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第二屆數字中國建設峰會召開 戴文淵闡述產業變革的新范式

時間:2019-08-13
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5月6日至8日,第二屆數字中國建設峰會在福州舉行。第四范式的創始人戴文元應邀出席并發表主旨演講。為響應會議數字經濟轉型重點,戴文元表示,隨著人工智能時代的到來,數字化轉型有了新的動力,機器可以自動從數據中找到數萬億的規則時間,做出決策,改善資源配置效率推動行業轉型升級。從基于經驗的認知決策到基于人工智能的認知決策的演變是現階段企業數字化轉型的新范式。

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戴文元還指出,人工智能已經開始了新的產業轉型浪潮,但尚未達到暢通無阻的水平。迫切需要降低人工智能應用開發的人才門檻,優化企業數據管理,提高大型機器的計算能力。學習支持和其他方面繼續發揮力量。

以下是戴文元演講的全文:

今天,我想與大家分享一些關于新的工業變革范式的想法。數字中國建設峰會,各行各業也在進行數字化轉型,我們所做的實際上是推動新范式的到來。這種新范式會發生什么變化?主要有兩個方面。首先,各行各業都將全面進入科學時代。在過去,我們可能認為數學和物理學是科學。在許多領域,如農業和傳統制造業,與科學沒有關系,主要是基于人類經驗。然而,在新的范例不是這樣的情況下,計算機從數據中找到規律,預測需求,更準確地定制服務,并最大化資源的分配。每個行業都將迎來科學爆炸。

第二個是科學法則和井噴的數量。為什么牛頓力學的定律是三個?因為人們善于簡化和簡化,找到共性,但機器經?!澳嫦蛩伎肌?,由于無限的能量和記憶,他們可以自動找到數萬億。實現認知智能的規則和規則。數字化轉型的本質是從基于人類經驗的認知決策到基于人工智能的認知決策的發展。

人工智能已經開始了新的工業變革浪潮,但它將在著陸端面臨許多挑戰。例如,在許多領域中存在數據積累和管理方面的問題。計算能力現在已經不能滿足大規模機器學習的需要,并且存在核心瓶頸。這是人才的稀缺。中國的AI人才已經處于世界領先地位,但人才和需求的數量仍然嚴重不匹配,即使在十年內,也無法滿足他們。

今天的第四個范例是學習教育學的“庫珀學習圈理論”,對人工智能應用程序構建過程進行平臺化,并將其歸納為“行動,反饋,反思,理論”四步標準動作,并且封裝了高性能架構和計算能力,開發人員只需要了解自己行業的業務目標,根據平臺步驟來??繑祿?,就可以降低閾值來生成自己的AI應用程序。這也是第四種范式跨越行業和情景障礙并在過去四年中賦予2,000多種不同業務情景的主要原因。

首先是金融部門。作為一個基于平臺的人工智能公司,第四個范例致力于使金融機構能夠建立人工智能應用,如反欺詐,反洗錢,智能客戶和智能營銷,以實現業務改進。例如,基于我們提供的AI功能,股份制銀行建立了反洗錢系統,支持高維機器學習,提高審計效率,并預測新的洗錢方式。此外,它還實現了一個可解釋的模型,可以轉換模型的特征。優化審核流程,讓人們了解規則。目前,我們為包括工商銀行在內的銀行業70%以上的主要客戶提供服務。隨著行業數字化轉型趨勢的到來,我們也在積極轉向更多領域。

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在醫學領域,中國糖尿病前期患病率高達50.1%,成人糖尿病知曉率僅為30.1%,

但是,專業醫生的差距是10萬。第四種模式基于瑞金醫院的糖尿病相關隨訪數據。通過高維機器學習,遷移學習和其他技術,它總結了50萬個用于糖尿病預測的新診斷規則,這遠遠高于過去醫生總結的診斷規則。它使我們的糖尿病預測準確度比基于臨床金標準的預測高2-3倍。由雙方共同開發的慢性病健康管理產品在醫院,社區,體檢機構和養老機構的場景中投入使用,為慢性病提供準確的篩查和健康管理服務,并致力于實現全民醫療保健。

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在零售業,連鎖餐飲和上潮更多的研究和推出新產品,以增加銷售。第四種范式將一系列餐飲品牌的歷史數據轉變為一個富裕的礦山。在線智能推薦引擎系統,使用機器學習模型,通過向客戶推薦產品和優惠,單一推送渠道可以全年帶來數十億的銷售。升級。

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在能源領域,為了確保運輸管道延伸數萬公里的安全性,傳統的技術手段是在管道上安裝通信光纜和光纖傳感器以捕獲返回的振動信號,但它是不可能根據信號特征準確地識別異常,并且更難以知道它們背后的信號。振動的原因,然后及時有效的干預。高維機器學習技術處理和分析海量光纖信號數據,有效區分異常信號類型,提高危險信號識別率,提高判斷輸油管道損壞事件的準確性和及時性,有助于“精確處理”管道管理業務。

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在媒體領域,隨著內容同質化和用戶時間的分散,內容分發已成為媒體競爭的關鍵。去年4月,第四個范例為媒體推出了飼料流技術產品。 4個月后,此類別的客戶數量僅從一個增加到200個。截至目前,它已服務于全球數千家媒體,并已成為用戶關注的焦點。稀缺和信息超載游戲的重大突破。其中一個技術社區媒體,第四個范例,幫助它實現了點擊率提高110%,而訪問量和收入分別增長了187%和49%。

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第四種模式是使用相對通用的方法來解決金融,醫療,零售,能源,政府,安全,媒體和其他行業中的不同業務問題,即讓機器查看數據并提取比專家規則更多的規則。實際上,只要機器編寫的業務規則數量超過人數,每個人就可以被不同的規則覆蓋并且可以進行個性化。

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