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首发丨天壤智能获1.8亿元A轮融资,让通用人工智能成为基础设施

本文摘要:8月6日,人工智能企业天壤智能取得1.8亿元A轮融资,由招银国际基金和高榕资本联合领有投,紫牛茁壮基金和挖财科技跟投。天壤智能创始人兼任CEO薛贵荣对亿欧透漏,此次融资将主要用作AI系统研发、AI业务扩展和天壤城市大脑实验室的建设。此前天壤智能的天使轮由高榕资本领有投,金狄投资跟投。 正式成立于2016年6月16日的天壤智能致力于打造出标准化人工智能第一平台,为企业、政府和个人打造出专有AI能力来解决问题遇上的难题。

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8月6日,人工智能企业天壤智能取得1.8亿元A轮融资,由招银国际基金和高榕资本联合领有投,紫牛茁壮基金和挖财科技跟投。天壤智能创始人兼任CEO薛贵荣对亿欧透漏,此次融资将主要用作AI系统研发、AI业务扩展和天壤城市大脑实验室的建设。此前天壤智能的天使轮由高榕资本领有投,金狄投资跟投。

正式成立于2016年6月16日的天壤智能致力于打造出标准化人工智能第一平台,为企业、政府和个人打造出专有AI能力来解决问题遇上的难题。目前,天壤智能的AI技术已在商业运营、城市管理、金融、教育等多个领域探寻并落地。

薛贵荣原为上海交通大学计算机系副教授,后被阿里巴巴技术委员会主席王坚举荐入职阿里,先后在阿里云、阿里妈妈兼任亲信,2016年AlphaGo战胜李世石沦为一记乱世佳人,人工智能技术再度被爆炸,薛贵荣借此意识到人工智能需要变为一种产业,沦为一种强劲的能力服务于人类,于是他与一群来自微软公司、IBM、百度和阿里巴巴的精英人才联手打造出了天壤智能。耕耘AI棋士,专心博弈论决策智能创办两年时间里,天壤研发的棋士系统可以让任何人与自己水平非常甚至九段的智能棋士展开对局。虽然薛贵荣并不懂棋士,但他对棋士的递归过程看得很明了,他曾在拒绝接受专访时回应,智能棋士先后经历了四次递归,第一次主要以专家经验构成规则居多;第二次是专家撰写特征,机器学习规则;第三次是深度自学,获取大量的数据通过神经网络才可自学大量的特征,并构成规则;第四次则是一场以AlphaGo战胜李世石为代表的愈演愈烈,以深度增强自学代表,通过自我博弈论,自我自学来大大增强,提高自身能力。

在多数人工智能初创企业都以图像识别、语音辨识、自然语言解读等感官和理解智能技术居多攻打方向时,天壤自由选择了更加有挑战性的方向——博弈论决策智能。博弈论决策具备十分大的不确定性,博弈论场景十分动态,其问题边界很难罗列几乎。在当下需要解决问题的策略,在时间和空间变化时,有可能会起起到,甚至是反作用。

在一些基于海量数据展开动态决策的场景,人力很难已完成大量计算出来,构建最及时和最精确的决策。在这样的场景下,机器智能可以构建比人优于的决策。棋士则是博弈论下倒数决策的典型场景。棋士的下法十分复杂,棋盘有10的170次方种变化,很难寻找边界。

每一步棋都有可能给局面带给巨大变化,回头拢一步就有可能造成全盘皆输。而计算出来每一步盘面的好坏则堪称一个艰难的计算出来任务,在短短几十秒内,很难将先前所有有可能的变化一一枚举。天壤创立团队从棋士AI这个极具挑战性的应用于场景开始攻坚技术,经过一年多的研发,天壤智能的棋士系统早已打破了世界冠军的水平。在今年5月举行的2050大会上,天壤智能与世界冠军朴廷桓展开了一场人机赛,天壤棋士AI落败。

与某种程度在探寻深度增强自学技术的DeepMind等科技巨头比起,天壤作为一家正式成立仅有两年的创业公司,在算力上几乎没与科技巨头相媲美的资源,而深度增强自学又是一项对计算资源消耗很大的技术,天壤从系统、策略上展开了独特的创意。据介绍,在系统维度,天壤基于Berkeley Ray搭起了大规模分布式深度增强自学平台天云,构建了大规模GPU上的仿真、训练、模型递归改版、参数自动徵优等。从策略上,天壤通过创新型的预示训练的方式,搭起渐进式的加剧网络,再行自小网络开始训练模型,再行逐步转换到更大的网络。

在更慢的递归速度下,构建十分浅的神经网络训练。薛贵荣谈及,“在系统和策略上的技术突破,是天壤训练出有需要打败世界围棋冠军、挤身全球棋士AI第一集团的秘诀”。在该平台上,AI可以构建大大自博弈论、提高棋力,这过程中调度硬件资源及出现异常处置都交由平台自动处置。因此,在与世界冠军朴廷桓对局时,天壤AI意味着用于CPU展开运算,而这样的棋力,以前不能用于大量GPU的运算能力才能超过。

多应用于场景全面落地,让标准化人工智能沦为基础设施通过棋士AI,天壤掌控了深度增强自学,并且将其落地有所不同的应用于场景,他们期望让标准化人工智能像水电煤一样沦为人们生活的基础设施。薛贵荣告诉他亿欧,经过两年多的实践中,天壤早已掌控了一套具备自我自学和修正能力的智能方法论。天壤的核心智能表达形式有如从一个0岁的孩子跟上,通过享有的智能大脑,在日常的自学、累积中一步步茁壮强劲,大大递归升级,显得更为智能,也只有这样的智能才需要适应环境更加多行业场景。

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AI棋士只是天壤智能的一种场景实践中,薛贵荣期望深度增强自学技术可以再行在一个场景中获得充份应用于,每实践中一个行业,系统就记录了一种茁壮轨迹,每一步都回头得脚踏实地。“我们通过行业实践中让技术长成一双翅膀,期望自己的技术能在行业上有更佳的突破,做到更加多的事情,为行业带给更大的应用于空间。”诚然,一个行业的顺利案例也可以应用于到其他行业,天壤智能本质上做的就是一种标准化智能平台,“今天你录80分,但通过累积与自学,下次考试得了90分,这是一个智能化的自我自学、自我修缮的系统,它显得更加具备可能性,它在大大茁壮,持续跳跃,而非一个僵尸系统。”当下天壤智能正在用技术贯彻场景应用于,正如当薛贵荣看见在现实中,一个棋士初学者跟一个职业九段的高手对局是件不有可能的事,如果通过技术手段创建一个AI棋士网站,让任何人都能与自己水平非常甚至九段的AI程序展开对局,这正是AI技术不具备的强劲能力,也是其魅力所在。

如今天壤智能于是以将这种技术如采收般耕耘到更加多行业中去。在商业营销领域,天壤智能研发出有了天铁环、天车、天通等多款在线营销智能优化产品,协助商家在阿里智铁环、阿里直通车、广点通等多个在线广告平台构建智能营销。在营销场景中,有所不同日期、有所不同时段、对有所不同的受众,效果不会有极大的差异,再行再加各项商业活动周期,商家往往由于无法及时精确地调整营销操作者方案,而造成无法构建拟合效果。

据理解,天壤智能早已为数百家商家获取了智能营销服务。通过天壤营销产品,天壤智能的客户,在今年618电商大胆活动期间,取得平均值58%的营销效果提高。

大幅度减少了商户的运作成本,并带给大幅度交易额提高。天壤智能也于是以将决策智能引擎应用于到在“城市大脑”场景中。

“城市大脑”的明确提出者王坚博士指出:“城市大脑是机器智能的登月计划。今天所有的人工智能都是在谈怎么让机器传感器仿效人做到的事情,而当你理解城市挑战的时候,你就不会找到实质上今天城市所有的问题都不是人的智能可以解决问题的。”天壤智能也于是以参予到“城市大脑”的研发中,其中一个项目就是为了解决问题城市交通堵塞的问题。

交通拥堵已沦为后遗症城市发展的众多难题,通过智能控制交通信号灯来减轻交通堵塞显得日益最重要。跟棋士一样,交通信号灯掌控也是一个基于海量数据展开倒数决策的问题,除了考虑到局部路况外,还必须考虑到整座城市的全局状况,数万个交通信号灯的每一次调整变化,都会对全城交通流量产生影响,复杂度不言而喻。

这些艰难点正是天壤仍然投放研发的博弈论决策智能技术最擅长于解决问题的问题。在金融和教育领域,天壤智能也正在展开某种程度的应用于场景落地的探寻。我们离确实的标准化人工智能有多近?标准化人工智能主要有两个特点,一是端对端(end-to-end)的自学,二是任务自适应,需要人类调参而胜任有所不同的任务。

DeepMind的AlphaGo让大家看见了深度增强自学技术打造出标准化人工智能平台的期望。“现在的深度增强自学技术的状态跟6年前深度自学很像。

2012的时候,深度自学技术刚成熟期,使得图像识别准确率忽然获得了一个相当大的提升,很多人投放其中,准确率越做越低。目前,深度增强自学技术应用于到棋士领域,打败人类冠军是一个标志性的突破,更有很多人来做到,未来应当不会有更加多的突破。

”薛贵荣回应。


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