服务未来社群:AI对去中心化社群的价值是什么

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Jarvis+团队创始人佘泽鹏在深圳参加了「AI落地与IPFS首届应用产业峰会」,发表了「服务未来社群:AI对去中心化社群的价值是什么」主题演讲。

 

1.  AI产业的投资趋势

纵观2017年风投的领域分布,技术领域在此展现了广阔的发展前途。

此前,CB Insight发布的2017年 AI 100强企业和2018年的AI 100强企业的两张图,我们对此进行了对比,可以看出分类的变化:服务未来社群:AI对去中心化社群的价值是什么

 

2017年还是按照技术的类型来分,比如对话机器人/计算机视觉等;服务未来社群:AI对去中心化社群的价值是什么

 

2018年可以看到这些技术类型消失了,取而代之的是行业场景,也就是说现在AI整个产业越来越注重场景的落地,不落地的AI公司面临着巨大的威胁。

服务未来社群:AI对去中心化社群的价值是什么

2. AI技术发展趋势

a.    AI技术正在从感知智能向认知智能转化; 感知可以看作是人的眼、耳、口等感官,而认知则更偏重人的大脑,其中有逻辑思考、想象力、语言能力(自然语言处理、翻译、机器阅读)、符号处理能力等。感知技术并不难实现,众所周知自然界很多的低等动物在视觉、听觉、运动能力等方面都强于人类,现在感知智能已经发展的非常成熟,比如人脸识别、语音识别,都已经有很多公司在做商业化的落地,而认知智能才刚刚开始。

b.   人类的认知能力其实分为三类:本能,显性知识和隐性知识;

本能是与生俱来的能力,如吃饭、睡觉、走路,不用学就会;

显性知识也是后天习得的,但是你可以很清楚地告诉别人这个知识,比如说数学,第二外语等等。

隐形知识就是你后天学会的,但是你很难向他人解释或者传授给他人,比如说母语,游泳,骑自行车。服务未来社群:AI对去中心化社群的价值是什么

 

对比到AI,显性知识其实就是ruled base(基于规则引擎)的AI, 比如说做量化交易等,有清楚的规则和条件,用简单的机器学习算法就可以来实现。隐形知识就是深度学习的算法,我们能够获得结果,但是需要大量的数据,我们也很难解释这个过程。现在比较有挑战的是如何将两者结合在一起,我们融合使用深度学习加上基于规则引擎的算法,使得我们的对话机器人更加地自然并且准确。

c.  AI水平的分类;

Narrow AI,又叫Week AI(弱人工智能),是单点AI智能技术,一般用于人脸识别,语音,机器翻译等;

Broadened AI,是弱人工智能和强人工智能的过渡阶段。目前我们正在融合使用NLP以及知识图谱等相关技术,利用多种技术的融合协作来实现更加自然的AI(核心观点:单点技术很容易,多种融合和落地具体场景才是难点);

服务未来社群:AI对去中心化社群的价值是什么

 

 

General AI,是强人工智能,是可以和人类做得一样好的智能。有个著名测试叫做咖啡测试,到一个陌生的环境,机器人能不能懂得泡好一杯咖啡,它需要主动在陌生空间中认识咖啡机、辨识咖啡和水、找到合适的杯子并放好,然后按正确的键和操作以冲泡咖啡;强人工智能其实是融合了多种智能技术在里面,比如驾驶车辆的时候,我们头脑中会有交通规则,知道红灯停,绿灯行,哪些是违章行为,我们会看前方,看后视镜,我们会听喇叭,然后人类来做出一系列的决定,这个其实是个很复杂的过程。现在单点技术上我们很难比得过机器,但是在多种能力协调上面,人类还是远远胜利的。artificial superior intelligence,指的是比人类更加智能的技术,这个还得很长时间而且还不确定会不会到来,所以在图片中显示为白色。

3.介绍Jarvis+项目

 

对漫威感兴趣的都知道钢铁侠的数字助理就叫Jarvis!我们称其为Jarvis plus有连接和扩展的意思。Jarvis+是全球首个基于智能合约的A.I.对话及服务平台,重新定义了用户和区块链的交互方式,让每个用户可以用自然语音来交互。这里我们有一个对未来的期望和愿景。

第一代的人机交互方式是command的命令行的一个方式,人机交互是一个非常专业的人才能做;第二代会是一个以鼠标和键盘为主的windows化的一个交互;第三代是大家现在手里面正在玩的智能设备,这些智能设备是以touch为主的交互;第四代会是一个以人的自然语音为主的交互,文字和语音是最重要的交互方式。

首先,Jarvis+是一个重构的交互,叫做new UI。Jarvis+重构了人和人、人和机器之间的交互方式,极大的降低了门槛,也就是说只要会说话,会打字,就能够使用Jarvis+。如果这是重构UI第二步的话,我们提供的是一个service。不管是区块链的从业者,还是区块链产业的参与者,社群都是他们最重要的参与入口。Jarvis+以服务社群为突破口,把自己定义成卖水的生意人,服务于区块链社群,服务于区块链项目。目前我们基于深度学习以及ruled base的NLP技术,融合知识图谱,推进AI与区块链技术的融合。

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