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      阿里云品牌大升級 發布全新人工智能ET

      本文作者: 恒亮 2016-08-10 17:22
      導語:阿里云品牌大升級

      阿里云品牌大升級 發布全新人工智能ET

      在昨天上午舉行的阿里云棲大會上,阿里云進行了品牌大升級。除了換掉已使用6年的“云”字LOGO外,4個月前面世的智能小Ai機器人也正式升級為ET。

      全新LOGO

      在解釋為什么更換LOGO時,阿里云表示主要有兩個方面的動因。其一是隨著阿里云的高速發展,之前漢字式的“云”LOGO已經不符合國際化的發展需求。另一方面是,自2009年成立以來,隨著不斷深入地為全社會提供云服務,阿里云已經深刻地認識到云的本質是計算,只有云計算才能體現大數據的價值,而簡單的“云”字LOGO已經無法準確地表達這一理念。因此,這才有了從代碼中獲取靈感而設計的全新LOGO,簡潔的符號化表達更符合阿里云國際化發展的大戰略,同時也更清晰地展現了“計算”的意義。

      阿里云品牌大升級 發布全新人工智能ET

      大會的另一個重要議題就是人工智能機器人ET的發布。

      阿里小Ai

      要說ET,就不得不提它的前身小Ai。作為阿里云旗下的首款人工智能機器人,小Ai第一次在公眾面前亮相還是在今年4月份湖南衛視《我是歌手》的歌王總決賽上,智能小Ai準確預測了最終的歌王得住,并由此被公眾熱烈討論。此后,小Ai又在螞蟻金服、合眾人壽、阿里巴巴集團和吉利汽車集團等企業做起了接線客服的工作,大大緩解了客戶服務重度依賴人力的情況。除此之外,小Ai聽音速記的功底也相當了得,準確率高達96.2%,它憑借這項技能還曾打敗過全球中文速記亞軍。

      其實,小Ai早在2012年就開始著手籌備。阿里云團隊從大數據處理入手,一步步向著深度學習、社交網絡分析和語意情感分析等深入應用上延伸,最終抽象出一個通用的人工智能實體。為了預測《我是歌手》,小Ai被提前“海補”了幾百萬首各種風格的歌曲,還瘋狂“學習”了音樂的理論和歷史知識,經過多位工程師、科學家和音樂專業人士的調教和訓練,才能在最終成功預測歌王得主。

      升級版的ET

      而此次針對小Ai的升級版ET,阿里云表示其優勢不僅體現在陪人類說話聊天上,更重要的一點是他們賦予了ET全局意識。

      阿里云認為,在人工智能的時代里,海量的數據量僅僅是一個基礎,數據背后的數學分析建模和神經網絡深度學習才是重點,正是通過計算才讓數據之間有了關聯,讓數據對人類有了現實意義。只有對全局數據進行一個綜合的整體分析,才能發揮人工智能的真正潛能。

      例如阿里在去年十一期間和杭州市政府試點利用智能交通預測的情況,準確度高達90%以上,這背后就是大局觀的力量。全杭州市的十字路口加起來成千上萬,每一個路口都能上傳車流情況和擁堵時間數據,這就是大數據基礎。但是要進行精準預測,就必須進行大局分析,要整合每個路口的擁堵數據,聯系道路之間的連接關系,才能在大環境上對杭州市的城市交通有一個清晰的理解,從而進行精準的預測。

      阿里云品牌大升級 發布全新人工智能ET

      除了大局意識,ET人工智能還有其他一些亮點功能。例如能模仿人類音色說話和唱歌,ET在大會上就現場模仿了馬云的聲音。還能針對視頻和圖像進行內容上的分析,例如能從一張風景照中識別出朝陽和落葉等。除此之外,ET也能提供人臉識別、機器翻譯、文字識別和通用圖像分析等常見的人工智能服務。

      在大會上,阿里云表示ET目前還處在1.0階段,已經初步具備了與用戶自然交互的能力和某些行業的簡單決策力,未來還將不斷迭代更新。同時,構成ET的各項核心技術都已經在阿里云上對外輸出,所有注冊開發者都能基于這些公開的API接口構建自己的人工智能。

      業內人士怎么看

      針對ET的智能語音功能,我們專門向諦聽智能應答機器人的創始人彭軍輝了解了他的看法。彭軍輝表示,諦聽目前主要解決的問題是機器人在語義上的準確理解。并且與機器學習理論為基礎的純計算機分析相比,諦聽采用了人工干預加機器分析相結合的方式,并且他認為這樣要比純機器學習來得精度更高,更能準確理解語義之間的細微差別。

      阿里云品牌大升級 發布全新人工智能ET

      如上圖所示,與微軟小冰的機器學習處理方式相比,顯然圖左側人工干預的方式更貼合人類之間的自然交談。關于阿里云ET在智能語音應答方面的實現方式和現實效果,因為并沒有親自試用過,因此彭軍輝并沒有談太多。不過從整體的智能程度來看,彭軍輝對加入了機器學習的ET還是比較期待的,在朋友圈里,他評價“看起來很厲害!”

      與諦聽的策略類似,主打人機結合翻譯的商榷網也并不是完全地依賴人工智能。我們詢問了商榷網的CTO魏勇彭,他也表示在現階段采用人工干預加機器翻譯的方式相結合,能夠取得比單純依靠機器翻譯更好的效果。因為人工翻譯在目前的確有機器翻譯無法取代的優勢,在不同的翻譯階段采取不同的策略,結合兩者的優點,才能得到精準快速的翻譯結果。

      進入21世紀以后,隨著研究方式全面地從模仿人類的規則制定法,轉入依靠大數據和概率分析的數學研究法,人工智能領域在進十幾年取得了飛速的發展和進步。智能語音、智能圖像處理和行業預測等以往只有人類才具備的能力,現在在計算機上也能實現了,并且實現效果也越來越好。

      但不能否認的一點是,在進步的同時也有局限。目前的人工智能還遠遠不能完美地替代人類的存在,在各行各業都只能以高級助手的方式幫助我們更好地工作和生活。未來,我們期待著人工智能取得更大的突破。

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