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AlphaGo Zero的胜利,真的意味着算法取代大数据了么?

这两天,大家都在谈论AlphaGo Zero(简称阿尔法新狗),为AlphaGo(简称阿尔法老狗)的升级版本。阿尔法新狗在无任何经验输入的情况下,通过3天的自学,完败阿尔法老狗。再一次刷新了人工智能的认知。就连柯洁都感慨到一个纯净、纯粹自我学习的alphago是最强的对于alphago的自我进步来讲人类太多余了。 为什么柯洁会感慨对于alphago的自我进步来讲人类太多余了?这得从老狗和新

作者:ADMIN 来源:qg777钱柜娱乐股份 | 2017-10-24

这两天,大家都在谈论AlphaGo Zero(简称阿尔法新狗),为AlphaGo(简称阿尔法老狗)的升级版本。阿尔法新狗在无任何经验输入的情况下,通过3天的自学,完败阿尔法老狗。再一次刷新了人工智能的认知。就连柯洁都感慨到“一个纯净、纯粹自我学习的alphago是最强的…对于alphago的自我进步来讲…人类太多余了”。
 

为什么柯洁会感慨“对于alphago的自我进步来讲…人类太多余了”?这得从老狗和新狗的算法说起。阿尔法老狗的核心是大数据分析,它通过向古今中外的棋手学习,战胜了世界排名第一的柯洁而成名。而阿尔法新狗践行的是白板理论,无监督自我学习,从单一神经网络开始,通过神经网络强大的搜索算法,进行了自我对弈,最短期内学习变成绝顶高手,从而战败了阿尔法老狗。

正因为如此,忧国忧民的群众们开始过于强化“算法和逻辑”的优势,甚至有“大数据无用论”出现。 在某些场景下,“算法和逻辑”显然更胜一筹,但是在更多使用场景下,它取代不了现有的大数据。比如企业长期积累的非结构化数据,其产生过程带有偶然性、创造性,是智慧和经验的结晶,显然不是任何“逻辑和算法”可以预测的。

不过,我们不得不承认的是,脱离了智能化管理,大数据只是一堆数据。尤其当企业信息化程度日益加深,“结构化数据”和“非结构化数据”都开始呈指数级增长,期望仅靠人工就能高效管理大数据,将数据资产化,简直是白日做梦。只有依靠智能化才能更好的实现数据“收、管、用”。这也就是为什么我们经常建议潜在客户在挑选内容管理产品/文档管理产品时, 一定要考虑到智能化这个因素 。

qg777钱柜娱乐投身内容管理十数年,致力于提供非结构化数据管理系统和解决方案,旗下也具备智能大数据产品管理系列——InWise易慧。今天就借此机会介绍一下它是如何让IT管理者和企业员工都如虎添翼。

首先,InWise易慧并不是凭空而造的,它是在qg777钱柜娱乐长期积累的ECM平台能力和非结构化数据管理经验基础上开发出来的。在原有平台能力的基础之上,它又借助Hadoop、ETL等技术解决了大数据获取和存储的问题;基于自然语义识别(NLP)技术,让系统能像人一样读懂文章,而不是断章取义。解决了“获取”和“理解”的难题之后,又结合机器学习(Machine Learning)等技术,确保平台能够按照管理员给定的规则进行自动学习,并按照规则对文档打标签、分类、配置对应的安全策略、执行既定的操作等。

打个简单的比方,InWise易慧就像由无数非常聪明的、不知疲倦的、忠心耿耿的、一丝不苟的员工组成的战队,他们能充分理解你的指令,不断深入地学习企业业务,日夜不休地阅读企业内容,打好标签,进行分类,然后执行管理员预先设置好的规则。

这种描述不是设想,众多企业已经开始智能化战略布局。最近,InWise旗下的ICS产品正在某大型城市智慧城市项目(Smart City)中发力,一起来看看他的能量到底有多大。

InWise通过庞大而完善的社会事件语料学习,实现通过机器智能分拨完全替代人工分拨过程。从网格员录入数据起开始有机器智能介入,处理包括智能提醒、智能列表关联在内的业务;在分类阶段,人工只需要做好机器学习的监督就可以实现自动分类功能;在分类完成后,系统自动调用相关业务系统接口,将分类事件传递到业务系统。

通过这样的人工智能的大数据分析工具,显著改善智慧城市建设过程中数据处理效率低下的现状,规避了人工处理不及时,信息延误的状况并且优化信息处理的准确率。通过技术的优势稳定网格系统,削弱维护成本。为决策者了解社会事件发生的情况,提供了针对历史时间以及实时动态的查询,为决策提供有效的依据。

大数据+AI的威力就是这么大。虽然我们无法预测技术前进过程中的每一个细节,但是我们一定知道其发展趋势。智能化的解决方案是未来企业信息化建设的标配,所以当你在进行战略规划时,充分考虑这个因素。