在約七十年前艾倫·圖靈用“機(jī)器能思考嗎？”的猜想叩響了人工智能的大門，并提出理想計(jì)算機(jī)模型，以“詢問者”能否分辨機(jī)器與人類區(qū)別為關(guān)鍵，指明人工智能發(fā)展方向。

盡管在當(dāng)時(shí)沒有一臺(tái)機(jī)器通過理想計(jì)算機(jī)模型的測(cè)試，但今天卻依稀可以看到人們正向“光”前行。

人工智能的火可謂從未熄滅。

近日，神州數(shù)碼集團(tuán)股份有限公司（以下簡稱“神州數(shù)碼”）針對(duì)其人工智能知識(shí)平臺(tái)Jarvis舉辦相關(guān)采訪會(huì)。會(huì)上，神州數(shù)碼云業(yè)務(wù)集團(tuán)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)部AI產(chǎn)品經(jīng)理王豫翔對(duì)Jarvis人工智能知識(shí)平臺(tái)在自然語言處理、智能搜索、圖像識(shí)別、人物識(shí)別、語音合成、翻譯、視頻內(nèi)容見解等七大AI能力，以及產(chǎn)品在醫(yī)藥、售后服務(wù)、企業(yè)管理等場(chǎng)景的實(shí)踐案例進(jìn)行了相關(guān)解讀。

雙輪驅(qū)動(dòng)，打通阻隔

會(huì)上王豫翔分享了企業(yè)打造Jarvis人工智能知識(shí)平臺(tái)的主要方向，即為大型企業(yè)做知識(shí)積累、知識(shí)傳播和知識(shí)變現(xiàn)的通用平臺(tái)。

神州數(shù)碼選擇這一方向構(gòu)筑平臺(tái)源自于其在給消費(fèi)者做服務(wù)過程中對(duì)于痛點(diǎn)的洞悉。神州數(shù)碼發(fā)現(xiàn)，一方面由于個(gè)人對(duì)知識(shí)的認(rèn)知偏差，信息會(huì)在傳播過程中變形。另一方面知識(shí)生產(chǎn)者與知識(shí)消費(fèi)者之間所存在的中間角色，會(huì)使得二者難以通過直接溝通收到對(duì)方反饋信息。兩個(gè)因素交織，導(dǎo)致信息傳播效率降低，亟需通用平臺(tái)補(bǔ)位。

基于此，神州數(shù)碼為Jarvis人工智能知識(shí)平臺(tái)打造了兩大核心能力：其一，基于自然語言的理解；其二，知識(shí)圖譜搜索。

王豫翔談到：“神州數(shù)碼將自動(dòng)翻譯、語音識(shí)別、語音擬合、視頻檢索、圖像檢索、人臉識(shí)別等相關(guān)能力，與自然語言理解及知識(shí)圖譜搜索兩大核心能力綜合在一起，能夠激發(fā)Jarvis產(chǎn)生一種或一連串人工智能反應(yīng)，進(jìn)一步加強(qiáng)企業(yè)原有智能能力�！�

據(jù)悉，Jarvis人工智能知識(shí)平臺(tái)在大型企業(yè)中臺(tái)、售后服務(wù)、醫(yī)藥企業(yè)中均得到了較佳反饋。

以技術(shù)重構(gòu)場(chǎng)景

基于不同的場(chǎng)景，企業(yè)將會(huì)衍生出不同的技術(shù)能力，創(chuàng)造不同價(jià)值。對(duì)于主打技術(shù)的公司而言，在做好技術(shù)的基礎(chǔ)上擁有對(duì)場(chǎng)景深入的理解與相關(guān)數(shù)據(jù)的積累是筑起企業(yè)壁壘的關(guān)鍵所在。

王豫翔在會(huì)上分享了Jarvis人工智能知識(shí)平臺(tái)應(yīng)用的三大場(chǎng)景與相關(guān)案例：

其一，大型企業(yè)中臺(tái)。

在大型企業(yè)中，前臺(tái)快速迭代的需求與后臺(tái)穩(wěn)定需求通常存在一定矛盾。正是由此，企業(yè)開發(fā)出中臺(tái)系統(tǒng)以解決這一問題，提升企業(yè)運(yùn)行效率。然而，員工需花大量時(shí)間與精力進(jìn)行系統(tǒng)培訓(xùn)的情況仍然存在。

Jarvis人工智能知識(shí)平臺(tái)則能夠進(jìn)一步為中臺(tái)減負(fù)。員工只需用自然語言表述需求，Jarvis便能引導(dǎo)員工直接調(diào)入某一模塊。對(duì)于大型企業(yè)而言，Jarvis的出現(xiàn)無疑減輕了中臺(tái)大量的工作。

其二，大型制造業(yè)企業(yè)。

大型制造業(yè)企業(yè)通常會(huì)出現(xiàn)產(chǎn)品過于復(fù)雜，出售產(chǎn)品難于維修，售后服務(wù)需要耗費(fèi)大量時(shí)間才能給出客戶具體解決方案的情況。這種情況的出現(xiàn)，將進(jìn)一步導(dǎo)致售后服務(wù)效率降低，客戶體驗(yàn)差等問題出現(xiàn)。

基于知識(shí)樹梳理和知識(shí)儲(chǔ)備，Jarvis可以通過語義識(shí)別或照片識(shí)別找到問題，對(duì)用戶做相關(guān)指導(dǎo)，進(jìn)一步對(duì)問題進(jìn)行排查，幫助用戶快速定位故障類別、故障嚴(yán)重程度并給出相應(yīng)解決方案，

其三，醫(yī)藥企業(yè)。

知識(shí)生產(chǎn)者與知識(shí)消費(fèi)者之間一直存在渠道不夠暢通，無法達(dá)成知識(shí)直接傳遞的問題。醫(yī)藥企業(yè)使用Jarvis以后，則構(gòu)建了諸多有趣的應(yīng)用場(chǎng)景。

比如構(gòu)建一個(gè)虛擬醫(yī)藥代表，就不需要以傳統(tǒng)方式面對(duì)面給醫(yī)生服務(wù)。大量醫(yī)生可以在線詢問虛擬醫(yī)藥代表如產(chǎn)品的禁忌情況、原材料是否含轉(zhuǎn)基因、器械應(yīng)該怎么使用等問題。對(duì)醫(yī)生來說，醫(yī)生則可以更好地通過Jarvis來進(jìn)行詢問，Jarvis則可以資料的知識(shí)庫梳理、知識(shí)精準(zhǔn)定位、知識(shí)關(guān)聯(lián)等給他更多建議。

Jarvis會(huì)在現(xiàn)有合規(guī)的醫(yī)藥知識(shí)庫里進(jìn)行大量的匹配搜索，把這些資料傳遞給相關(guān)醫(yī)生以及消費(fèi)者使用，器械類的醫(yī)藥消費(fèi)者在使用器械過程中，以前咨詢售后服務(wù)比較麻煩，現(xiàn)在對(duì)他們來說，直接詢問他們通過Jarvis設(shè)計(jì)的虛擬客服也可以得到很好的反饋。

王豫翔談到：“Jarvis的AI能力可以對(duì)Word、PDF、標(biāo)準(zhǔn)文檔、網(wǎng)頁、圖片甚至音頻、視頻（把音頻、視頻中的語言全部翻譯出來，轉(zhuǎn)換成可搜索的純文本內(nèi)容）進(jìn)行刺透。刺透完這些內(nèi)容之后對(duì)其打上標(biāo)簽，解決原有資料無法搜索和關(guān)聯(lián)的問題�！�

不僅如此，通過Jarvis所做的反饋與溝通，能夠經(jīng)系統(tǒng)自動(dòng)化整理與細(xì)分梳理，為醫(yī)藥公司后期研發(fā)提供有力數(shù)據(jù)。

瞄準(zhǔn)痛點(diǎn)，以“簡”賦能

隨后，王豫翔進(jìn)一步對(duì)Jarvis人工智能知識(shí)平臺(tái)的內(nèi)在邏輯進(jìn)行了闡釋。

王豫翔談到：“現(xiàn)在語義類的企業(yè)級(jí)應(yīng)用在用戶實(shí)施過程中面臨很大困難，需要有大量訓(xùn)練師在幕后做一些注入語料大量標(biāo)注、大量語料灌輸工作，才能讓這個(gè)機(jī)器人看上去更聰明。但從Jarvis產(chǎn)品立項(xiàng)之初神州數(shù)碼就瞄準(zhǔn)這一痛點(diǎn)，圍繞Jarvis自身設(shè)置了一套通用的無標(biāo)注訓(xùn)練模型。這種無標(biāo)注訓(xùn)練模型不需要很專業(yè)的人員操作，基本上業(yè)務(wù)部門人員便能完成。業(yè)務(wù)人員相當(dāng)于跟Jarvis做一個(gè)聊天，或者上傳一個(gè)Word文檔，就這么簡單�！�

對(duì)此，王豫翔再度分享了相關(guān)案例。

在神州數(shù)碼目前所服務(wù)的法務(wù)、財(cái)務(wù)等公司中，諸多問題都可通過Jarvis解決。只需通過兩到三天的訓(xùn)練，告訴Jarvis方法論就能使之訓(xùn)練到應(yīng)答準(zhǔn)確率80％以上。

從王豫翔的分享中，不難看出，“簡化”即是Jarvis人工智能知識(shí)平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)所在。

人工智能，未來路在何方？

回到最初艾倫·圖靈所提出的經(jīng)典問題：“機(jī)器能思考嗎？”

或許，如今這一問題仍等待著答案。但神州數(shù)碼所研發(fā)的Jarvis人工智能知識(shí)平臺(tái)無疑為這一議題提供了一定佐證。Jarvis人工智能知識(shí)平臺(tái)做出了轉(zhuǎn)型，從內(nèi)生到外延全面賦能企業(yè)，讓企業(yè)原有的工作方式、內(nèi)核、模式以及思考工作的方式均發(fā)生了一定程度轉(zhuǎn)變。

技術(shù)似乎正在重塑著醫(yī)療行業(yè)。如何描繪一幅未來醫(yī)療圖景？

王豫翔從Jarvis人工智能知識(shí)平臺(tái)出發(fā)，向動(dòng)脈網(wǎng)分享他的理解：“現(xiàn)在只是我們所走出的第一步，即通過虛擬醫(yī)藥代表的角色幫助醫(yī)藥企業(yè)梳理現(xiàn)在的產(chǎn)品知識(shí)，更好地為患者和醫(yī)生提供服務(wù)。并幫醫(yī)藥企業(yè)做更多的內(nèi)容，把原有醫(yī)藥企業(yè)中的相關(guān)知識(shí)通過知識(shí)圖譜做相關(guān)的整合，便于知識(shí)研究人員會(huì)更好地做內(nèi)容分享。接下來，我們會(huì)大量與醫(yī)藥公司合作，探索知識(shí)及數(shù)據(jù)在研究中應(yīng)用的可能性，為醫(yī)藥企業(yè)后期的產(chǎn)品研發(fā)提供背景支持。并做出讓AI真正理解文章的嘗試。未來如果這條路未來能走通的話，對(duì)整個(gè)醫(yī)療企業(yè)相關(guān)文章知識(shí)的理解和研發(fā)均可以提供大量幫助�！�

作者：張彩妮