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可能是人工智能最好的變現方式,可以干到王思聰沒幣可撒_人工智能:幸運兒人工智能技術應用

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曾記得十幾天之前否?那時我們躊躇滿志的跨進了2018,滿懷著對未來的渴望和珍重……然后我們驚奇的發現,2018第一個火起來的詞叫“撒幣”。

不是我說啥,這可真出戲啊。

似乎一夜之間,直播答題和這個叫做”撒幣”的關鍵詞就火了。王思聰的沖頂大會、映客的芝士超人、花椒的百萬贏家,一時之間大佬們瘋狂爭當“大撒幣”,人民群眾則紛紛出頭相當被幣砸到的那個幸運兒。

當然了,不管這些平臺們如何“撒”,最終“幣”還是要回到他們自己口袋里的,畢竟做生意是為了賺錢,搞出來這么大場面當然是為了放后招,沒聽說過哪位出題讓人答是為了做慈善的。除非...除非AI化妝成選手,也來答個題,說不定能干到王思聰們沒幣可撒...

畢竟,答題也是講科學的對不對?

AI答題這件事其實也不新鮮,不信你百度輸入一個“長城有多長”之類的,馬上就會給你跳出來答案。這里就是用了AI的專業答題姿勢:知識圖譜。

SBF稱其銀行賬戶中僅有10萬美元,個人財務狀況可能是負數:11月30日消息,FTX前首席執行官Sam Bankman-Fried(SBF)在接受采訪時表示,其個人財務狀況可能是負數,但不確定,因為其上次查看時他的銀行賬戶時發現里面還剩下10萬美元。他補充道:““這很復雜。基本上我所有的一切都與公司有關。”據悉,SBF的個人財富一度達到265億美元。

SBF表示,監管和適當的監督本可以幫助保護FTX免于崩潰。他表示:“在某種程度上,我當然希望當時有一個除我以外的人負責管理利益沖突。”這是對破產法庭指控他把FTX當作個人領地來經營的回應。(Axios)[2022/11/30 21:11:59]

借著直播答題的春風,今天講講知識圖譜的故事吧。雖然在機器視覺、語音交互等“網紅技術”面前,作為AI重要分支之一的知識圖譜似乎不那么出位。但是以應用度和腦洞指數來說,這個技術絕對當仁不讓。更重要的是,在“AI感知”通向“AI理解”的大路上,知識圖譜近乎是無法繞開的一道關卡。

三菱日聯:美元最近的回調很可能是暫時的:7月30日,最近美國國債收益率回落、全球投資者風險情緒初步改善,以及美國經濟衰退風險加劇,都令美元承壓,這使得美元在短期內很容易進一步走軟。然而,分析師仍不認為美元的大范圍拋售會持續更長時間。美聯儲的政策轉向還不夠鴿派,再加上對全球經濟衰退的擔憂將進一步加劇,預計近期美元的回調可能是暫時的。但美元兌日元是例外,分析師認為該貨幣對已經見頂。市場對美聯儲和日本央行政策分歧的預期現在開始收窄,因為美國利率市場預計美聯儲在明年還會有更多的降息。(金十)[2022/7/30 2:47:11]

更更重要的是——他能幫你答題啊。

知識圖譜是什么鬼?

知識圖譜這個概念被提出并不算太久,但是要追根溯源理解這個技術到底是玩什么的,那可能真要往上倒騰幾十年才行。

上世紀40年代,人工智能被提出之后,無數科學家們就開始琢磨,到底用什么方式能讓機器模擬出人的智慧呢?琢磨來琢磨去,人對于信息能夠進行關聯理解似乎是個路子。所謂信息關聯,就是人類在接受一個信息后,會把它放在記憶中進行歸納和調用。比如說你打小認識了你三舅,絕不可能過幾年管他叫二哥。

美國參議員:Terra 可能是一個欺詐項目:金色財經報道,美國賓夕法尼亞州參議員 Pat Toomey表示,Terra 可能是一個欺詐項目。這位共和黨議員指出,Luna 在提供“非常可疑的技術”的同時承諾了巨額回報。Toomey最近提出了一項專注于私人穩定幣的法案草案,他補充說,投資者可能歪曲了Terra的性質。(u.today)[2022/5/24 3:37:08]

利用這個思路,上世紀50年代末,學術界提出了語義網絡的設想,打算把數據進行結構化的處理,讓單個信息組合成有聯系、能共鳴的“知識”。今天我們用到的很多技術都來源于語義網絡,比如機器翻譯、自然語言處理等等,知識圖譜也是其中之一。

上世紀80年代,受到多方面刺激的地球人開始了一次AI復興運動,而這次運動的主角,就是各國開始打造專家系統和知識庫。那時候科學家們相信,如果把人類大量知識進行邏輯化關聯和語義網絡存儲,最終人類就能打造出全知全能,啥啥都懂的人工智能。可惜好景不長,最終AI沒等來呢PC先來了,專家系統紛紛被棄置。但是海量知識構成的知識庫卻成為了寶物流傳了下來。

北大黃益平:數字經濟不是短期繁榮很可能是長期趨勢:北京大學國家發展研究院副院長、北京大學數字金融研究中心主任黃益平在接受采訪時表示,數字經濟已經成為經濟活動中非常重要的成分,未來也會有進一步發展,這不是短期繁榮,很可能是長期趨勢。他表示,最近看到新基建、5G技術的落地,包括物聯網的鋪開,再加上央行在緊鑼密鼓地推動央行數字貨幣的落地,這些都意味著未來幾年數字經濟會得到長足發展。“這些都可能會對我們的經濟發生很大的影響。”(新浪財經)[2020/11/15 20:51:27]

2002年,基于語義web技術和Freebase等優質知識庫,谷歌宣布推出了知識圖譜概念,并在2013年投入使用。所謂知識圖譜,實際上是建立在網頁百科知識庫基礎上,利用語義網絡進行知識關聯的技術。它可以用來幫助學術人員快速搜集和理解信息,也可以用來分析情報,辨別信息真偽。在產業端則為搜索、內容推薦和智能問答提供了基礎,成為今天AI領域不是十分熱門,卻也足夠強勢的一個技術類別。

蘋果聯合創始人:ETH可能是新的蘋果:據CCN消息,蘋果聯合創始人Steve Wozniak在會上說,ETH是一個像蘋果一樣的平臺,BTC就像數字黃金。而主持人說,ETH更像商品,天然氣,石油。[2018/5/19]

如果說了這么多還沒明白,那就舉個直白的例子吧:

假如你這幾天很好奇一個叫PGone的詞為啥火了。然后你去搜索一下,結果給你推薦的詞是PGtwo、PGthree...那你就跟沒搜一樣。假如蹦出來兩個詞,一個是賈乃亮一個是地溝油,那么你就了然了嘛...

所謂的知識圖譜,就是讓智能體去理解知識之間網絡關系,并能主動以此提供服務的技術。

今天的知識圖譜專治各種“撒幣”

假如你以為本文到此就該結束了,那么你又錯了。

上文說了知識圖譜專治各種“大撒幣”行為,并不是隨便講講的。我們要知道,2002年知識圖譜技術假如跟王思聰剛一波正面,那是基本沒有勝算的。

這里有幾種可能:首先是假如你的知識庫是更新到前年的,人家問你PGone的嫂子是誰你怎么辦?或者人家不問你長城有多長,問你最長的墻有多長怎么辦?

在考教真人的直播答題過程中,可能面臨各種語言上的調整、提問方式的改變,以及加入最新信息。這都是幾年前基于單一結構知識庫的知識圖譜技術難以勝任的。

這就把知識圖譜難住了嗎?不能夠,畢竟為答題而生,必須要搞點新高度出來才行。

這項技術在近幾年間發生了重要變化,比如:

1、大數據+機器學習帶來了史無前例的效率契機。

今天的AI復興,是建立在機器學習驅動大數據的基礎上的,知識圖譜也是如此。舉例來說,搜索引擎知識圖譜技術,是建立在搜索數據和百科、問答等數據庫之上的。數據本身的優質化是知識圖譜運行的基礎。而在機器學習、深度學習領域的積累,則讓圖譜技術實現了及時化、逐步完善圖譜關聯強度和理解力提升。換句話說,知識圖譜技術正在變得愈發即時性與可成長。

2、語音交互成為啟動知識圖譜的新形式。

知識圖譜想要真的為人類所用,那么就不能是人類用固定方式去出發知識圖譜的模板。而應該是知識圖譜主動理解人類的語言和思維習慣,做到主動輸出服務。這就需要知識圖譜與語音交互緊密結合。

3、強語義理解能力成為關鍵。

能聽懂“長城有多長”,卻聽不懂“長城從東到西一共多少距離”的知識圖譜,顯然是知識沒譜。深度學習各種語意、語義、語序和方言的知識圖譜能力,也成為了目前知識圖譜技術的喚醒核心。

這幾種能力加持下,把知識圖譜偽裝成選手去搞點“撒幣”,顯然已經不算什么了...但是如果只干這點事,其實也蠻虧的。

撒出一個明天

無論是語音交互還是機器視覺,我們今天正在努力教會AI一件事,就是識別。可是,在識別之后呢?AI下一步要干什么?

識別的下一步當然是理解和處理,但如果想讓AI開啟這些能力,很多人都認為,知識圖譜的爆發將是AI下一步的必經之路。

今天知識圖譜的核心,在于通過數據生成可視化的知識鏈條,用鏈條形成網絡,利用網絡來進行預測、生成自動化,最終生成機器主動提供的智能化服務。

要知道,人類理解世界并不是基于一個個散亂的信息,而是基于信息背后的“知識”。

我們期待的知識圖譜技術,是通過這種技術的完善,把AI調整到主動輸出服務模式。經典計算階段是你想到的,電腦幫你做出來。而知識圖譜時代,是你想不到的,AI可以想到。

能做到這一步的AI技術,當然不會只滿足去答答題,做個直播。人家的使命是改變世界好不好?

其實,知識圖譜作為一種隱藏的后端技術,今天已經悄然布局在了我們的生活。比如我們今天在百度搜“李白寫過哪些飲酒詩?”,已經不是跳出來有這些關鍵詞的網站,而是直接跳出來你的答案,這背后就是知識圖譜即使已經解答了你的問題。

更重要的是,知識圖譜技術作為AI交互手段的必要觸達點,正在為其他AI產業提供幫助,比如智能處理、無人駕駛。

更遠的未來,或許是利用知識圖譜技術達成物聯網間的協作、人機交互的全新升級,那么最終所能抵達的,遠遠不是答題這一件小事而已。

所以呢,直播平臺上誰給誰撒幣,誰是大撒幣,其實也不是很重要了。真正重要的是,技術正在努力把未來的幣,撒到現在的土壤里。

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