鲍捷 – 文因互联

人工智能产品的可演进性

本文整理自文因互联CEO鲍捷博士于2017年5月13日参加职人社与爱因互动联合举办的活动———『AI时代的产品经理』所做的演讲。本文字数约1W+,请在有充足耐心和时间的情况下阅读。

我有一个好想法,就差一个 AI 了

今天我特别想跟大家分享一下,人工智能产品在「演进」上的一些体会。

人工智能产品一个核心特点就是「演进」。也就是说「你很难一下子达到那个地方」,这可能是与传统的互联网产品很不一样的地方。

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象牙塔的舒适区

by 西瓜,2017-05-11

今天这篇可能会有争议,不过是发自内心的肺腑之言。

缘起是读到何世柱博士的《让问答更自然》:“据我了解,真实的工程实践上,问答系统还是使用模板和规则,很少或者根本不会用到统计模型,更别说深度学习的模型了。而目前在研究界,问答系统几乎全部采用深度学习模型,甚至是完全端到端的方法。究其原因,我个人认为问答系统是一个系统工程,而不是一个纯粹的研究任务,目前研究界对问答系统还没有一个统一的范式(不像信息检索、机器翻译、信息抽取等任务),因此,未来问答系统可能需要总结出一个或几个通用范式和流程,可以分解为若干子任务,这样会更易于推动问答的研究发展。”

我自己也曾从事问答系统的研究,对何博士的这个观点深表赞同。

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从AlphaGo的成功说起

原文发表于中国计算机学会通讯,2017年第3期,p76-81

http://www.ccf.org.cn/c/2017-03-15/587007.shtml

 

从AlphaGo的成功说起

张梦迪,郑锦光,张强,鲍捷

AlphaGo的基本原理

继 AlphaGo于2015年8月以5:0战胜三届欧洲冠军樊麾、2016年3月以4:1击败世界顶级棋手李世石后,今年1月,AlphGo的升级版本Master横扫各路高手,取得60:0的惊人战绩。20 年前IBM深蓝(Deep Blue)计算机击败国际象棋冠军卡斯帕罗夫的情景还历历在目,短短2年时间,人工智能在围棋领域又创造了人机对抗历史上的新里程碑。

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我们爱热爱工程的工程师

文因互联在找一些很酷的工程师。

很酷的工程师都是发自内心热爱工程的工程师

我们在做什么:智能金融。具体来说就是自动化金融信息处理中的一些环节 1)自动解读公告、研报 2)证券分析模块的自动化 3)自动化写报告 4)金融搜索引擎,等等。

典型案例
× 某评级机构,利用自动化财务报表审查,将人工审核前错误率从50%降低到20%
× 某券商,用自动化报告技术,提高报告生成效率一倍。
× 某大型行业机构,用机器替代传统要20人团队才能完成的公告处理自动化。

我们想和什么样的人一起工作
× 非常熟悉Python
× 熟悉工程栈:Linux+Git+(你的方向上的工具链)
× 有项目证明你对工程的热爱
× 坚持多年通过博客等分享你的技术心得

文因互联寻找不正常的人。具体这是个什么样的公司,请看我们的博客 http://blog.memect.cn/

怎么联系:请把简历发给CEO鲍捷 baojie@memect.co (注意是.co不是.com)

犯不平凡的错误

by 西瓜 2017-04-15

我们常说要不怕犯错误,精益的核心就是把潜在的大错误拆成潜在的小错误。但这并不是说,我们就对错误心安理得。我们要避免平凡的错误,如果犯错误,也要犯不平凡的错误。

一个不平凡的错误,即使它原始的假设是错的,在探寻这个假设的过程中,人们会发现很多新的东西。为了验证这个假设所创造的理论和设备,会给我们带来意外之喜。不平凡的错误,就是开创性的错误。

例如,SU(5)理论预言的质子衰变没有被发现,但导致了两个中微子的诺贝尔物理学奖。(刘尚的知乎回答

Georgi和Glashow曾经提出了SU(5)大统一理论(GUT),这个理论统一了自然界所有四种相互作用,并且可以退化成粒子物理标准模型的形式。这个理论非常漂亮,被认为很有希望是正确的大统一理论,于是人们迅速开始想办法对其进行验证。该理论的一个重要预言是存在质子衰变,为了对此进行探测,人们进行了多项实验,其中最著名的项目大概是日本的神冈和超级神冈探测器。最后的结果呢,并不理想,人们没能探测到理论预测的质子衰变事例。SU(5) GUT也渐渐被排除掉了。但是Georgi-Glashow理论的研究与发展绝对不是无意义的,一个直接的例子就是,日本的神冈与超级神冈探测器虽然没能探测到质子衰变,但对中微子的探测和研究做出了重要贡献,并因此获得了两个诺贝尔物理学奖。

我们在客户探索的过程中,也必然会不断犯错误。那种认为有什么行业资深人士,洞察一切,就能一眼找到市场痛点,是巫术。科学没有巫术,创业也没有巫术。创业不能迷信萨满的存在。

我们一定是在探索中,有一个初步的假设。在假设检验中,发现一些天使用户。这些人不一定是我们最终要服务的场景,他们的需求也不一定是我们提供的第一个产品。但是基于这个第一步的产品,我们获得了这些人的信任。我们分析他们的背景(profile),细分其场景,理解其各场景的深入机理。然后我们或者做场景的深入,或者做场景的横向扩展,甚至做场景的跃迁。然后在新的产品上,我们有了扩大的用户理解,提供更有力的服务,然后良性循环。我称之为Market Induction。

不变的,是渠道的不断增强。产品创新的核心,是渠道的的建设。在一个渠道上,可以服务很多种不同的场景,针对同一群人可以去满足他不同维度的需求。一个不平凡的产品假设,是能帮助我们建立渠道的假设,在这个渠道上,我们发现不了“质子衰变”,也能发现“中微子”。

假设-产品-用户-场景,不断循环。强大的产品执行力,就在于这个循环不断扩大的每一环,每一轮循环都是不平凡的错误。拥抱这种错误,快速(以天为单位)验证这种错误。

金融知识图谱的现状和展望——杭州金融知识图谱论坛开场报告

本文整理自文因互联CEO鲍捷在3月29日举办的金融知识图谱论坛上所做的开场报告。

今早我看了一下本次大会报名表,大概有 270 个人报名,参加的单位超过 150 个。我人工做了一个简单的统计:其中有2家交易所,7 家券商,10 多家银行,还有 10 多所大学,逾 10 家的智能金融从业公司。除了今天的主讲嘉宾之外,还有其他的好多家也过来了。BAT 也悉数到场,其他的加在一起有超过 10 家大型的互联网公司,投资机构来了至少有 30 家。可以看到整个智能金融知识图谱领域受到了极大关注,跟去年对比非常明显。我们去年也是在 3 月份的时候,在北京召开了第一次语义对话金融沙龙。那次我们请了一部分嘉宾,大概是来了 30 多个人,那次会场可以看比今天这个会场要小得多。 继续阅读 “金融知识图谱的现状和展望——杭州金融知识图谱论坛开场报告”

Web的50年——从Tim Berners-Lee的图灵奖说起

作者:鲍捷,文因互联CEO

Tim Berners-Lee昨天拿到了2016年度的计算机科学最高奖:图灵奖。他获得这个奖,实至名归。领域中人一直都认为他得奖只是时间问题。

Tim 的一生有两个伟大的贡献(当然,他还有很多其他的贡献):一、互联世界的文档,即万维网(Web)的发明及其规模化的努力,包括 W3C 的工作;二、互联人类知识的努力,包括语义网(Semantic Web)、互联数据(Linked Data)、开放数据(Open Data)、知识图谱(Knowledge Graph)等。第一个贡献已经广为人知,第二个贡献还在发展中,知道的人不多。但是我以为,第二个贡献将会是比第一个贡献更大的贡献。

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Web的诞生与Tim Berners-Lee

2012的几篇文章,现在贴在一起 。原文

Web的诞生与TBL(1)

什么样的发明是人类最伟大的发明?那些能对存在的三种基本形式:物质、能量和信息的传输和转化做可扩展到为每一个人服务的发明。

对于信息,这意味着那些使信息可以更有效的转化和传输的方法:语言、图画、文字、纸、印刷术、电报、电话、电视、…、Internet、Web。

想改变人类历史吗?做一件能促进人与人的信息交换的事吧!

Tim Berners-Lee (TBL)就做了一件这样的事。他发明了Web。

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知识管理和语义搜索的哲学思考

(整理自鲍捷20161026于将门的报告

(未经作者审阅,一些听写错误没有纠正。请勿转发)

事先请大家原谅,今天这个分享会比较干,所以我在思考前面加了哲学两个字。我以前做语义,现在做知识图谱,今天分享的这些东西是基于这十几年实践中的很多失败经验。这其中有一些经验、教训反反复复的出现,我就在思考如何避免这些问题。所以今天这个分享的目标听众实际上是架构师,也许现在这些抽象的东西还不能够很容易去理解,不过我希望大家以后再回过头来看的话,可能会对整个系统的架构设计有一些指导意义。

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谈路径

by 西瓜,2017-03-12

开始旅程的关键是目标。结束旅程的关键是路径。

路径才是关键

真正做事的人,和只是关心这事的人(包括媒体、领导、甚至一些投资人),角度不同。做事的人想的是过程,关心的人想的是结果。结果往往谁都懂,谁都知道好。老鼠都觉得猫脖子上有铃铛好,问题是怎么挂上去?谁把他挂上去?事情能不能成,往往不在于想要什么结果,而在于具体的路径和与这个路径匹配的人。

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