澜舟科技周明：人工智能技术正在从 “感知智能”大步迈向“认知智能”

【环球网科技报道 记者 林梦雪】近年来，语音、人脸识别等“感知智能”技术已相对成熟。但感知智能在处理需要知识、逻辑推理、思考等复杂任务时，表现并不理想。随着大数据、云计算等技术深入发展，如何赋能机器像人类一样具备“思考能力”，实现“认知智能”成为新的研究方向。

对于感知智能和认知智能的定义，创新工场首席科学家，北京澜舟科技创始人兼CEO周明是这样阐述的：“感知智能是眼睛看得到、耳朵听得到、手触摸得到的一些感知信号，而认知智能是AI技术对人类语言理解后进行推理，实际上是人类的思维和大脑的行为的体现。”

周明认为，“认知智能技术的一个瓶颈是语言的理解的问题，比如说由于上下文不一样，词的意思就不一样，一个句子虽然用同样的词，语气变化意思也完全不一样等。”

那么，人工智能如何能对自然语言进行很好的理解呢？

“近几年，由于预训练模型的推出，使得自然语言理解的能力大幅度增强，体现在问答、搜索、翻译的水平大幅度的提升。由于有了这样的能力，人们就期待着认知智能可以上一个更大的台阶。”周明说道。

2021年7月，基于轻量级、高效训练的研究路线的孟子预训练模型正式推出，据悉，孟子是基于澜舟科技自研技术开发的大规模预训练语言模型。支持多语言、多模态数据。同时支持多种文本理解和文本生成任务，能快速满足不同领域、不同应用场景的需求。

在落地方面，孟子预训练模型致力于构建十亿级别的小模型，充分发挥已有参数下的模型潜力，有利于快速、低成本地落地现实业务场景。性能方面，孟子预训练模型可以比肩甚至超越千亿大模型，在包含文本分类、阅读理解等各类任务上表现惊艳。

需求和技术推动着人工智能市场逐渐壮大，行业分析机构IDC发布的全球人工智能报告显示，2021年全球人工智能市场（包括软件、硬件和服务在内）收入将达到3418亿美元（约合人民币2.2万亿元），增长15.2%。

随着人工智能技术深入发展，各行各业对认知智能的需求也逐渐加大，以金融业为例，当前金融行业面临运营成本高、客户服务压力大、产品服务单一、交易欺诈风险高等问题，这些都无法通过感知智能技术解决，而知识图谱驱动的认知智能在这方面有很好的表现。

周明介绍称，2021年9月，澜舟科技在金融和营销行业完成高性能轻量化行业预训练模型，目前，澜舟科技正在建立金融行业的行业搜索引擎。

他表示，“随着企业的数字化、智能化转型，企业对人工智能的需求也逐渐从“感知智能”过渡到了“认知智能”，认知智能可以帮助企业从大数据中获得信息、在知识图谱和产业规则的基础上进行推理，然后形成洞见，对业务报表流程作出趋势判断等。人工智能技术正在从 “感知智能”大步迈向“认知智能”。”

“现在有了预训练模型的技术，再加上市场的需求，可以期待认知智能有一个新的飞跃。澜舟科技应运而生，希望能够通过技术解决实际需求中的难题，同上下游伙伴一起将认知智能的发展推到新的高度。”周明说道。

公开资料显示，澜舟科技今年1月入驻由李开复创办的创新工场开始孵化，8月完成天使轮融资，投资方也是创新工场；9月获HICOOL 2021全球创业大赛人工智能/金融科技赛道一等奖，HICOOL全球创业大赛是以海内外人才创业大赛为主体的综合性国际人才活动，通过两年来的成功运作与积累，已累计吸引全球84个国家和地区创新项目6044个，汇聚顶尖创业人才8162名。据官方透露，HICOOL 2022年新一季赛事招募将于近期全面启动。