2017年7月15日下午，语义网之父 James Hendler 到访文因互联，与文因互联 CEO 鲍捷博士、文因互联CTO 张强、文因互联首席科学家郑锦光博士，就文因互联愿景以及知识图谱技术等进行交流。
嘉宾介绍：
James Hendler，RPI大学计算机系教授，语义网之父。曾任白宫互联网Web政策顾问，美国政府数据网站 data.gov 主要顾问，纽约州开放数据顾问，美国国土安全部技术委员会委员，国防部高等项目研究署(DARPA)信息系统办公室首席科学家，DAPPA DAML 项目负责人。他是美国人工智能协会（AAAI）会士，英国计算机协会（BCS）会士，电子电气工程师协会（IEEE）会士，美国计算机协会（ACM）会士，美国科学促进会（AAAS）会士，IEEE 智能系统（Intelligent Systems）前主编。2001年，他与 Tim Berners-Lee 和 Ora Lassila 联合发表《语义网》经典奠基论文，标志着这个学科的形成。除此之外，他在认知科学、智能规划、数据科学、 Web 科学等都有杰出的贡献和深远的影响。
从金融世界的神经系统到互联世界的记忆
文因互联 CEO 鲍捷博士向 James 教授讲述文因互联的愿景以及当前如何将人工智能技术运用于金融领域的实践。
文因互联致力于增强智能（Augmented Intelligence），即用人工智能的技术帮助人更好地记忆、分析和通讯。 文因互联的长期愿景是建设社会机器 （Social Machine， “人类的神经系统”），而近期目标则是以金融为切入点，打造金融世界的神经系统。将人工智能技术带入金融领域这一模式，已经在与众多大型银行的合作中不断得到验证，未来这一技术必将在整个行业掀起巨大变革。
为了更加直观地展示技术力量对传统金融处理数据过程的优化，鲍捷博士向大家展示了目前已经上线的【自动报告】小程序，这一应用可以查询公司基本面、金融百科问题，并能够自动生成金融报告以供使用，这将极大节省金融从业者的时间。小程序目前已经可以查询公司基本面、金融百科等问题，并能够自动生成金融报告等功能。
前景美好，但是现实中也有不少困难。鲍捷说，「这一路经历的失败或许都可以写成一本书。而从中获得的最大教训是要建立一支可演进的团队，不断学习，自我教育，从经验当中总结，很庆幸这样的团队正在建成。」
A little semantics goes a long way
听完鲍捷博士的讲述，James 说这是一次非常有趣而有意义的实践，并且结合自己的专业与经验对鲍捷博士提及的相关技术进行进一步分享。
James说，现在知识图谱在中国的发展，有超越美国的势头。AI不仅仅是深度学习，他认为中国企业界应用反而领先于美国应用了更多元的AI技术。
James 笑着说，AI 很火，很多人都开始提 AI，但是更为重要的是多思考我们为什么需要 AI ，AI 很有力量，但也有其局限，要了解 AI 能够实现什么，无法实现什么。 具体到知识图谱，James 对鲍捷博士提出的知识图谱的产业成熟曲线深有同感，技术的发展总不是一帆风顺。
James 将自己的书籍《Social Machines: The Coming Collision of Artificial Intelligence, Social Networking, and Humanity》送给大家。他说，AlphaGo 带动了人工智能相关的话题热度，这本书的出版也正好碰到了一个好时机，文因互联同样如此。在当前的市场环境下，大公司的研究领域非常宽泛，小公司却可以更加专注在一个领域，这是一个很有远见的选择。
交流的最后，鲍捷博士在黑板上写下了James的名言「 A little semantics goes a long way 」 并表示，James 的这一句口号始终激励着自己，从科学研究一直到现在创办公司。2008年四川地震后，James和鲍捷曾合写了一篇文章“为什么这些事情很重要”[1]，共同展望人机智能协作这样一种“社会机器”能为社会带来什么。十年来，师生为这一个梦想在不同领域不同层面奋斗着，而本次交流也以此为背景画上了句号。
[1] James A. Hendler. & Jie Bao (2008). Why It Matters. IEEE Intelligent Systems, 23(4): 2-3.
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