保觀|專(zhuān)注互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)

保小觀注：人工智能（Artificial Intelligence, AI）并非一項(xiàng)特定的技術(shù)，市場(chǎng)研究公司弗雷斯特研究公司（Forrester Research）的副總裁兼首席分析師Mike Gualtieri表示，人工智能技術(shù)的核心在于本文所述的9個(gè)技術(shù)模塊。人工智能在保險(xiǎn)業(yè)的應(yīng)用越來(lái)越多，但是大多數(shù)保險(xiǎn)從業(yè)者對(duì)于人工智能的認(rèn)知程度并不深。事實(shí)上，每一項(xiàng)AI應(yīng)用都是由一個(gè)或多個(gè)技術(shù)模塊組合而成的，要了解人工智能，大家可以先了解這9個(gè)模塊。

1、知識(shí)工程

知識(shí)工程是獲取專(zhuān)業(yè)知識(shí)并建立數(shù)據(jù)模型來(lái)解決專(zhuān)業(yè)難題的過(guò)程。比如大型保險(xiǎn)公司會(huì)將理賠核算人員的專(zhuān)業(yè)知識(shí)錄入到知識(shí)工程系統(tǒng)中，以此建立自動(dòng)化的理賠核算流程。IBM的腫瘤疾病解決方案IBM Watson Health通過(guò)將各類(lèi)醫(yī)藥期刊、藥品數(shù)據(jù)庫(kù)整合到其知識(shí)工程架構(gòu)中去，為腫瘤醫(yī)師提供寶貴的意見(jiàn)。

2、機(jī)器人學(xué)

機(jī)器人是可以完成某項(xiàng)特定任務(wù)的自動(dòng)機(jī)械設(shè)備，并且可以對(duì)外界行為作出反饋。機(jī)器人可以做成人形的，但大多數(shù)機(jī)器人的外形都會(huì)根據(jù)其用途來(lái)設(shè)計(jì)，比如焊接機(jī)器人都被設(shè)計(jì)成搖桿狀。無(wú)人駕駛汽車(chē)也屬于機(jī)器人，因?yàn)樗亲詣?dòng)化設(shè)備。企業(yè)一般都用機(jī)器人來(lái)處理高頻重復(fù)化的工作，比如材料分揀、組裝、質(zhì)檢等。隨著機(jī)器人技術(shù)的進(jìn)步，機(jī)器人將會(huì)被用于自動(dòng)化處理客戶(hù)交互、新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)等功能。

3、語(yǔ)音識(shí)別

語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)可以將人類(lèi)的說(shuō)話(huà)內(nèi)容轉(zhuǎn)換成文本信息，智能系統(tǒng)根據(jù)文本信息可以對(duì)人類(lèi)的指令做出回應(yīng)，或記錄談話(huà)內(nèi)容，或與人類(lèi)交流，比較成熟的語(yǔ)音識(shí)別應(yīng)用有蘋(píng)果的Siri，谷歌的Now，亞馬遜的Echo。

4、自然語(yǔ)言處理

自然語(yǔ)言處理（Natural Language Processing）技術(shù)，簡(jiǎn)稱(chēng)NLP技術(shù)，該技術(shù)致力于理解對(duì)話(huà)和文本中字面語(yǔ)言的含義。NLP的終極目標(biāo)是大規(guī)模應(yīng)用——將圖書(shū)館藏書(shū)、互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容以及人類(lèi)生活每時(shí)每刻的對(duì)話(huà)中的含義提取出來(lái)。如今，金融咨詢(xún)公司會(huì)利用NLP技術(shù)來(lái)監(jiān)測(cè)社交平臺(tái)的消息和金融市場(chǎng)的新聞，以求從中分析市場(chǎng)情緒波動(dòng)，從而為他們的客戶(hù)提供金融產(chǎn)品買(mǎi)入賣(mài)出的決策建議。電商公司則會(huì)利用NLP來(lái)分析客戶(hù)對(duì)產(chǎn)品的評(píng)價(jià)，從而選擇主推哪款產(chǎn)品。

5、自然語(yǔ)言生成

自然語(yǔ)言生產(chǎn)（Natural language generation, NLG）技術(shù)是NLP技術(shù)的對(duì)立面，該技術(shù)致力于將存儲(chǔ)于系統(tǒng)中的信息和數(shù)據(jù)用自然語(yǔ)言來(lái)表達(dá)。一般的應(yīng)用場(chǎng)景下，NLP負(fù)責(zé)接收信息，NLG負(fù)責(zé)輸出信息。

6、圖像分析

圖像分析技術(shù)致力于識(shí)別和理解圖像信息，物體、人物、圖片、視頻都是圖像分析技術(shù)的處理對(duì)象。基于圖像分析技術(shù)的人臉識(shí)別應(yīng)用是其比較知名的應(yīng)用。借助人臉識(shí)別系統(tǒng)的幫助，印度新德里的檸檬樹(shù)酒店可以在VIP客人進(jìn)門(mén)時(shí)提醒前臺(tái)員工做好準(zhǔn)備，也可以在黑名單客戶(hù)出現(xiàn)時(shí)及時(shí)通知保安。

7、機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)是一門(mén)多領(lǐng)域交叉學(xué)科，專(zhuān)門(mén)研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類(lèi)的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。機(jī)器學(xué)習(xí)的算法很多，各不相同。但都是通過(guò)歸納和綜合，使機(jī)器系統(tǒng)模仿人類(lèi)的學(xué)習(xí)行為，不斷改進(jìn)解決方案。

8、深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)屬于機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，致力于模仿人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立一個(gè)更高效，規(guī)模更大的信息元網(wǎng)絡(luò)建構(gòu)。如今，所有的互聯(lián)網(wǎng)巨頭都利用該技術(shù)分析用戶(hù)線(xiàn)上行為，提高其曝光率，同時(shí)還會(huì)利用深度學(xué)習(xí)整合信息，預(yù)測(cè)結(jié)果，或加強(qiáng)其他AI技術(shù)模塊的精度。人工智能的研究人員對(duì)深度學(xué)習(xí)技術(shù)非常看重，因?yàn)檫@或許是人工智能向人類(lèi)思維方式發(fā)展的基礎(chǔ)。

9、感官知覺(jué)

人工智能的應(yīng)用場(chǎng)景包括了與現(xiàn)實(shí)世界的交互，因此需要收集和感知外部環(huán)境的信息，比如地點(diǎn)、氣壓、聲音等。美國(guó)通用電氣公司的Predix Asset Performance Management系統(tǒng)就是感官知覺(jué)技術(shù)的一項(xiàng)應(yīng)用實(shí)例，該系統(tǒng)內(nèi)的傳感器可以感知并記錄工業(yè)設(shè)備的運(yùn)行狀況，以此信息為基礎(chǔ)，為工廠提供設(shè)備維護(hù)計(jì)劃。

10、認(rèn)知能力（仍處于研究階段）

這是人工智能的第10項(xiàng)技術(shù)模塊，但是如今依然處于研究階段。真正的人工智能能夠感知、互動(dòng)、學(xué)習(xí)和進(jìn)化，即產(chǎn)生認(rèn)知能力，這只有當(dāng)所有AI技術(shù)模塊都完美融合時(shí)才有可能出現(xiàn)。如今，不管是IBM還是微軟都鼓吹過(guò)自己的AI是真正的AI，但是在具有認(rèn)知能力的AI出現(xiàn)前，所有的AI還只是功能型AI，而真正的AI。