

tiêu đề phụ
Cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ ba là thông tin hóa và cuộc cách mạng này sẽ kéo dài 70 năm. Rồi đến năm 2040, thế hệ cách mạng công nghiệp tiếp theo sẽ là gì? Giáo sư Li Xiaolin tin rằng nó được thúc đẩy bởi nhận thức. Ví dụ, trong giai đoạn mới chớm nở của AI1.0 vào đầu những năm 1950, máy tính lớn của nền tảng điện toán thế hệ đầu tiên đã xuất hiện, nhưng tiếc là nó đã không thành công. Sau 30 năm phát triển và tiến hóa vào những năm 1980, nền tảng điện toán thế hệ thứ hai đã sẵn sàng cho một số ứng dụng. Thế hệ nền tảng điện toán thứ ba, chẳng hạn như nền tảng dữ liệu lớn điện toán đám mây SMAC (xã hội, di động, phân tích, đám mây), hay còn gọi là AI2.0, cũng đã trải qua 30 năm. Vậy nền tảng điện toán tiếp theo sẽ là gì? Giáo sư Li Xiaolin cho biết khoảng 30 năm sau, AI3.0 sẽ ra mắt vào năm 2040, điều này sẽ cho phép lưu trữ nhiều kiến thức hơn và đưa ra các quyết định thông minh tự chủ và phức tạp hơn theo yêu cầu.
tiêu đề phụ
Phá vỡ các đảo dữ liệu, Liên đoàn Tri thức sử dụng "dữ liệu nhỏ" để hiện thực hóa "trí thông minh lớn"
Trong bối cảnh hiện tại, đảo dữ liệu đang là trở ngại quan trọng hạn chế sự phát triển của AI, còn nhiều rào cản dữ liệu trong nội bộ công ty và giữa các phòng ban của các công ty con. Rào cản giữa các tổ chức khác nhau thậm chí còn là một vấn đề. Đồng thời, lộ quyền riêng tư hoặc rò rỉ dữ liệu cũng là một vấn đề xã hội rất nghiêm trọng và có khả năng trở thành "khu vực bị ảnh hưởng nặng nề nhất" của sự giám sát. Ví dụ, Facebook đã bị phạt rất nặng ở EU vì vi phạm dữ liệu. Giáo sư Li Xiaolin cho biết: Loại bỏ các đảo dữ liệu trong các ngành khác nhau và đổi mới các mô hình để cho phép cộng tác dữ liệu là xu hướng trong tương lai và giữa chúng, liên kết tri thức có thể đóng một vai trò quan trọng.
Li Xiaolin nhấn mạnh: Liên kết tri thức không phải là một phương pháp kỹ thuật đơn lẻ, mà là một tập hợp hệ thống khung lý thuyết.Các đảo biệt lập bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu trong khi sử dụng dữ liệu. Mục tiêu của Liên đoàn Tri thức là tạo ra một hệ sinh thái trí tuệ nhân tạo an toàn dữ liệu, sử dụng hiệu quả dữ liệu của nhiều bên thông qua các giao thức trao đổi bảo mật dữ liệu và thực hiện đồng sáng tạo, chia sẻ và lập luận tri thức để dữ liệu có sẵn và vô hình.
Cấu trúc liên kết kiến thức được chia thành bốn lớp, lớp thông tin, lớp mô hình, lớp nhận thức và lớp kiến thức. Lớp thông tin bao gồm các truy vấn bảo mật kỹ thuật. Lớp mô hình bao gồm nhiều mô hình, chẳng hạn như mô hình tuyến tính, mô hình cây, một số mô hình tài chính thường được sử dụng và mô hình học sâu. Lớp nhận thức bao gồm học chuyển giao, biểu thức đa phương tiện và học cơ sở.
Li Xiaolin đã chỉ ra rằng khái niệm cốt lõi của liên kết tri thức là "dữ liệu có sẵn nhưng không nhìn thấy được, tri thức có thể được tạo ra và chia sẻ". ." Nhưng vấn đề này nằm trong mô hình liên kết tri thức. không tồn tại trong . Liên kết tri thức được tổng hợp trên độ dốc của không gian bản mã nên rất an toàn. Trong tương lai, Tongdun Technology cũng hy vọng có thể tạo ra một giao thức trao đổi tiêu chuẩn hóa với các đồng nghiệp thuộc mọi tầng lớp xã hội.
tiêu đề phụ
Làm thế nào để liên kết tri thức áp dụng cho các kịch bản thực tế?
Nói về kịch bản áp dụng liên kết tri thức, Giáo sư Li Xiaolin lấy chống gian lận tài chính, dự báo dịch bệnh, phòng chống AIDS làm ví dụ, và chủ yếu giới thiệu: liên kết tri thức có thể phá đảo dữ liệu, trích xuất lớp nhận thức và sau lớp nhận thức được trích xuất và sau đó thực hiện một số tích hợp với bên thứ ba thông qua mã hóa. Bằng cách sử dụng một số phương pháp di chuyển hoặc phương pháp thỏa thuận ban đầu, các rào cản dữ liệu của các tổ chức khác nhau có thể bị phá vỡ để đạt được hiệu quả của việc phòng thủ chung và kiểm soát chung, có thể được áp dụng để chống gian lận hoặc điều tra tín dụng doanh nghiệp. Ví dụ, một doanh nghiệp nhỏ và siêu nhỏ có rất ít thông tin nên có thể có một số giao dịch liên quan hoặc công ty liên kết, chủ doanh nghiệp và mối quan hệ xã hội, mạng lưới xã hội, hoạt động xã hội, v.v.. Những thông tin này có thể được sử dụng theo chuỗi. đồ thị Kết hợp, bạn có thể đánh giá hiệu quả hơn tình hình tín dụng của doanh nghiệp.
