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格物致知:明略数据产品理念之一 | 知识就是力量!
时间:2017年08月16日 信息来源:本站原创 点击:


2017-08-15 

格物致知:明略数据产品理念之一 | 知识就是力量!


8月22日,格物致知·人机同行 | 明略行业人工智能大脑“明智系统”即将发布。作为主题,“格物致知”是明略数据的产品理念之一。


什么是“格物致知”?

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“格物致知”最早源于在《礼记·大学》中“致知在格物,物格而后知至”,后世争论不断,最后成了儒学思想史上两千年来的“谜团”。近代,物理学家丁肇中认为“格物致知”的意义在于“寻求真理的唯一途径是对事物客观地进行有想象力的有计划的探索”这个理解和《现代汉语词典》的定义:“推究事物的原理,从而获得知识”,也出奇一致。


明略数据把“格物致知”作为产品理念之一,我们认为,不断探究数据背后的逻辑,进而获得知识,现象—>本质—>提炼规则解决问题”的过程就是格物致知深度思考。


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上图摘自《人工智能的未来》脑皮层体系的新看法:脑皮层的层级结构存储和现实世界是一个相互的反映



马斯克如何实践“格物致知”

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以近期火热的Elon Musk的火星移民计划为例

*例子摘自《逻辑思维》分享Musk去年9月份在国际宇宙大会上发布火星殖民计划演讲的主要内容



格物致知:明略数据产品理念之一 | 知识就是力量!

 



首先,埃隆·马斯克说火星移民,面临的最大问题是什么呢?不是科技,是钱。科技问题都需要靠钱解决,要花多少钱呢?去一趟火星,一个人100亿美金!


埃隆·马斯克希望达到的状态是把去一次火星的成本,从100亿美金降到和买一栋小房子的价钱差不多,大概是20万美元,约合人民币130万左右,这样就会有很多人愿意去一趟,就会聚集起足够的财力,实现火星移民计划了。这样思考下来,埃隆·马斯克就把一个可能动用国家力量都解决不了的科技难题,变成了一个公司层面可以操作的资本问题。


那么,成本从100亿美金,到20万美金,实现这个目标意味着,要把从火星到地球的运输成本,以吨为单位,降低5万倍!


埃隆·马斯克指出了四个方向:


第一,火箭得是可以重复使用的

如果发射一次,就烧坏一个火箭,太费钱了。我们如果能把火箭发射出去,再让它飞回来,下次发射继续用,成本就降下来了。埃隆·马斯克2002年成立了SpaceX公司,2015年底就实现了火箭发射以后的再回收。说明这事是可行的,这种成本降低,就是第一步。


第二,飞船如果直接载满整个太空航行所需要的燃料,再发射,火箭就会非常的沉重,成本很高昂。

怎么办呢?埃隆·马斯克说,在太空轨道上,对飞船进行补给。

简单解释一下这个原理,先用火箭推进器把飞船送到太空轨道,这时候不用装那么多燃料,只要足够把火箭送上太空就行。然后推进器迅速返回发射台,装上燃料箱,再飞到轨道,把燃料补给飞船。完成这一过程之后,推进器返回地球,而飞船则将前往火星。采用这种方式,前往火星的成本减少了500倍。这是第二步。


第三,在火星上制造燃料,让飞船能够从火星返回地球,这样返程的燃料就不用从地球上带了。

这同样还是为了解决燃料负重的问题,又降低了好多倍发射成本。这是第三步。


第四,使用正确的燃料。

埃隆·马斯克对比了可能的几个选项,比如煤油、氢氧气等等。但他最后认为甲烷是一个更好的选择,因为甲烷在火星上制造起来相当容易。


经过这轮分析,埃隆·马斯克就把一个天方夜谭般的技术难题和资本难题,拆解成了一系列非常具体的技术问题。埃隆·马斯克还给自己拉了一张时间表,在本世纪20年代的后半段,将人类送上火星。


这里面还有一个变量没有算在内,就是在未来十几年内,人类技术的进步。很多现在看起来无解的问题,那个时候也许就有解决方案了。


听到这,你是不是也和我一样,觉得火星殖民这事好像靠谱了很多。


这就是埃隆·马斯克厉害的地方,他做特斯拉汽车,做超级高铁,包括做脑机互联。这些革新性的技术,每一个听起来都特别的科幻。但是,只要你深入去了解,就会发现,没有我们想象的那么遥不可及。



格物致知在这里发挥了什么神奇作用?就是马斯克透过现象,寻求最底层的规律原理,分析最基本的影响因素,只要拆成具体的步骤,一点一点地想办法,不论看起来多么困难的事情,还是有实现的可能的。


推及到行业,我们如何思考?


垂直行业的“格物致知”


格物致知在垂直行业中同样也是通过观察大量的现象找到本质找到决定性的影响因素构建本体关联关系再解决更多的现象问题。


公安行业

基于人、事、地、物、组织构建的社会关系网,有助于实现公共安全领域的高效线索研判和深度挖掘预警。

实现基于自然交互的人案关系双向可视化自助推演分析,提供精准和效率双提升的高危团伙和高危人员预测预警。整体上实现大案快破、小案多破、高危人员提前预警,高危团伙提前管控的实战效果。


金融行业

金融风控是将人、账户、交易、行为数据连接到智能的决策引擎,提升金融机构的风险识别与防范能力。

帮助金融客户发现隐藏在复杂网络之下的风险关系网络和资金异常流动情况,落地监管科技应用。


工业与物联网行业

工业安全是围绕设备,将故障、传感器、时域、频域等数据关联起来,做到实时设备状态监控、故障预警。

服务设备运营和维护保障部门,通过分析挖掘系统运行中的异常信号,在降低维护成本的前提下,智能预测可能发生的故障,高效避免系统安全事故。


格物致知是明略的产品研发理念之一,通过现象找到本质构建先验规则-机器学习的双引擎。在各个行业积累专家经验,构建行业知识图谱,形成行业智慧大脑。


在构建的行业大脑之上,利用专家规则,能够自动发现海量数据中的敏感行为和特征,充分释放人力;知识加规则的体系赋予了机器基础智能。而除了规则体系,明智系统行业大脑的另一大支柱是机器学习的算法挖掘,我们根据不同行业数据特征,将适合的算法用于批量的计算与发现,提炼行业模型,不断的丰富行业知识图谱。


注:《人工智能的未来》杰夫•霍金斯和桑德拉•布拉克斯莉 著 2014年3月第一版


8月22日

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