四年一度球迷的盛會(huì)又開(kāi)始了，畢竟足球是全球第一大運(yùn)動(dòng)，世界杯更是萬(wàn)眾矚目。但不知從什么時(shí)候開(kāi)始，預(yù)測(cè)冠軍、預(yù)測(cè)每場(chǎng)比賽的結(jié)果、甚至關(guān)鍵場(chǎng)次的比分，已經(jīng)變得比賽事本身受關(guān)注程度更高。從章魚(yú)保羅，到百度、谷歌，從游戲公司到科技巨頭，世界杯預(yù)測(cè)正在由普通人茶余飯后的八卦，變成科技公司AI能力的比拼。
在2018年的世界杯上，瑞士銀行使用了通常用于分析投資機(jī)會(huì)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)工具進(jìn)行比賽預(yù)測(cè)，得出的最終結(jié)論是：德國(guó)、巴西和西班牙將分列前3名。高盛采用深度學(xué)習(xí)的方法進(jìn)行預(yù)測(cè)，結(jié)果截然不同，法國(guó)、巴西、葡萄牙將最終登上領(lǐng)獎(jiǎng)臺(tái)。
時(shí)隔五年，AI對(duì)本屆世界杯的預(yù)測(cè)依然有很大分歧，到底冠軍花落誰(shuí)家讓我們拭目以待。盡管在外界看來(lái)，這樣的預(yù)測(cè)更多是噱頭，看起來(lái)也更像是玄學(xué)范疇，但事實(shí)上在人工智能領(lǐng)域，基于大數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)是建立在嚴(yán)格的人類(lèi)認(rèn)知科學(xué)基礎(chǔ)之上。
(資料圖)
人工智能正走向AI 2.0時(shí)代，成為引領(lǐng)新一輪科技與產(chǎn)業(yè)變革的底層技術(shù)和驅(qū)動(dòng)性力量。人工智能不但體現(xiàn)在智慧城市、智慧交通、智能醫(yī)療、智能制造等宏觀產(chǎn)業(yè)布局，還潛移默化的改變著每個(gè)人工作生活的節(jié)奏。
“我們正在做的‘玩秘’不是簡(jiǎn)單的智能生活助理，它就像鋼鐵俠離不開(kāi)的‘賈維斯’，玩秘也可以說(shuō)是全生活場(chǎng)景的賈維斯，它能全權(quán)‘包辦’點(diǎn)外賣(mài)、打車(chē)、看電影、訂酒店等這些生活瑣事。”蘇州輪子科技有限公司創(chuàng)始人兼CEO 余軻向36氪表示。
賈維斯（J.A.R.V.I.S.）是漫威漫畫(huà)中讓人印象深刻的人工智能系統(tǒng)，它的全稱(chēng)是Just A Rather Very Intelligent System。如果每個(gè)人都可以擁有一個(gè)免費(fèi)的賈維斯，或許我們每個(gè)人都可以離理想中的英雄更進(jìn)一步。
輪子科技是一家NLP技術(shù)公司，從事語(yǔ)義解析型自然語(yǔ)言理解技術(shù)（Semantic Parsing NLP）的研發(fā)。不同于市場(chǎng)上大部分提供語(yǔ)音、語(yǔ)義識(shí)別及交互功能的NLP技術(shù)，語(yǔ)義解析型NLP可以在高階應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)更高的準(zhǔn)確率。
玩秘是輪子科技基于領(lǐng)先的語(yǔ)義解析型NLP技術(shù)所提供的個(gè)人數(shù)字生活助理服務(wù)，同目前其他類(lèi)似服務(wù)所采用基于深度學(xué)習(xí)的“匹配”分類(lèi)器方法完全不同，玩秘應(yīng)用了因果關(guān)系推斷算法框架（Bayesian Network），以此為基礎(chǔ)才能演化為高階“智能大腦”。
日前，36氪與余軻博士就Semantic Parsing NLP的落地場(chǎng)景、商業(yè)模式、發(fā)展空間等人工智能領(lǐng)域廣泛關(guān)注的問(wèn)題進(jìn)行了一次開(kāi)放的探討。
自然語(yǔ)言處理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能領(lǐng)域中最重要的分支之一，而語(yǔ)義分析（Semantic Parsing) 則是NLP諸多任務(wù)中最核心、也最具挑戰(zhàn)的一項(xiàng)。
語(yǔ)義分析旨在將自然語(yǔ)言轉(zhuǎn)換為機(jī)器能夠理解的結(jié)構(gòu)化語(yǔ)義表示，基于語(yǔ)義表示，下游NLP任務(wù)（例如智能問(wèn)答和對(duì)話系統(tǒng)等）能夠從對(duì)應(yīng)的結(jié)構(gòu)化知識(shí)圖譜中進(jìn)行相關(guān)信息的精準(zhǔn)查詢，并將其用于輸出結(jié)果的生成。
“2011年，加州大學(xué)洛杉磯分校的知名教授Judea Pearl因?yàn)殚_(kāi)發(fā)并倡導(dǎo)因果推斷算法，并應(yīng)用在人工智能領(lǐng)域所作出的貢獻(xiàn)而獲得圖靈獎(jiǎng)?！庇噍V博士介紹到：“Bayesian Network（貝葉斯網(wǎng)絡(luò)）毫無(wú)疑問(wèn)是因果推斷算法里程碑式的研發(fā)成果，在海外的學(xué)界和產(chǎn)業(yè)界都產(chǎn)生了巨大的影響?！?/p>
人工智能、量子計(jì)算等前沿領(lǐng)域的大量最新技術(shù)都會(huì)率先應(yīng)用于金融科技、生命科學(xué)、高能物理等領(lǐng)域。 “貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是非常經(jīng)典的白箱方法，我?guī)ьI(lǐng)大規(guī)模算法與工程化團(tuán)隊(duì)在這個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行過(guò)5年以上的深入研發(fā)?！庇噍V進(jìn)一步談到。
余博士曾任國(guó)際頂級(jí)投行與算法交易商摩根大通公司的新聞信息流算法交易（News-Driven Algorithm Trading）全球總負(fù)責(zé)人，所帶領(lǐng)近三百人團(tuán)隊(duì)的NLP算法交易業(yè)績(jī)居華爾街第一。此前，在NLP領(lǐng)域只有華爾街的新聞信息流算法交易團(tuán)隊(duì)與Google公司的Duplex/LaMDA團(tuán)隊(duì)，在國(guó)際上曾大規(guī)模對(duì)Semantic Parsing NLP技術(shù)進(jìn)行研發(fā)并商用化。
“盡管我們團(tuán)隊(duì)的交易收益率已經(jīng)全球領(lǐng)先，但量化交易的本質(zhì)是量化套利，真正的套利空間只有 2% 到 3% 。并且，雖然交易離錢(qián)最近，但對(duì)全球尖端的 Semantic Parsing NLP 技術(shù)來(lái)說(shuō)，幾百億的市場(chǎng)天花板有點(diǎn)太低了，這項(xiàng)技術(shù)可以通過(guò)產(chǎn)品和服務(wù)的形態(tài)，去改變每個(gè)人的生活方式，甚至成為生活中必不可少的一部分?！庇噍V認(rèn)為 Semantic Parsing NLP 有著非常廣闊的應(yīng)用前景。
輪子科技在過(guò)去多年底層技術(shù)研究的基礎(chǔ)上自主研發(fā)了基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的Causal Inference NLP算法框架，模擬人類(lèi)因果認(rèn)知系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)高理解準(zhǔn)確度的Semantic Parsing NLP解決方案。
過(guò)去一年多以來(lái)，元宇宙始終是科技、創(chuàng)投領(lǐng)域關(guān)注的焦點(diǎn)，但從整體來(lái)說(shuō)又進(jìn)展緩慢，即使Meta這樣規(guī)模的科技巨頭也被元宇宙拖住了增長(zhǎng)的腳步。
但從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，技術(shù)的瓶頸終將被打破，元宇宙也不僅限于改善文化、游戲、電商、娛樂(lè)等應(yīng)用領(lǐng)域的體驗(yàn)，更將是數(shù)字技術(shù)的革命，同時(shí)帶來(lái)生產(chǎn)力的大幅提升，從而在更大的范圍內(nèi)推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步。元宇宙是數(shù)字文明的重要成果，擁有廣闊的發(fā)展空間和無(wú)限的可能性，同時(shí)，也將不斷地回饋社會(huì)。
余軻認(rèn)為：正在成為趨勢(shì)的第四次工業(yè)革命和元宇宙，本質(zhì)上是由算力和人工智能水平的大幅提升所驅(qū)動(dòng)，而NLP作為AI的基礎(chǔ)能力，也正迎來(lái)變革和巨大的發(fā)展空間，玩秘的愿景則是成為元宇宙時(shí)代的生活虛擬助理。
從技術(shù)的角度來(lái)說(shuō)，語(yǔ)義分析引擎（Semantic Parsing Engine）已經(jīng)成為目前很多人工智能產(chǎn)品的核心模塊，比如新一代的搜索引擎、數(shù)字人等。但是在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景中，對(duì)自然語(yǔ)言進(jìn)行語(yǔ)義分析標(biāo)注的成本高、效率低、難度大，因此，無(wú)論是產(chǎn)業(yè)界，還是學(xué)術(shù)界，現(xiàn)有的語(yǔ)義分析數(shù)據(jù)集存在數(shù)據(jù)規(guī)模小、問(wèn)題種類(lèi)少、問(wèn)題模板結(jié)構(gòu)過(guò)于單一等缺陷。
在實(shí)際生活場(chǎng)景中，只有最低等級(jí)復(fù)雜度的語(yǔ)義理解，如詢問(wèn)天氣、定鬧鐘等可以達(dá)到較高的理解率，這也是智能音箱等語(yǔ)音交互類(lèi)智能終端目前的技術(shù)瓶頸。
遇到比如訂電影票或者打車(chē)這種中等復(fù)雜度的語(yǔ)義理解場(chǎng)景，大部分NLP的理解率尚不足50%。而對(duì)于外賣(mài)訂餐這樣的高復(fù)雜度場(chǎng)景，不只包括推薦餐品，還涉及到湊單滿減、葷素組合搭配等多重變量，語(yǔ)義分析維度和復(fù)雜度非常高，對(duì)于傳統(tǒng)NLP來(lái)說(shuō)很難獲得到令人滿意的理解率。
余軻博士向36氪介紹：在最近一年中，輪子科技集中精力進(jìn)行算法框架的研發(fā)，目前，玩秘已經(jīng)從第6代NLP框架迭代到第7代框架，對(duì)訂外賣(mài)等高階語(yǔ)義理解難度領(lǐng)域，語(yǔ)義理解率從45%已升至約80%的水平。
提高中高階語(yǔ)義理解難度場(chǎng)景的理解率是應(yīng)用得以商業(yè)化的核心前提，建立在Causal Inference NLP算法框架上的Semantic Parsing NLP解決方案，讓基于移動(dòng)端、車(chē)端、智能家居等不同智能終端的高理解準(zhǔn)確度個(gè)人數(shù)字生活助理服務(wù)成為可能。
下一步，玩秘的服務(wù)將會(huì)涵蓋訂外賣(mài)、打車(chē)、推薦餐廳、線下娛樂(lè)、預(yù)訂酒店等領(lǐng)域，覆蓋全國(guó)95%以上的地級(jí)市。通過(guò)智能終端，采用語(yǔ)音交互的方式，玩秘可以識(shí)別用戶的多重需求，并給出精準(zhǔn)推薦和簡(jiǎn)便的服務(wù)。
余博士認(rèn)為：從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，NLP會(huì)成為伴隨元宇宙逐漸具象化的底層技術(shù)，并且，對(duì)于元宇宙中的AR/VR/MR等各種可穿戴智能設(shè)備，NLP都是更自然、且交互成本最低的交互手段，玩秘在本地生活領(lǐng)域突破最難的挑戰(zhàn)之后，也會(huì)把Semantic Parsing NLP的核心能力運(yùn)用到游戲、數(shù)字人、直播、娛樂(lè)的元宇宙場(chǎng)景中。
作為面向下一代互聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)化產(chǎn)品和服務(wù)，NLP還需要一定的時(shí)間來(lái)下沉到不同的垂域，去探索終端用戶真正的需求和體驗(yàn)。余軻強(qiáng)調(diào)：如果一家公司想長(zhǎng)久創(chuàng)造可觀的利潤(rùn)，一定要為社會(huì)提供價(jià)值。玩秘致力于通過(guò)為更多用戶提高生活便利性，創(chuàng)造“便利性溢價(jià)”，從而體現(xiàn)人工智能的社會(huì)價(jià)值。
