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行業(yè)認(rèn)知智能

我們知道認(rèn)知智能相對(duì)于以上語(yǔ)音圖像等感知智能其實(shí)難度更大。在過(guò)去幾年，訊飛在向教育、醫(yī)療、政法等行業(yè)的認(rèn)知智能取得了不錯(cuò)的進(jìn)展。以醫(yī)療認(rèn)知為例，我們?cè)?017年11月份，醫(yī)考機(jī)器人以456的高分通過(guò)了國(guó)家職業(yè)醫(yī)師資格考試。

在接下來(lái)的時(shí)間里面，我們基于領(lǐng)先的核心技術(shù)，深入到醫(yī)療輔診的各個(gè)核心的剛需場(chǎng)景，去解決實(shí)際問(wèn)題，推出了我們的智醫(yī)助理的產(chǎn)品，并結(jié)合我們的各個(gè)場(chǎng)景、各個(gè)的數(shù)據(jù)去進(jìn)行迭代的優(yōu)化，花了大概兩年左右的時(shí)間，實(shí)現(xiàn)了從核心技術(shù)到應(yīng)用落地、再到大規(guī)模價(jià)值兌現(xiàn)的過(guò)程。

具體來(lái)看，我們可以看到在智能分診、病歷、質(zhì)檢等醫(yī)生看病的核心場(chǎng)景，我們的核心指標(biāo)有了大幅度的進(jìn)步。我們針對(duì)基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)的復(fù)診合理率從70%提高到90%以上。同時(shí)我們相應(yīng)的產(chǎn)品成果也在全國(guó)11個(gè)多省100多個(gè)區(qū)縣，形成了大規(guī)模落地的根據(jù)地和案例，相關(guān)的復(fù)診次數(shù)使用超過(guò)8000萬(wàn)次。

同時(shí)，我們還在多個(gè)行業(yè)持續(xù)取得新的進(jìn)展，例如在教育，我們今年全面升級(jí)了面向多個(gè)學(xué)科的以人推題的方案，滿意率超過(guò)95%。我們?cè)谡ㄐ袠I(yè)的刑事輔助判案系統(tǒng)，也向民商事去拓展，節(jié)省了20%以上的人力。我們面向金融領(lǐng)域的要素審核，準(zhǔn)確率達(dá)到95%以上，審核效率提高30%。

我想行業(yè)認(rèn)知智能之所以能持續(xù)的突破，既依賴于我們核心技術(shù)的持續(xù)提升，也依賴于我們對(duì)行業(yè)理解，以及在此過(guò)程當(dāng)中經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)的積累。

通用知識(shí)技術(shù)提升方面，我們除了機(jī)器閱讀理解的權(quán)威評(píng)測(cè)SQUAD任務(wù)當(dāng)中持續(xù)取得突破，今年也在難度更大的多部推理機(jī)器閱讀理解和綜合評(píng)測(cè)能力的GLUE任務(wù)上取得了突破。

今年8月27日，訊飛哈工大聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室以我們自主研發(fā)的MacALBERT模型，在這個(gè)任務(wù)上取得了綜合第一，這一成績(jī)代表訊飛在認(rèn)知智能的通用技術(shù)上，持續(xù)保持業(yè)界一流的水平。

我們也基于這樣的技術(shù)，針對(duì)中文領(lǐng)域，訓(xùn)練了業(yè)界效果領(lǐng)先的中文模型，并開(kāi)放給業(yè)界，給研究人員提供相關(guān)的服務(wù)，目前這也是最受歡迎的中文預(yù)測(cè)的模型之一。

但是，我們看到認(rèn)知智能的落地和感知智能還是有很大區(qū)別的。例如在語(yǔ)音識(shí)別當(dāng)中，如果我有一個(gè)好的算法，我可能通過(guò)API（Application Programming Interface，應(yīng)用程序接口——觀察者網(wǎng)注）的方式，很快的就可以讓大家體驗(yàn)到。但是認(rèn)知智能，如果要是實(shí)現(xiàn)大規(guī)模真正應(yīng)用落地。核心技術(shù)只是其中一環(huán)。問(wèn)題定義和持續(xù)的迭代優(yōu)化的方式都至關(guān)重要。例如在問(wèn)題定義當(dāng)中，場(chǎng)景的定義非常重要，我們需要在熟悉行業(yè)的流程，對(duì)行業(yè)知識(shí)非常了解的情況下，做好場(chǎng)景分析，做好整個(gè)方案的選擇，再設(shè)定合理的技術(shù)方法。

舉個(gè)例子，當(dāng)我們要做一個(gè)作文評(píng)分的時(shí)候，我到底是應(yīng)該把整篇作文一起輸進(jìn)去，用一個(gè)端到端模型的方案來(lái)解決，還是分別針對(duì)每一個(gè)評(píng)分點(diǎn)，先評(píng)了之后再結(jié)合在一起，這些都會(huì)影響最終的效果。對(duì)行業(yè)的認(rèn)識(shí)淺，流程設(shè)計(jì)不合理，以及技術(shù)方案選擇不對(duì)，都會(huì)影響最終的認(rèn)知智能的效果。

也正是因?yàn)檫@個(gè)原因，目前業(yè)界相關(guān)的能力一般只能以單點(diǎn)的API能力來(lái)提供一些的服務(wù)。而我們?cè)诟鱾€(gè)行業(yè)持續(xù)落地的過(guò)程中也一直在想，能用什么樣的方式可以讓我們的開(kāi)發(fā)者和合作伙伴可以更好地享用到認(rèn)知智能落地的一些成果。

在認(rèn)知智能落地當(dāng)中，我們從行業(yè)場(chǎng)景化應(yīng)用，到核心技術(shù)研發(fā)，按專門的定義的過(guò)程分為了像通用的產(chǎn)品能力、定制應(yīng)用研究、基礎(chǔ)研究等能力。在這樣的定義之下，訊飛在多個(gè)行業(yè)落地應(yīng)用過(guò)程中積累沉淀下來(lái)的一些共性的通用產(chǎn)品和能力，就可以在不同行業(yè)當(dāng)中的相似場(chǎng)景當(dāng)中使用。

同時(shí)我們也提供了一套相關(guān)的工具，讓我們整個(gè)互動(dòng)的門檻變得更低、效率更高。這就是我們今天重磅推出的認(rèn)知中臺(tái)。認(rèn)知中臺(tái)不僅包含了科大訊飛領(lǐng)先的技術(shù)能力，匯聚了我們?cè)诟鱾€(gè)行業(yè)的經(jīng)驗(yàn)來(lái)降低我們問(wèn)題定義的難度，可以大幅度提升場(chǎng)景定制的效率。

尾聲

今天的技術(shù)分享已經(jīng)接近尾聲了，訊飛科技樹的全景已經(jīng)展現(xiàn)在大家的眼前，我想從原始的一顆種子發(fā)展到參天大樹，科技樹的每一片枝葉、每一個(gè)技術(shù)背后都蘊(yùn)含了大量的付出和努力。同時(shí)我們也要用科學(xué)的方法，合理有序地進(jìn)行科技樹的構(gòu)建，這樣才可以既保證科技樹的根基穩(wěn)固，又保證多個(gè)技術(shù)職業(yè)之間高效協(xié)同。

在這里面既有來(lái)自于業(yè)務(wù)場(chǎng)景的實(shí)際的技術(shù)需求，我們需要快速驗(yàn)證、持續(xù)迭代，也有一些可能暫時(shí)在實(shí)際場(chǎng)景無(wú)法使用的技術(shù)。我們要根據(jù)技術(shù)發(fā)展的趨勢(shì)和數(shù)據(jù)的趨勢(shì)做出預(yù)判，設(shè)立合理的臺(tái)階，提前布局，一旦試用，就有可能在產(chǎn)品當(dāng)中實(shí)現(xiàn)差異化的優(yōu)勢(shì)。同樣還有一些方向，需要我們數(shù)年不懈的努力，不斷的試錯(cuò)，可能在短期看不到回報(bào)的一些前瞻基礎(chǔ)性研究，但是一旦成功，就有可能對(duì)數(shù)據(jù)迭代多個(gè)方向，甚至整個(gè)科技處產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。

我想就像劉總上午說(shuō)的，核心技術(shù)驅(qū)動(dòng)是AI長(zhǎng)期發(fā)展的原動(dòng)力。未來(lái)我們也會(huì)一如既往的讓科技樹更加茂盛，并通過(guò)行業(yè)應(yīng)用反哺，持續(xù)的發(fā)揮價(jià)值。同時(shí)我們也一直相信生態(tài)的力量，我們一直秉承開(kāi)放合作、生態(tài)共享的原則，一直給我們的開(kāi)發(fā)者提供最好最全的AI服務(wù)能力，包括我們科技樹當(dāng)中一些最新的成果，在技術(shù)成熟的時(shí)候，我們也會(huì)開(kāi)放給我們的開(kāi)發(fā)者共創(chuàng)筑生態(tài)。

不僅如此，我們還希望跟開(kāi)發(fā)者一起共同培育我們的生態(tài)科技樹，共同拓展AI能力和方案，并在更多的行業(yè)落地應(yīng)用。這也是我們剛才去開(kāi)放認(rèn)知中臺(tái)這樣一些平臺(tái)的初衷。

我們期待著在這樣一個(gè)行業(yè)全面數(shù)字化、全面AI化的時(shí)代在科技樹還有非常多想象空間的時(shí)代，可以和大家一起深入各行各業(yè)，打造更多有價(jià)值的產(chǎn)品和方案，解決更多有意義的社會(huì)剛需問(wèn)題。共創(chuàng)更加蓬勃的筑生態(tài)，讓我們一起用人工智能煥新美好生活，一起用人工智能建設(shè)美好世界，謝謝。

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