認知知能の実装が加速し、新世代のインテリジェント検索が誕生

[51CTO.com からのオリジナル記事] インターネットは、間違いなく私たちの生活、学習、仕事に欠かせないプラットフォームとなっています。インターネットとともに登場した検索エンジンは、オンラインを利用するほぼすべての人が使用しています。検索エンジンは誕生以来、クローラー、検索ランキング、ビッグデータ処理、自然言語処理などのさまざまなテクノロジーに依存して、検索ユーザーに情報サービスを提供してきました。

現在、人工知能技術の急速な発展により、自然言語理解やナレッジグラフなどの技術のサポートにより、従来の情報検索は新世代のインテリジェント検索へと変化しています。 「新世代の検索は、主に2つの方向に分かれるでしょう。1つは、一般的な検索から業界企業へと移行し、業界のインテリジェントな意思決定サポートになることです。もう1つの方向は、より遠い将来、検索が個人側の技術的進化となり、個人のインテリジェントな情報アシスタントになることです。」と宜蘭群志のCEO、胡建氏は述べた。

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Qunzhi CEO 胡建氏について

では、従来の情報検索から新世代のインテリジェント検索に至るまで、基盤となるテクノロジーにはどのような変化が起こったのでしょうか?知覚的知能から認知的知能へ、企業はどこから始めるべきでしょうか?著者は最近、宜蘭群志のCEOである胡建氏にインタビューし、新世代のインテリジェント検索とそれに関連する人工知能技術について深く議論しました。

従来の情報検索の現状とボトルネック

検索テクノロジーのアーキテクチャとインターフェースは 30 年間変わっていません。検索はキーワード検索方式で行われるため、必要な情報全体を完全に記述することはできません。そのため、検索システムは積極的に対話してガイドするのではなく、ユーザーの表現能力に大きく依存します。そのため、人々が受け取る情報も同じです。

さらに、検索のコア技術は10年間大きな進歩を遂げていません。従来の情報検索およびマイニングアルゴリズムは、基礎となるデータと認知基盤の理解が不足しており、この分野の中核的な問題に十分に対処していないため、検索結果の解釈が難しく、アルゴリズムの効率を向上させるのが困難です。

従来の検索は、比較的間違いのない汎用的な意思決定エンジンです。検索の本質は、インターネットの膨大な、複数のソースの、異種のデータを統合して、Web ページのコンテンツを理解し、ユーザーのクエリのニーズを理解し、最終的にその 2 つを一致させることです。通常の状況では、検索エンジンはデータを非常に詳細に分割しないため、対話形式は単純になります。さらに、一般的な検索エンジンは効率性に対する要求が高く、Web ページの理解が比較的簡単なため、検索エンジンを通じて誰もが得る結果も同様です。

そのため、検索エンジンをアップグレードして変革する必要があり、次世代のインテリジェント検索が誕生しました。人工知能技術の急速な発展により、新世代のインテリジェント検索が可能になりつつあります。

次世代のインテリジェント検索が探索を加速

宜蘭群志の主任科学者である温吉栄氏は、インテリジェント情報検索とマイニングは検索の発展方向であり、その具体的な現れはインテリジェント情報アシスタントであり、検索エンジンに取って代わり、人々と情報を結びつける新しいツールとなり、ストレージ、コンピューティング、インテリジェンスによって人々の能力を拡大し、スーパーメモリ、知識、分析機能を備えた「スーパーアシスタント」を構築し、いつでもどこでも高品質の関連情報と知識を簡単に取得できると考えています。温吉栄氏は宜蘭群志の主任科学者であるだけでなく、中国人民大学情報学院の学長、中国人民大学高陵人工知能学院の学長でもあります。温氏は「インテリジェント情報検索とマイニング」チームを率いており、従来の検索エンジンに代わる次世代の情報取得ツールとなる「自然な対話に基づくパーソナルインテリジェント情報アシスタント」の開発に取り組んでいます。この過程で、理論的基礎、アルゴリズムモデル、システムの3つのレベルで研究を行い、独自のイノベーションを実行します。

インテリジェント情報アシスタントにはさまざまな形態があり、ロボットであったり目に見えないものであったりします。人々が提起するニーズを理解して対応できる頭脳を持ち、会話は多段階にわたって深く行うことができます。しかし、インテリジェント情報アシスタントが人々とコミュニケーションをとり、彼らの言うことを理解するためには、「脳」が必要であり、私たちはまだインテリジェント情報アシスタントの段階に達していません。

「新世代の検索のもう一つの形態がより早く見られるようになるだろう。それは、産業や企業における一般的な検索の応用だ」胡建氏は、現在の人工知能の知能は12歳児に相当し、推論能力はまだ比較的弱いが、脳の容量は特に大きく、記憶力は特に優れていると述べた。その長所を組み合わせて適切なシナリオを見つけることができ、それはインテリジェントな意思決定エンジンである。

インテリジェントな意思決定エンジンは、単に検索を行うのではなく、さまざまなチャネルや異種構造からのデータを統合し、非構造化データを構造化データに変換し、それを企業のビジネスプロセスにリンクして分析と予測を実行し、企業の意思決定を支援します。胡建氏は、現段階では機械による完全な自動補完はまだ達成されていないため、「支援」という言葉を追加する必要があると強調した。

現在、インテリジェント意思決定エンジンは、低レベルおよび中レベルのメンタルワーカーに取って代わることができます。たとえば、公安や司法の分野では、インテリジェント意思決定エンジンは、ケースデータと構造化されたビデオデータをより適切に統合し、事前警告、プロセス中の追跡、および事後分析を提供できます。第二に、専門家の経験をモデルに変えて、分析や判断重視、意思決定支援業務に代わるものとして活用することができ、反復的または半反復的な業務を行う中級レベルのメンタルワーカーの代わりとなることができます。

知覚知能から認知知能への進化

モバイルインターネット、ビッグデータ、クラウドコンピューティングなどの技術の急速な発展に伴い、画像、音声、動画などの知覚に関わる認識能力が急速に発展しています。現在、人工知能は、理解、思考、判断、分析などの認知能力にまで広がりつつあります。人工知能の発展は、知覚知能から認知知能への境界点に達しています。

今の人工知能はまだ弱い人工知能の状態です。いわゆる脳を持っていません。脳を形成したいなら、一番大切なのは知識を持つことです。これが認知知能です。つまり、さまざまな人間の経験を機械が理解して使用できるモデルに蓄積し、最終的に生産性につなげるのです。認知インテリジェンス技術は、インテリジェントな情報アシスタントを実現するための基盤です。

胡建氏は、現在、認知知能の最大の課題は知識の構築であると述べた。現在では知識は豊富であり、多くの知識グラフを構築することができますが、オープンな知識グラフを形成することは依然として困難です。理由は 2 つあります。1 つは関連密度が不十分であること、もう 1 つは知識が十分に明確でないことです。ただし、専門分野では、手動検証によって比較的正確な業界知識グラフを構築できます。

従来、ナレッジグラフは基本的に手作業で構築されていましたが、データのオンライン化により、機械によって自動的にナレッジグラフを構築できるようになり、機械によって構築されるナレッジグラフの規模は大きくなります。さらに、グラフ データベースの急速な発展により、グラフ データをナレッジ グラフに保存することも可能になりました。第三に、ビッグデータの発展、大量データの出現、計算能力の向上により、ナレッジグラフの構築がより正確になりました。

胡建氏は、人工知能が閉ループを形成するには、知覚知能と認知知能を組み合わせて価値あるものにする必要があると考えている。しかし、現段階では認知レベルはまだ限られており、機械は人間のように脳で判断を下すことはできません。したがって、推論要件が低く、あいまいな要求のない反復的で閉じたシナリオは、認知インテリジェンス テクノロジを使用して完全に解決できます。

群衆知能の超能力を見る

宜蘭群志は、学術界における高度な理論研究に加え、現段階ではユーザーが関連する人工知能技術を実装できるよう支援します。

2015年11月に設立された宜蘭群志は、自然言語処理やナレッジグラフなどの認知知能技術を中核とする人工知能企業であり、顧客にワンストップのAI製品と業界ソリューションを提供しています。宜蘭群志には、将来のインテリジェント情報アシスタントの発展の基礎を築く温吉栄教授率いる技術研究チームのほか、業界のインテリジェント意思決定エンジンの実装を確実にするために胡建氏が率いる製品応用チームもあります。

胡建氏は、同社が発売した4つの主要製品を「インテリジェント検索の4つの基盤」と呼び、知覚知能から認知知能への閉ループを形成すると述べた。自然言語処理プラットフォーム Zhiyu 製品をベースに、ユーザーの意図を理解します。ナレッジ グラフ構築プラットフォーム Zhitu により、機械が知識を学習できます。インタラクティブな関連性分析プラットフォーム Zhice は、業界の専門家の分析および推論機能を再現し、効果的な人間と機械のコラボレーションを実現します。最後に、機械学習とインテリジェント ラベリング プラットフォームのインテリジェンスを使用して学習し、最終的に Elens インテリジェント意思決定プラットフォームを構築します。

胡建氏は、将来の検索は企業内や業界内で利用できるようになると述べた。ただし、これはすべてのビジネスに当てはまるわけではありません。まず、企業にはデータが必要です。データはすべての基盤です。データがなければ、ナレッジグラフを構築することは不可能であり、企業内で内部検索を形成することも不可能です。第二に、企業の情報化レベルは比較的高い必要があります。企業の情報化レベルが低い場合、多くのビジネスプロセスが完成しておらず、企業の情報化レベルが高くないときに行われた検索は無駄になります。 3つ目は、比較的強い財務力です。結局のところ、ナレッジグラフの構築は安価なものではないため、企業がそれを完成させるには一定の財務支援が必要です。

現在、宜蘭グループインテリジェンスは、Elensインテリジェント意思決定プラットフォームを活用し、企業内部と業界公開データを組み合わせて、金融インテリジェント意思決定ソリューションと政府・企業インテリジェント意思決定ソリューションを作成し、金融業界と政府・企業ユーザーのニーズに応えています。

結論

今日の人工知能は、10年前のクラウドコンピューティングと同様に、まだ探求の初期段階にあります。業界では人工知能に携わる企業が数多く登場し、繁栄状態にあります。胡建氏は、人工知能技術は単なる一点に過ぎず、人工知能企業はこの点を利用してユーザーが完全なソリューションを作成できるように支援し、それによって企業がデジタル変革とアップグレードを実行するのを支援する必要があると考えています。

実際、現在、人工知能の分野に携わっている企業は数多くあり、いずれもさまざまなシナリオでユーザーがサービスを提供できるよう支援しています。しかし、人工知能はまだ初期段階にあります。学術研究、サービスプロバイダー、さらにはエンタープライズアプリケーションであっても、より大きな価値を生み出すためには、人工知能技術の実装を加速するために協力する必要があります。

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