2021WAIC 個推CTO葉新江：萬億級圖下的資料智慧

近日，每日互動（個推）CTO葉新江受邀出席WAIC世界人工智慧大會，並於“大資料關聯下的圖資料庫技術與應用”主題論壇上發表演講，同與會專家、觀眾共同探討“萬億級圖下的資料智慧”。

 

葉新江介紹，每日互動成立於2010年，以提供APP訊息推送服務起家。十多年來，每日互動參與和見證了移動網際網路行業的飛速發展，更依託自身海量資料資源和大資料、人工智慧技術優勢，構建了完整的資料智慧服務生態，提供專業的大資料解決方案，推動移動網際網路、品牌營銷、金融、智慧城市等細分領域的數智化升級。

 

目前，每日互動已成長為將網際網路、大資料、人工智慧、雲端計算等新興領域特點有機融合於一身的新經濟綜合體，並著力打造 資料中臺產品——“每日治數平臺”，輸出治數能力，為垂直行業的數字化創新增能提效。

 

資料智慧的新發展：解決現實中不確定性大的問題

 

每日互動將“資料讓產業更智慧”作為自己的使命和願景，對資料智慧有著自己獨到的理解。葉新江講到，在資訊化時代，我們主要透過資料來描述客觀現實。比如，我們透過視覺化的監控大屏描述道路狀況，用不同的顏色代表道路的擁堵程度。後來，我們越來越多地使用資料進行診斷和因果分析，比如對道路擁堵進行歸因。近年來，資料持續呈爆炸式增長，機器學習、圖挖掘等前沿技術得到更廣泛的應用，資料智慧隨之發展到一個全新的階段。當下，人們對資料的應用已經不僅僅停留在描述和診斷的階段，人們希望 透過資料智慧，解決現實中不確定性大的問題，並對未來進行預測，從而掌握態勢，掌握動向，掌握主動。

 

 

正確的解題方式：本體建模和檢索

 

葉新江提到，現實中不確定性大的問題，往往是開放環境下的問題，受到眾多因素影響。為了解決這類問題，傳統的基於神經網路的深度學習方法，需要大量的引數對環境建模，如最近流行的GPT-3模型包含了千億級別的引數，一次訓練所需的成本達到千萬美元。即便如此，這種形式下的人工智慧也很難達到人類的智慧水平。

 

因此，我們判斷人工智慧的最終形態應該是  “人腦+電腦”人機共生的方式。如何實現“人機共生”，來解決這些不確定性大的問題呢？基於知識圖譜的資料智慧是一個具有前景的方向，一方面 透過本體建模將已有的知識進行資料化，讓電腦具有了人腦的思維方式；另一方面透過 在知識圖譜上進行檢索和推理，讓人腦可以利用電腦的計算能力。為了實現這個目標，底層基礎設施需要符合建模架構要求，並具有快速檢索和全域性推導的能力。而綜合了圖查詢系統和圖計算系統的綜合圖資料庫系統，能夠滿足這些特性和功能要求。

 

萬億級圖下的資料智慧實踐：大資料抗疫

 

那麼，如何基於綜合圖資料庫系統開展資料智慧應用，以解決現實中不確定性大的問題呢？葉新江以每日互動參與大資料抗疫為例，分享了每日互動在萬億級圖下的資料智慧實踐。

 

2020年新冠肺炎疫情發生後，每日互動火速成立大資料抗疫團隊——“個醫”，並與李蘭娟院士團隊共同合作，投入到這場與新型冠狀病毒的戰鬥中，在 疫情態勢研判、傳播路徑分析等方面進行深入研究，全面助力疫情精準防控。

 

為了幫助地方政府實現高效防疫，公司聯合李蘭娟院士團隊提出 “無意識密切接觸者”概念，基於人時空大資料，幫助相關部門找到工作重點區域、重點人群和重點場景，實現智慧防控。同時，為了方便地方政府綜合瞭解疫情態勢，我們透過大資料來反映和量化當前區域內的疫情風險，為高效開展疫情防控提供有力資料支撐。為了助力地方政府有序推進復工復產，我們 還參與了健康碼賦碼引擎的開發，透過綜合“空間、時間、人間”三個維度的資訊來計算密接風險，再結合當前的防控策略，助力完成最終發碼。

 

實際上，以上這些應用，都依賴於綜合圖資料庫對人群在“空間、時間、人間”三個維度上的關係進行高效的建模、檢索和推理，而三個維度的疊加形成了最終的萬億級圖，擴充了資料智慧在社會治理、智慧醫療等方面的應用場景。

 

總結

 

如今，經濟發展呈現一種新的正規化，資料成為一種新型生產要素，對未來發展起著重要的驅動作用。圖資料庫作為資料智慧時代的一項重要基礎設施，為我們在全域範圍內，針對時間、空間等多維度進行動態檢索、統計、關係推導等複雜計算創造了充分條件。

 

未來，每日互動還將基於圖資料庫、知識圖譜等技術持續展開實踐，透過挖掘資料潛能，釋放資料互聯的力量，推動解決現實中不確定性大的問題，為產業發展和社會進步貢獻更大的力量。