GMIS 2017大會楊洋演講：認知分析-透過機器重新審視商業本質

2017-05-28 17:23:00 ????GMIS 2017??? 0?0?0

全球機器智能峰會（ GMIS 2017 ），是全球人工智能產業信息服務平臺機器之心舉辦的首屆大會，邀請了來自美國、歐洲、加拿大及國內的眾多頂級專家參會演講。本次大會共計 47 位嘉賓、5 個Session、32 場演講、4 場圓桌論壇、1 場人機大戰，兼顧學界與產業、科技巨頭與創業公司，以專業化、全球化的視角為人工智能從業者和愛好者奉上一場機器智能盛宴。

5 月 28 日，機器之心主辦的為期兩天的全球機器智能峰會（GMIS 2017）進入第二天，全天議程中最受關注的是多位重要嘉賓出席的領袖峰會，包括《人工智能：一種現代方法》的作者 Stuart Russell、第四范式聯合創始人兼首席科學家楊強、科大訊飛執行總裁兼消費者事業群總裁胡郁、阿爾伯塔大學教授及計算機圍棋頂級專家Martin Müller、Element AI 聯合創始人 Jean-Sebastien Cournoyer 等。

下午，iPIN 創始人兼CEO 楊洋發表了主題為《認知分析-透過機器重新審視商業本質》的演講，他探討分享了如何通過機器認知分析人和企業，使得商業決策更加智能，實現商業利潤回報最大化。

以下是該演講的主要內容：

用機器認知分析人和企業

大家好，我是iPIN的CEO，我叫楊洋，感謝機器之心的邀請。我們這個單元的主題是商業，商業最重要的是什么呢？人與企業。如果這個世界上不存在人和企業，也就沒有商業。今天所有一切的圖像識別、聲音識別如果離開了對人和企業的理解，我們能夠讓機器去代替人做商業上的事情嗎？顯然不可以。

iPIN是做什么的呢？我們是專門分析人，分析企業的。人的信息處理過程包括感知、認知、分析、決策，目前絕大多數的人工智能公司集中在感知層和認知層，因為分析和決策對機器來說依然非常非常困難。

目前整個人工智能有一個天花板，就是如何讓機器去理解人類社會的常識，也就是做出決策。要解決這個問題，我們首先要了解什么是認知。一句話，認知是真相在具體場景下的投影。李飛飛教授說認知的人工智能推進需要有更多的來自于非計算機領域的那些學者。其實認知是一個非常非常復雜的學科，但凡是跟認識人、分析人、分析信息相關的專業，都會或多或少涉及認知，比如說物理學、哲學、社會學、市場經濟學。一切都只是一個投影，我們沒有辦法知道完整的真相，我們只能用技術，用數據無限地逼近那個真相，這是我們用機器去做認知的基礎。

如果從技術層面來講，實現機器認知有四大條件。第一大條件是信息要可靠，如果你把亂七八糟的垃圾信息教給機器，它會學壞的。第二是信息要充分，如果你只是給了片面的信息，它也會產生錯誤。另外是信息化建模，這非常非常復雜。還有機器它要像人一樣，具有自主學習和糾正能力，不懂就「問」。

個人發展應用

接下來我講一下我們公司具體做的應用。由于認知是圍繞人的，離不開人，所以我們在人的方面研究得非常非常深，尤其是研究人是如何發展的。

比如一個應用就是前程導航。每個人都知道其現狀，但是如果知道一個明確的終點，你能找出那個捷徑嗎？這是我們一直做的事情，這個市場前景非常大，希望通過這個應用，未來能夠讓很多人少走彎路。

企業發展應用

再就是企業方面，企業其實是商業的核心部分，企業是趨利的，如何助其獲得更大的利潤空間，這是我們一直考慮的。

人才分析引擎

我們做了人的成長分析以后，第一個應用就是做人才分析引擎，輸出給招聘公司。我這里有一個并不大膽的預言，李開復說，如果任何一個東西，人5秒內就可以做決策，這部分就可以被機器所替代。HR雖然日常工作很繁重，一個一線的招聘人員，每天40%的時間都花在簡歷篩選上；如果把簡歷篩選分成每一小步，每一小步的時間不超過5秒鐘，HR就會被機器人替代。所以我這里有一個并不大膽的預言，五年內，HR將大面積失業。

結論

我們公司在2013年成立做人工智能的時候，并沒有受到太多關注；我想說，其實人工智能這個領域非常大，非常龐雜，完成了認知層面的大量技術積累，我們需要進軍到下一個臺階，那就是認知智能時代；未來的商業發展，需要更加智能的決策，以找到最大利潤的回報點，這就是iPIN，謝謝大家

總結

以上是生活随笔為你收集整理的GMIS 2017大会杨洋演讲：认知分析-透过机器重新审视商业本质的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。