在约七十年前艾伦·图灵用“机器能思考吗？”的猜想叩响了人工智能的大门，并提出理想计算机模型，以“询问者”能否分辨机器与人类区别为关键，指明人工智能发展方向。
尽管在当时没有一台机器通过理想计算机模型的测试，但今天却依稀可以看到人们正向“光”前行。
人工智能的火可谓从未熄灭。
近日，神州数码集团股份有限公司（以下简称“神州数码”）针对其人工智能知识平台Jarvis举办相关采访会。会上，神州数码云业务集团数据业务部AI产品经理王豫翔对Jarvis人工智能知识平台在自然语言处理、智能搜索、图像识别、人物识别、语音合成、翻译、视频内容见解等七大AI能力，以及产品在医药、售后服务、企业管理等场景的实践案例进行了相关解读。
双轮驱动，打通阻隔
会上王豫翔分享了企业打造Jarvis人工智能知识平台的主要方向，即为大型企业做知识积累、知识传播和知识变现的通用平台。
神州数码选择这一方向构筑平台源自于其在给消费者做服务过程中对于痛点的洞悉。神州数码发现，一方面由于个人对知识的认知偏差，信息会在传播过程中变形。另一方面知识生产者与知识消费者之间所存在的中间角色，会使得二者难以通过直接沟通收到对方反馈信息。两个因素交织，导致信息传播效率降低，亟需通用平台补位。
基于此，神州数码为Jarvis人工智能知识平台打造了两大核心能力：其一，基于自然语言的理解；其二，知识图谱搜索。
王豫翔谈到：“神州数码将自动翻译、语音识别、语音拟合、视频检索、图像检索、人脸识别等相关能力，与自然语言理解及知识图谱搜索两大核心能力综合在一起，能够激发Jarvis产生一种或一连串人工智能反应，进一步加强企业原有智能能力。”
据悉，Jarvis人工智能知识平台在大型企业中台、售后服务、医药企业中均得到了较佳反馈。
以技术重构场景
基于不同的场景，企业将会衍生出不同的技术能力，创造不同价值。对于主打技术的公司而言，在做好技术的基础上拥有对场景深入的理解与相关数据的积累是筑起企业壁垒的关键所在。
王豫翔在会上分享了Jarvis人工智能知识平台应用的三大场景与相关案例：
其一，大型企业中台。
在大型企业中，前台快速迭代的需求与后台稳定需求通常存在一定矛盾。正是由此，企业开发出中台系统以解决这一问题，提升企业运行效率。然而，员工需花大量时间与精力进行系统培训的情况仍然存在。
Jarvis人工智能知识平台则能够进一步为中台减负。员工只需用自然语言表述需求，Jarvis便能引导员工直接调入某一模块。对于大型企业而言，Jarvis的出现无疑减轻了中台大量的工作。
其二，大型制造业企业。
大型制造业企业通常会出现产品过于复杂，出售产品难于维修，售后服务需要耗费大量时间才能给出客户具体解决方案的情况。这种情况的出现，将进一步导致售后服务效率降低，客户体验差等问题出现。
基于知识树梳理和知识储备，Jarvis可以通过语义识别或照片识别找到问题，对用户做相关指导，进一步对问题进行排查，帮助用户快速定位故障类别、故障严重程度并给出相应解决方案，
其三，医药企业。
知识生产者与知识消费者之间一直存在渠道不够畅通，无法达成知识直接传递的问题。医药企业使用Jarvis以后，则构建了诸多有趣的应用场景。
比如构建一个虚拟医药代表，就不需要以传统方式面对面给医生服务。大量医生可以在线询问虚拟医药代表如产品的禁忌情况、原材料是否含转基因、器械应该怎么使用等问题。对医生来说，医生则可以更好地通过Jarvis来进行询问，Jarvis则可以资料的知识库梳理、知识精准定位、知识关联等给他更多建议。
Jarvis会在现有合规的医药知识库里进行大量的匹配搜索，把这些资料传递给相关医生以及消费者使用，器械类的医药消费者在使用器械过程中，以前咨询售后服务比较麻烦，现在对他们来说，直接询问他们通过Jarvis设计的虚拟客服也可以得到很好的反馈。
王豫翔谈到：“Jarvis的AI能力可以对Word、PDF、标准文档、网页、图片甚至音频、视频（把音频、视频中的语言全部翻译出来，转换成可搜索的纯文本内容）进行刺透。刺透完这些内容之后对其打上标签，解决原有资料无法搜索和关联的问题。”
不仅如此，通过Jarvis所做的反馈与沟通，能够经系统自动化整理与细分梳理，为医药公司后期研发提供有力数据。
瞄准痛点，以“简”赋能
随后，王豫翔进一步对Jarvis人工智能知识平台的内在逻辑进行了阐释。
王豫翔谈到：“现在语义类的企业级应用在用户实施过程中面临很大困难，需要有大量训练师在幕后做一些注入语料大量标注、大量语料灌输工作，才能让这个机器人看上去更聪明。但从Jarvis产品立项之初神州数码就瞄准这一痛点，围绕Jarvis自身设置了一套通用的无标注训练模型。这种无标注训练模型不需要很专业的人员操作，基本上业务部门人员便能完成。业务人员相当于跟Jarvis做一个聊天，或者上传一个Word文档，就这么简单。”
对此，王豫翔再度分享了相关案例。
在神州数码目前所服务的法务、财务等公司中，诸多问题都可通过Jarvis解决。只需通过两到三天的训练，告诉Jarvis方法论就能使之训练到应答准确率80％以上。
从王豫翔的分享中，不难看出，“简化”即是Jarvis人工智能知识平台的优势所在。
人工智能，未来路在何方？
回到最初艾伦·图灵所提出的经典问题：“机器能思考吗？”
或许，如今这一问题仍等待着答案。但神州数码所研发的Jarvis人工智能知识平台无疑为这一议题提供了一定佐证。Jarvis人工智能知识平台做出了转型，从内生到外延全面赋能企业，让企业原有的工作方式、内核、模式以及思考工作的方式均发生了一定程度转变。
技术似乎正在重塑着医疗行业。如何描绘一幅未来医疗图景？
王豫翔从Jarvis人工智能知识平台出发，向动脉网分享他的理解：“现在只是我们所走出的第一步，即通过虚拟医药代表的角色帮助医药企业梳理现在的产品知识，更好地为患者和医生提供服务。并帮医药企业做更多的内容，把原有医药企业中的相关知识通过知识图谱做相关的整合，便于知识研究人员会更好地做内容分享。接下来，我们会大量与医药公司合作，探索知识及数据在研究中应用的可能性，为医药企业后期的产品研发提供背景支持。并做出让AI真正理解文章的尝试。未来如果这条路未来能走通的话，对整个医疗企业相关文章知识的理解和研发均可以提供大量帮助。”
作者：张彩妮
