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開辟AI行業新局,朱松純帶領暗物智能奪得”未來獨角獸”

1月19日,暗物智能科技(以下簡稱”暗物智能”)作為唯一受邀的人工智能企業,出席2020年發現廣州”獨角獸”創新企業榜單媒體發布會,并作為未來獨角獸企業代表發言。

暗物智能高級產品總監高燕作為企業代表發言

歷經四屆,由廣州市科學技術局指導,廣州市科技創新企業協會和南方財經全媒體集團旗下《快公司FastCompany》聯合主辦的發現廣州”獨角獸”創新企業項目已經成為廣州市挖掘和表彰本地創新企業和成果的標桿活動。

憑借在人工智能領域前沿的技術實力與高速的發展態勢,暗物智能同時入選2020年廣州”未來獨角獸”創新企業和2020年廣州”高精尖”企業榜單。

據介紹,”未來獨角獸”創新企業榜單定位于發掘具有成為”獨角獸”的潛力創新企業,面向市場估值1億美元至10億美元之間的創新企業;”高精尖”企業榜單則定位于有核心技術創新,具備較強行業影響力的技術企業。

自成立以來,暗物智能從一家勇闖AI”無人區”的創業公司,迅速成長為未來可期的”準獨角獸”及”高精尖”企業,前沿的技術實力與優秀的商業落地成果正持續獲得市場認可。以朱松純為核心的創始團隊的技術創新及產業實踐,亦開辟了AI行業發展的新局。

“小數據、大任務”引領AI技術創新

作為暗物智能創始人、全球著名人工智能專家,朱松純教授在科研方面具有很強的前瞻性,并長期致力于構建計算機視覺、認知科學、乃至科學的統一數理框架。

上世紀90年代,數碼相機的出現讓朱松純意識到一場感知革命即將到來——AI有了數據。2005年,他帶頭成立蓮花山計算機視覺研究院,開啟大數據標注的先河,集結國內外計算機視覺領域人才,共同研究前沿科技問題,并為國內外培養了大量人工智能領域人才。

正是在做數據標注的過程中,朱松純發現了大數據方法的局限:通過大數據訓練的模型存在巨大的應用瓶頸,任務和場景稍有變化,就需要重新收集、標注數據,訓練模型。更關鍵的是,”數據戰術”能解決特定的問題,卻不是人類解決問題所用的辦法,僅靠數據的堆砌無法實現真正的智能。

2008年,朱松純率先帶領團隊轉向認知領域的研究。他連續領導兩屆大型跨學科國際專項MURI,帶領來自劍橋大學、耶魯大學等院校的頂尖專家,集中攻克認知推理、人機交互等下一代人工智能發展的難題,并逐漸探索出通用人工智能大一統理論的基本藍圖。

秉承朱松純提出的顛覆性的”小數據、大任務”技術范式,暗物智能以認知推理、常識學習、因果價值建模等新一代AI關鍵核心技術為主攻方向。其技術平臺在需要深層次人機互動、個性化服務、情境理解等應用領域具有不可替代的巨大價值。

投身產業實踐開辟行業新局

服務社會的使命感,也驅使朱松純在深耕認知智能領域的同時,率先將強認知AI技術成果運用到產業實踐。2018年,暗物智能落戶中國,將人工智能在認知層面的新突破應用于智慧教育等關系國計民生的重要領域,以實現真正的高自然度人機交互和協同。

朱松純領銜的暗物智能創始團隊一直致力于計算機視覺、機器人技術和人工智能的AOG表征和建模。目前,該方法已成功運用于”AI+教育”產品。依托AOG模型,暗物智能自主研發基于產生式模型的自動出題、解題與講題模塊。系統可以自動從教材、講義與教案等素材中構建教學知識庫,并通過歸納學習方法獲取解題規則。而針對變異題型,系統將基于價值函數,在因果狀態空間中自動推演出最優解題路徑,所有解題路徑與規則自動構建AOG表達。

與市面上背靠大規模題庫的教輔應用不同,AI能自己出題、講題,清楚題目的難易。交互過程中若發現學生還有不理解的知識點,還能生成新的題目來講解,實現真正的因材施教。

諸多應用落地項目也驗證了這種業界首創的”AI講題”模式。目前,暗物智能在教育領域已形成學齡前、K12、在線教育、職業教育的用戶服務全生命周期閉環。通過深入行業場景,暗物智能已實現強認知AI技術在自適應教育、新零售、泛娛樂等多個行業的商業落地,服務客戶涵蓋題拍拍、騰訊作業君、豌豆思維、趣互聯、吉比特等。

回歸初心圓夢”大一統”

2020年,朱松純以國家戰略科學家身份受邀回國,籌建北京通用人工智能研究院(BIGAI)并擔任院長,同時擔任清華大學、北京大學講席教授、北京大學人工智能研究院院長。

朱松純曾在訪談中提到,三十年前就讀于中國科學技術大學時,就有了追求人工智能大一統理論的夢想,赴美求學正是為了追尋與探究這一理想。三十年后,選擇回國也是基于同一夢想,回歸初心——將人工智能大一統理論框架在中國”圓夢”。

在回國引領中國人工智能發展的同時,朱松純也在思考如何將科研創新同社會需求更好地結合。宏觀層面上,人工智能成為國家”十四五”規劃中優先發展的五大領域之首;產業層面上,疫情的催化也加速了人工智能在各行各業的落地應用,正迎來全新的發展機遇。

從暗物智能目前的核心業務布局來看,公司已完成組織架構調整,確立廣州為全球總部,深耕中國市場,以更好地服務社會。通過深耕教育等關鍵領域,填補行業在深度人機互動、個性化服務、情境理解等應用領域的空白,服務社會重大需求,實現商業價值與社會價值的統一。

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