضا احتمال - توليد منتجات تأمينية جديدة بعد الحساب، والربح من منتجات التأمين واحد عشرات متناول يوم الملايين من هؤلاء. وهو مثال نموذجي للتجزئة ولكن مجموعة واسعة جدا من التطبيقات ".

"اكتتاب السيارات، مستخدمين ذكرت سرقة 32 دولارا في الهاتف. هنا وهناك الكثير من خوارزميات التعرف على الوجوه ونماذج من الحكم التلقائي ليس الذي في الواقع ليست سوى التعرف على الوجه يمكن أن تحسن بشكل كبير من الكفاءة العامة. "

بعض التحديات

لتطبيق التكنولوجيا AI في عدد من ملاحظة معينة من المشاكل والتحديات، ورنيش حتى كان له مناقشة رائعة.

• تعزيز نظام التعلم القائم على الحوار

تحت عنوان "في الواقع، لا يوجد الكثير من حالة نظام الحوار البيانات، فمن الصعب تحقيق بداية لتعزيز عملية التعلم، فمن الممكن يمكنك القيام به فقط قاعدة فنية، ولكن بعد ذلك إلى أبعد من ذلك، عندما قد تحتاج إلى إكمال المهمة، هدف المهمة في الوقت لديك مهمة وقت الانتهاء، مثل لعبة الشطرنج، لديك لإكمال المهمة، لكسب الآخرين. هذه المرة كنت والمستخدم هو في الواقع interation. هذه المرة يمكنك النظر في كيفية التدخل. نحن نعلم جميعا أن النموذج الترجمة، والكثير من نظام الحوار نموذج الترجمة، دعونا seq2seq، وهذا هو، تسلسل إلى تسلسل. إذا كان لديك مجموعة من تسلسل، إذا كانت عدة جولات من الحوار، لا يمكن التعامل، هو تسلسل لتسلسل آخر، ثم تسلسل آخر. في الواقع، وهذا هو التقنية التحديات، تحديات جمع البيانات، ووضع العلامات التحديات ".

• بيانات الدراسة صغيرة

"المشكلة أصبح الآن واضحا على نحو متزايد. في الواقع، نتحدث عن بيانات كبيرة اليوم، وقليلا من سوء فهم. أما من حيث تعقيد المشكلة في العديد من السيناريوهات، في الواقع، فإن البيانات ليست كبيرة، ونحن نريد لتحليل السوق المتغيرة باستمرار. وفقط وقال راي المعلم، أن ننظر في الشركة خلال العامين الماضيين، في الواقع، لا شيء أكثر من ذلك، كل ثلاثة أشهر عن الإضافة إلى هذا المزيج. في الواقع، أربعة أرباح العام. في حالة عدم بيانات كثيرة، كيف يمكن لهذا بيانات الدراسة الصغير حل المشكلة؟ "

• المنطق والمعرفة خريطة

أسئلة كثيرة تحتاج منك أن تفعل المنطق، إذا حدث، إلى B، B يحدث، العودة إلى C، لك كيفية القيام المنطق؟ اليوم، ونحن نفعل الكثير من التعلم العميق، على سبيل المثال، نصا، A يمكن أن يؤدي إلى B، تجد هذه الإجابات ذات الصلة. ولكن لا يستنتج B إلى C و C إلى D. إذا كنت تفعل المعرفة ورسم الخرائط، في الواقع، لا علاقة لها عمق التعلم، خريطة اليوم عميقة التعلم في الواقع هو بناء نموذج الرسم البياني، ومن ثم دفع إلى أسفل نقطة واحدة تلو الأخرى، وهذه الأطر هما إطار منفصل تماما، بل هو أيضا انقسام أ. لا يمكن أن يكون حقا آلية لديهم وظيفة من المنطق؟ هذا هو في الواقع ليس فقط القيمة النظرية، وأكثر قيمة من الأعمال التجارية، وقيمة كبيرة. خرائط المعرفة والتي سبق ذكرها، ونحن في الواقع لدينا الآن مجموعة من الخوارزميات يتحدث خريطة المعرفة، الرسم البياني المعرفة، ولكن نشرت العديد من المقالات الأكاديمية، لا تستخدم هذه الصناعة. وهناك عدد من الخوارزميات - لن أقول الذي الخوارزمية، وكتب البعض لا يزال صديقي - من الصعب تطبيق في هذه الصناعة، ولماذا؟ لأنه في الأساس لا يمكن تحقيق الدقة اللازمة.

• دون رقيب التعلم

"وبالإضافة إلى ذلك، والتعلم غير خاضعة للرقابة هو أيضا يصرخ بصوت عال نسبيا. هذه الدراسة مع البيانات الصغيرة ذات الصلة. وهناك وضعت الكثير من البيانات، وهناك الكثير من البيانات لم يتم وضع علامة، فكيف يمكن أن تستخدم البيانات غير المسماة يصل، حقا وتنعكس قيمة جميع البيانات حقا؟ بالطبع، والتعلم غير خاضعة للرقابة والإشراف المركز، فضلا عن التعلم شبه خاضع للإشراف (جزء هناك يتم وضع علامة). نحن كيفية الجمع بينهما لنتعلم معا التعلم؟ هذا هو اليوم في سياق اتجاه مثير جدا للاهتمام ".

• البيانات والنماذج مضغوط

"من يهتم صناعة، هو أكثر عملية وضغط البيانات نموذج. شخص سأل لي فقط أن التعلم العميق لا يمكن أن تستخدم للتداول الكمي، خصوصا في الترددات العالية. قلت الكلمات عالية التردد، وإذا كان هناك عدة طبقات التعلم العميق نموذج ، مثل جعل صورة متعددة الطبقات 100، في حين أن آمال التداول عالية التردد لإتمام الصفقة في غضون جزء من الألف من الثانية، أو جزءا من المليون من الثانية، وهما متضاربة التطبيقات الصناعية كثيرا يهتمون في الوقت الحقيقي، لا يمكن أن يكون الكثير من التأخير . كيف أسرع؟ هذا النموذج يتطلب ضغط، وتقنيات استخدام التجزئة، وهو اتجاه جيد للغاية ".

الطلاء وتختتم المحاضرة بكثير: نحن نقوم الحوسبة السحابية من الإنترنت عبر الهاتف النقال لتمتد إلى نهاية. النمل نقطة الذهب اللباس المفتاح هو أن جوهر الخدمات المالية برات آند ويتني، وتحقيق خدمات مالية شاملة تعتمد على التكنولوجيا والذكاء الاصطناعي والبيانات الكبيرة.

27 مارس، عقد تشي يوان جديدة مفتوحة المصدر البيئية القمة وفاز جي AI التكنولوجيا حفل 2017 جوائز مسابقة أفضل خطة عمل جديدة، بما في ذلك "BAT" التيار منظمة العفو الدولية، بما في ذلك الشركات الصينية، تجمع أكثر من 600 النخبة الصناعة معا من أجل الصين 2017 تنمية الذكاء الاصطناعي رسمت أثرا لا يمحى.

انقر لقراءة النص الأصلي، واستعراض الجمعية العامة إصدار نص سجل