保觀|專注互聯(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)工程是獲取專業(yè)知識(shí)并建立數(shù)據(jù)模型來解決專業(yè)難題的過程。比如大型保險(xiǎn)公司會(huì)將理賠核算人員的專業(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通過將各類醫(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。
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)其用途來設(shè)計(jì)，比如焊接機(jī)器人都被設(shè)計(jì)成搖桿狀。無人駕駛汽車也屬于機(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)化處理客戶交互、新產(chǎn)品開發(fā)等功能。
3、語音識(shí)別
語音識(shí)別技術(shù)可以將人類的說話內(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)人類的指令做出回應(yīng)，或記錄談話內(nèi)容，或與人類交流，比較成熟的語音識(shí)別應(yīng)用有蘋果的Siri，谷歌的Now，亞馬遜的Echo。
4、自然語言處理
自然語言處理（Natural Language Processing）技術(shù)，簡(jiǎn)稱NLP技術(shù)，該技術(shù)致力于理解對(duì)話和文本中字面語言的含義。NLP的終極目標(biāo)是大規(guī)模應(yīng)用——將圖書館藏書、互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容以及人類生活每時(shí)每刻的對(duì)話中的含義提取出來。如今，金融咨詢公司會(huì)利用NLP技術(shù)來監(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)，從而為他們的客戶提供金融產(chǎn)品買入賣出的決策建議。電商公司則會(huì)利用NLP來分析客戶對(duì)產(chǎn)品的評(píng)價(jià)，從而選擇主推哪款產(chǎn)品。
5、自然語言生成
自然語言生產(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)用自然語言來表達(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酒店可以在VIP客人進(jìn)門時(shí)提醒前臺(tái)員工做好準(zhǔn)備，也可以在黑名單客戶出現(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)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(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。但都是通過歸納和綜合，使機(jī)器系統(tǒng)模仿人類的學(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)分析用戶線上行為，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?？粗?，因?yàn)檫@或許是人工智能向人類思維方式發(fā)展的基礎(chǔ)。
9、感官知覺
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。
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