3月29日，復(fù)旦大學(xué)計算機學(xué)院教授、知識工廠實驗室創(chuàng)始人、國內(nèi)最早從事知識圖譜研究的學(xué)者肖仰華博士受聘擔(dān)任達觀數(shù)據(jù)高級顧問，近一步增近達觀數(shù)據(jù)在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)攻堅力量，共同促進知識圖譜在各行業(yè)的應(yīng)用落地。
在知識圖譜領(lǐng)域，他聲名赫赫，推動了知識圖譜在國內(nèi)的科普和應(yīng)用發(fā)展。
作為國內(nèi)最早從事知識圖譜研究的學(xué)者，肖仰華教授在國際頂級學(xué)術(shù)會議包括SIGMOD、VLDB、ICDE、IJCAI、AAAI發(fā)表論文學(xué)術(shù)100多篇，授權(quán)14項知識圖譜專利。領(lǐng)導(dǎo)構(gòu)建了知識庫云服務(wù)平臺(知識工場平臺kw.fudan.edu.cn)，發(fā)布了一系列知識圖譜，以API形式對外服務(wù)近8億次。
在本次受聘儀式上，肖仰華教授就“知識圖譜與認知智能"做了專題分享。
在其看來，知識圖譜是實現(xiàn)認知智能的關(guān)鍵技術(shù)，是實現(xiàn)機器認知智能的使能器（Enabler），主要體現(xiàn)在幾個方面：
1.知識圖譜使能機器語言認知
2.知識圖譜使能可解釋人工智能
3.知識引導(dǎo)成為問題求解方式之一
4.知識將顯著增強機器學(xué)習(xí)能力
肖仰華教授就其研究課題進一步分享了研究與實踐案例。以往的“數(shù)據(jù)驅(qū)動”利用統(tǒng)計模式解決問題，而單純依賴統(tǒng)計模式難以有效解決很多實際問題。隨著數(shù)據(jù)紅利消耗殆盡，以深度學(xué)習(xí)為代表的感知智能遇到天花板。認知智能將是未來一段時期內(nèi)AI發(fā)展的焦點，也是進一步釋放AI產(chǎn)能的關(guān)鍵。未來，知識引導(dǎo)將成為解決問題的主要方式。
肖仰華教授表示，非常高興加入達觀，知識圖譜的難點在于結(jié)合不同行業(yè)的具體應(yīng)用，希望未來和達觀一起促成知識圖譜在中國各行各業(yè)的落地化發(fā)展。
達觀數(shù)據(jù)作為AI領(lǐng)域的發(fā)展企業(yè)，一直專注于NLP技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用，達觀數(shù)據(jù)技術(shù)副總裁桂洪冠隨后結(jié)合達觀數(shù)據(jù)在實踐工程項目的研發(fā)應(yīng)用分享了知識圖譜在各行業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀與實踐展望。
當(dāng)下智能化升級與轉(zhuǎn)型已經(jīng)成為各行各業(yè)的普遍訴求，企業(yè)從信息化走向智能化是必然趨勢，AI+成為AI賦能傳統(tǒng)行業(yè)的基本模式。
達觀技術(shù)副總裁桂洪冠表示：“在通往人工智能落地的道路上，知識圖譜的意義在于構(gòu)筑行業(yè)的場景數(shù)據(jù)模型，幫助學(xué)習(xí)和發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)規(guī)律，理解事物全貌，知識圖譜可以幫助金融等不同行業(yè)借助AI，應(yīng)對復(fù)雜的風(fēng)控反欺詐、監(jiān)管、信貸審核、投研情報分析、精準(zhǔn)營銷等場景，真正賦能各行各業(yè)的智能化發(fā)展。
本次肖仰華教授受聘達觀數(shù)據(jù)，為達觀的技術(shù)創(chuàng)新注入了新力量。
- 蜜度索驥：以跨模態(tài)檢索技術(shù)助力“企宣”向上生長
- 后人工智能時代：2025年，在紛擾中重塑數(shù)據(jù)、洞察和行動
- 2025年展望：人工智能推動IT整合
- 量子計算：商業(yè)世界的新前沿與設(shè)計思維的融合
- IDC：三季度全球以太網(wǎng)交換機收入同比下降7.9%、環(huán)比增長6.6%
- Fortinet李宏凱：2025年在中國大陸啟動SASE PoP節(jié)點部署 助力企業(yè)出海
- Fortinet李宏凱：2024年Fortinet全球客戶已超80萬
- 央國企采購管理升級，合合信息旗下啟信慧眼以科技破局難點
- Apache Struts重大漏洞被黑客利用，遠程代碼執(zhí)行風(fēng)險加劇
- Crunchbase：2024年AI網(wǎng)絡(luò)安全行業(yè)風(fēng)險投資超過26億美元
- 調(diào)查報告：AI與云重塑IT格局，77%的IT領(lǐng)導(dǎo)者視網(wǎng)絡(luò)安全為首要挑戰(zhàn)
免責(zé)聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準(zhǔn)確性及可靠性，但不保證有關(guān)資料的準(zhǔn)確性及可靠性，讀者在使用前請進一步核實，并對任何自主決定的行為負責(zé)。本網(wǎng)站對有關(guān)資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負任何法律責(zé)任。任何單位或個人認為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權(quán)或存在不實內(nèi)容時，應(yīng)及時向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細侵權(quán)或不實情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實，溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。
