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  • 信息数据研究思考:谁会成为一家人工智能公司

    2021年08月31日(ri) 10:37:51   来源:紫金财经

      数(shu)据时代,数(shu)据比(bi)人(ren)类更了解(jie)人(ren)类,而(er)(er)信息数(shu)据又(you)反过来影响我(wo)们(men)人(ren)类,因为(wei)传播(bo)中的(de)信息影响着(zhe)人(ren)类对事物的(de)认知和决(jue)策。大量的(de)传播(bo)数(shu)据通(tong)过重新(xin)聚类关联,再经过一些分析方法,就可(ke)以得出很多(duo)未知或者已知而(er)(er)过去无法验证的(de)结果(guo)。

      比如(ru),早在2008年的(de)(de)时候,Google推出一款预(yu)测流(liu)感的(de)(de)产品,他(ta)们认为,某些搜索(suo)(suo)词有助于了解(jie)流(liu)感的(de)(de)情(qing)况(kuang),而这些搜索(suo)(suo)数据(ju)可以近乎实地的(de)(de)对流(liu)感情(qing)况(kuang)做出预(yu)测。

      而(er)这(zhei)样(yang)的(de)产(chan)品,正(zheng)是(shi)应用了关键词(ci)之间的(de)传(chuan)播关联关系(xi)。其实除(chu)了搜(sou)索词(ci),同样(yang)在网络中传(chuan)播的(de)信息(xi)也一(yi)样(yang)可以通过信息(xi)颗(ke)粒化(hua),做更(geng)多(duo)的(de)研判(pan)预测以及洞察到更(geng)多(duo)未知信息(xi)。

      最近整理了一些科技网站(zhan)上的新闻信息,通过技术切(qie)词(ci)和我们的研(yan)判模型做了个小(xiao)实验。

      实验(yan)要(yao)解决的问题是,究竟(jing)哪家(jia)公(gong)司(si)更能(neng)(neng)成为人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)的公(gong)司(si)。在数据分(fen)析结果出来之前,以我个人(ren)浅(qian)薄的互联网认知,预(yu)感Google未(wei)来会是一家(jia)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)的公(gong)司(si)。然而结果却出乎我的意料,甚(shen)至是与预(yu)料大相(xiang)径庭,我们一起来看(kan)下这个实验(yan)过(guo)程(cheng):

      【数据治(zhi)理方法】

      我们(men)将整理的(de)所有新闻(wen)信(xin)息(xi)(xi)中(zhong)含有人工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)相关(guan)词(ci)的(de)信(xin)息(xi)(xi)标注(zhu)出“人工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)”标签,同时(shi)将每条信(xin)息(xi)(xi)中(zhong)包含的(de)科技(ji)公司主(zhu)体提取出来。当然这(zhei)中(zhong)间要涉及外文词(ci)汇(hui)的(de)翻(fan)译和(he)整理,同时(shi)提取与专利、新品、机器人等相关(guan)的(de)信(xin)息(xi)(xi),做另一个(ge)结(jie)(jie)论(lun)分析用。最后几组数(shu)据交叉比对。可以得出很多(duo)结(jie)(jie)果。

      【分(fen)析过程(cheng)及结果】

      1,提出问题,在(zai)众(zhong)多的科技公司(si)中,谁会成为人工智(zhi)能的公司(si)?将(jiang)所(suo)有(you)信息中含有(you)人工智(zhi)能标(biao)签的数(shu)据做提取并统(tong)计。

      2,得(de)出上(shang)述问题的结论(lun)需(xu)要两(liang)个条件,新闻(wen)报道中(zhong)含(han)有人(ren)工(gong)智(zhi)能及(ji)这(zhei)家公司。当然人(ren)工(gong)智(zhi)能判定词与主体的距离也要计(ji)算,以便确保(bao)数据的精(jing)准。

      3,开始数(shu)据(ju)可视化(hua),我们将统计(ji)的数(shu)据(ju)结果,按(an)照信息量做排(pai)序。则所有含有人工(gong)(gong)智(zhi)能标签的信息中,人工(gong)(gong)智(zhi)能判定词(ci)与主体词(ci)(科技公司主体)同时出现的数(shu)据(ju)做排(pai)序。

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      4,得(de)出结果:我们按照这两组(zu)数据同时出现的信息量做主体量的排序。得(de)出结论如下:

      下表中,与含有人工智能同频出(chu)现最多的(de)科(ke)技(ji)公司(si)有:华(hua)为(wei)、微软、腾讯、苹果、小(xiao)米、特斯拉、谷歌(ge)……这(zhei)个结果跟我起初预判的(de)结果还是相差很远。(图(tu)1 )

      【可以延(yan)伸的问(wen)题】

      用(yong)同样的方法,我们(men)又做了与专(zhuan)利(li)(li)(li)相关(guan)(guan)的信(xin)息(xi)数据(ju)(ju)排行,这个数据(ju)(ju)可以表明,谁是(shi)拥有专(zhuan)利(li)(li)(li)最(zui)多,或者更(geng)在意专(zhuan)利(li)(li)(li),或者说与专(zhuan)利(li)(li)(li)更(geng)有关(guan)(guan)系的科(ke)技(ji)公司。如图2所示(shi),在专(zhuan)利(li)(li)(li)相关(guan)(guan)信(xin)息(xi)中,最(zui)多的交叉(cha)信(xin)息(xi)是(shi)院校(xiao)合作相关(guan)(guan)的信(xin)息(xi),另外(wai)就是(shi)芯片(这里可以更(geng)深度的分析芯片与专(zhuan)利(li)(li)(li)之间的细化数据(ju)(ju),此处不做赘述)

      而(er)同时提及的科(ke)技主体有:苹果、华为、特斯拉(la)、微软、腾讯、阿(a)里、京东、小米、谷歌……

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      同理(li),所有(you)提及机器人的信(xin)息中,则微软(ruan)、华为、特斯拉、苹果、小米、腾讯、京东的信(xin)息数据会(hui)更多。

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      以(yi)上是我们的实(shi)验室团队前不久做的一(yi)个小课(ke)题(ti),跟同行交流的时候提起,就(jiu)想(xiang)把(ba)研究方法跟大(da)家分(fen)享(xiang)一(yi)下,希望(wang)致力于(yu)此的同行朋友可以(yi)有(you)所启发。

      所有数据样本均为近一年来的新闻(wen)报(bao)道数据,数据总量(liang)大概几十万条,覆盖海内外科技(ji)媒体(ti)30多家。

      鉴于数据(ju)(ju)样本(ben)本(ben)身不够还(hai)不够全面,以及翻译水平、数据(ju)(ju)颗粒细化算法的(de)粗糙等问题,本(ben)文(wen)中的(de)结(jie)论数据(ju)(ju)仅(jin)供参考(kao)。我们主(zhu)要是想(xiang)将研究(jiu)方法与大家(jia)共享(xiang),为未(wei)来科(ke)技信息(xi)深(shen)度洞察提供一些参考(kao)。(公子段 胜泰信息(xi)合(he)伙人,熵音科(ke)技传播数据(ju)(ju)实验室首席研究(jiu)员)

      文(wen)章内容仅(jin)供阅(yue)读(du),不构成投资(zi)建议,请谨(jin)慎对待。投资(zi)者据此(ci)操作(zuo),风(feng)险自担。

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