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第二届数字中国建设峰会召开 戴文渊阐述产业变革的新范式

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5月6日至8日,第二届数字中国建设峰会在福州举行。第四范式的创始人戴文元应邀出席并发表主旨演讲。为响应会议数字经济转型重点,戴文元表示,随着人工智能时代的到来,数字化转型有了新的动力,机器可以自动从数据中找到数万亿的规则时间,做出决策,改善资源配置效率推动行业转型升级。从基于经验的认知决策到基于人工智能的认知决策的演变是现阶段企业数字化转型的新范式。

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戴文元还指出,人工智能已经开始了新的产业转型浪潮,但尚未达到畅通无阻的水平。迫切需要降低人工智能应用开发的人才门槛,优化企业数据管理,提高大型机器的计算能力。学习支持和其他方面继续发挥力量。

以下是戴文元演讲的全文:

今天,我想与大家分享一些关于新的工业变革范式的想法。数字中国建设峰会,各行各业也在进行数字化转型,我们所做的实际上是推动新范式的到来。这种新范式会发生什么变化?主要有两个方面。首先,各行各业都将全面进入科学时代。在过去,我们可能认为数学和物理学是科学。在许多领域,如农业和传统制造业,与科学没有关系,主要是基于人类经验。然而,在新的范例不是这样的情况下,计算机从数据中找到规律,预测需求,更准确地定制服务,并最大化资源的分配。每个行业都将迎来科学爆炸。

第二个是科学法则和井喷的数量。为什么牛顿力学的定律是三个?因为人们善于简化和简化,找到共性,但机器经常“逆向思考”,由于无限的能量和记忆,他们可以自动找到数万亿。实现认知智能的规则和规则。数字化转型的本质是从基于人类经验的认知决策到基于人工智能的认知决策的发展。

人工智能已经开始了新的工业变革浪潮,但它将在着陆端面临许多挑战。例如,在许多领域中存在数据积累和管理方面的问题。计算能力现在已经不能满足大规模机器学习的需要,并且存在核心瓶颈。这是人才的稀缺。中国的AI人才已经处于世界领先地位,但人才和需求的数量仍然严重不匹配,即使在十年内,也无法满足他们。

今天的第四个范例是学习教育学的“库珀学习圈理论”,对人工智能应用程序构建过程进行平台化,并将其归纳为“行动,反馈,反思,理论”四步标准动作,并且封装了高性能架构和计算能力,开发人员只需要了解自己行业的业务目标,根据平台步骤来停靠数据,就可以降低阈值来生成自己的AI应用程序。这也是第四种范式跨越行业和情景障碍并在过去四年中赋予2,000多种不同业务情景的主要原因。

首先是金融部门。作为一个基于平台的人工智能公司,第四个范例致力于使金融机构能够建立人工智能应用,如反欺诈,反洗钱,智能客户和智能营销,以实现业务改进。例如,基于我们提供的AI功能,股份制银行建立了反洗钱系统,支持高维机器学习,提高审计效率,并预测新的洗钱方式。此外,它还实现了一个可解释的模型,可以转换模型的特征。优化审核流程,让人们了解规则。目前,我们为包括工商银行在内的银行业70%以上的主要客户提供服务。随着行业数字化转型趋势的到来,我们也在积极转向更多领域。

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在医学领域,中国糖尿病前期患病率高达50.1%,成人糖尿病知晓率仅为30.1%,

但是,专业医生的差距是10万。第四种模式基于瑞金医院的糖尿病相关随访数据。通过高维机器学习,迁移学习和其他技术,它总结了50万个用于糖尿病预测的新诊断规则,这远远高于过去医生总结的诊断规则。它使我们的糖尿病预测准确度比基于临床金标准的预测高2-3倍。由双方共同开发的慢性病健康管理产品在医院,社区,体检机构和养老机构的场景中投入使用,为慢性病提供准确的筛查和健康管理服务,并致力于实现全民医疗保健。

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在零售业,连锁餐饮和上潮更多的研究和推出新产品,以增加销售。第四种范式将一系列餐饮品牌的历史数据转变为一个富裕的矿山。在线智能推荐引擎系统,使用机器学习模型,通过向客户推荐产品和优惠,单一推送渠道可以全年带来数十亿的销售。升级。

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在能源领域,为了确保运输管道延伸数万公里的安全性,传统的技术手段是在管道上安装通信光缆和光纤传感器以捕获返回的振动信号,但它是不可能根据信号特征准确地识别异常,并且更难以知道它们背后的信号。振动的原因,然后及时有效的干预。高维机器学习技术处理和分析海量光纤信号数据,有效区分异常信号类型,提高危险信号识别率,提高判断输油管道损坏事件的准确性和及时性,有助于“精确处理”管道管理业务。

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在媒体领域,随着内容同质化和用户时间的分散,内容分发已成为媒体竞争的关键。去年4月,第四个范例为媒体推出了饲料流技术产品。 4个月后,此类别的客户数量仅从一个增加到200个。截至目前,它已服务于全球数千家媒体,并已成为用户关注的焦点。稀缺和信息超载游戏的重大突破。其中一个技术社区媒体,第四个范例,帮助它实现了点击率提高110%,而访问量和收入分别增长了187%和49%。

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第四种模式是使用相对通用的方法来解决金融,医疗,零售,能源,政府,安全,媒体和其他行业中的不同业务问题,即让机器查看数据并提取比专家规则更多的规则。实际上,只要机器编写的业务规则数量超过人数,每个人就可以被不同的规则覆盖并且可以进行个性化。