一切从一份诚实的FAQ开始
看到一个聊天机器人的FAQ，从这份FAQ 就能看出现在的聊天机器人的一些限制。这个里面所列的技巧，就是请求用户按照这种方式说话，为什么呢？我来翻译一下
继续阅读 “从一份聊天机器人的FAQ谈现有的聊天机器人限制”
从一份聊天机器人的FAQ谈现有的聊天机器人限制
标签：人工智能
互联世界的记忆
我今天说的事情和我们现在做的事情，没有直接的关系。我先自我介绍一下，我在美国待了15年时间，一直在做人工智能各个领域的研究。我们整个创始团队的核心人员都是从美国回来的，每个人都放弃了很多很多。之所以他们愿意回来，就是因为我们会去做一些非常非常有趣的事情，未知的事，这才是我们最终想做的事情，我们的终极愿景：互联世界的记忆。
从基因到文因
我们公司的名字，叫文因互联，文因+互联。什么是文因？这有两本书，第一本书是《自私的基因》，英国的一个生物学家理查德·道金斯写的，1976年出版的，非常有影响的一本书。他提出来一个概念叫文因，就是Meme（发音“mi mu”）。后来又有人写了一本《自私的模因》。在中文世界里，我请教了一些翻译家，有人提出了“文因”的翻译，我觉得比“模因”翻译更好一点，所以我就用了这个翻译。
从语义网到知识图谱——语义技术工程化的回顾与反思
本文根据鲍捷在云知声的演讲稿整理
感谢Leona对演讲录音的记录和整理
知识图谱的皮相
知识管理这个领域，有个分支叫语义网，这两年就改了名字叫知识图谱。知识图谱其实有狭义的和广义的区别。这里讲的是狭义的知识图谱。我觉得华东理工大学的王昊奋教授定义得挺好，抄在这里：知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念。其中，每个实体或概念用一个全局唯一确定的ID来标识，称为它们的标识符。每个属性-值对用来刻画实体的内在特性，而关系用来连接两个实体，刻画它们之间的关联。
继续阅读 “从语义网到知识图谱——语义技术工程化的回顾与反思”
新闻自动生成——人工智能正在逐步走进金融领域（其二）
继续阅读 “新闻自动生成——人工智能正在逐步走进金融领域（其二）”
人工智能正在逐步走进金融领域
随着互联网时代的深入发展，我们获取的各种数据都在无限膨胀，远远超过了人类大脑的处理能力，于是机器学习技术成为更利于发展的投资策略。以机器之手在互联网中抓取一个领域的数据和信息，将这些信息通过人工智能系统进行细致的分拣和筛选，进而得出最终的结论和决策。之后再将这些已被梳理好的决策分析反馈给该领域工作人员。接下来我们会分三期就人工智能和金融领域的结合做一系列分析，厘清人工智能在金融领域已经都做了哪些尝试，以及成果：
一.机器学习
分析员们对财务、交易数据进行建模，分析其中显著特征，利用回归分析等传统机器学习算法预测交易策略。这种方式有两个主要弊端，其一是数据不够丰富，仅限于交易数据，更重要的是它受限于特征的选取与组合（Feature Engineering），模型的好坏取决于分析员对数据的敏感程度。此外一种做法是，模仿专家的行为，选择某一领域的特定专家，复制他们的决策过程，并导入可重复的计算框架。
结合新三板谈人工智能产业的发展
