融媒·画像 ｜ AI“养成”记

　　人物速写：这是一群高学历的“技术大牛”，也是一支致力于研究AI的算法工程师团队。宽敞的办公环境下，几十名年轻的技术研发者正专注于面前的电脑屏幕，或凝神思考，或快速敲击键盘……他们，正在尝试用技术改变我们的生活生产方式。

　　改论文、写文案、模拟人与人之间的对话……今年，一款名为ChatGPT的智能聊天机器人展现了令人惊讶的能力，一时间成为讨论的热词。

　　在济南，金现代信息产业有限公司的AI团队带头人宗云兵和他的同事，这一群高学历的“技术大牛”，一直致力于NLP(自然语言识别)技术的研究，“ChatGPT主要运用的就是NLP，咱们济南企业在这个领域从未缺席。”

　　高度智能化的背后，是漫长且复杂的技术演进过程，就像金现代知识图谱团队带头人于沺所形容的一样：“就好比训练一个小孩儿，首先要不断给他灌输知识，他才能学会认识事物。”

　　

　　研究“人机交互”的年轻人

　　NLP已经成为计算机科学领域与人工智能领域一个重要的研究方向。它的神奇之处在于，能将我们人类日常的语言表达与计算机系统之间实现交互，让计算机也能够拥有类似人类的认知、表达和思考的能力，从而为我们所用，来改变我们的生活方式。

　　如果说起这项技术在日常生活中的应用，“技术大牛”们能给你举出万千种例子。

　　“比如百度会根据你的语音搜索内容提供问题的答案，淘宝会根据你的既往浏览记录、分析你的喜好，继而推荐商品，美团还会根据你的口味和饮食习惯为你推荐饭馆等等。这些其实都是自然语言处理的运用场景。”于沺是该公司知识图谱团队的研发带头人，她向济南日报记者介绍，NLP可以实现对海量文本的智能处理，将数据归集、分类、整理，抽取出复杂的知识网络，构建知识图谱。这将作为一个庞大的“数据库”，为接下来的软件开发提供支撑。

　　“以上这些只是最简单的。在济南，我们尝试用这项技术为更多领域赋能。”在金现代的办公区域，我们看到一群年轻人正围坐在展板前，讨论如何实现对口语化语言的识别。

　　近一年中，该公司有多项技术成果投入实际应用，真正通过人工智能为实际工作解决了困难。

　　

　　教AI“懂规则”

　　“这个系统非常强大，特别是自动生成的干部标签，能够帮助我们快速筛选到想要的人才。而且经过我们后期人工审核发现，系统智能生成标签的精准度是完全没有问题的。放在以前，这样的工作我们是需要连续加班才能完成的!”

　　华能集团工作人员向记者提到的这一系统，是金现代的“智慧识才干部大数据分析系统”。宗云兵介绍，最初将AI技术应用到智慧识才系统中，是因为曾经有多家合作企业的人才组织部提到过同一个需求，那就是能否通过人工智能实现高效的人才分析，以此来作为选拔任用人才的依据。

　　研发的最大难度在于，如何实现人工智能对人类语言的精准识别。背后需要大量的“知识投喂”和漫长的“训练”过程。

　　“想起来真的很让人头大，要知道，我们语言博大精深，同一个意思，有很多种表达方式。”

　　宗云兵回忆，仅“奉献”一个标签的例子，就能说明这项技术研发的工作量之巨大。“关于‘奉献’的表达，描述‘这个人有奉献精神’是最直接的一种;描述这个人‘长时间加班，急难险重任务冲在前’，虽然整句话没提奉献，但表达的也是奉献精神;还有一种‘这名员工奉献精神不足’，虽然提到了奉献，却完全是相反的意思。哪些文本描述算‘奉献’，算法工程师要跟不同职责岗位的工作人员去沟通、去标注，系统才能懂什么是奉献。”

　　宗云兵说，为此，他们设计了一款智能计算工具“规则引擎”，根据汉语的逻辑进行理解和推理，帮助系统精准理解文本信息。

　　经过6轮迭代，如今这一系统的干部标签识别精准度已经从最初的不到60%跃升到95%，已经实际应用于及国企的干部管理中。

　　

　　未来应用场景，请期待!

　　同样是运用人工智能技术，于沺所带领的知识图谱团队则开发出了一款应用于电力系统的知识图谱可视化开发平台，通过这一平台能够根据故障情况快速查找解决方案，给一线巡检人员提供技术支持。

　　这位海归女博士来到济南后，一直致力于知识图谱和自然语言处理等前沿技术的研发。近年来，她将目光瞄准了电力领域。

　　专业领域内的知识图谱构建难度要更大，因为它更多地需要专业词汇作为支撑。这对于沺和她的团队来说，是一个巨大的挑战。

　　“我们需要将以往的一些故障解决案例逐一进行规范，全部固化到系统中去。”于沺介绍，系统开发初期，同样也是一个大量“知识投喂”的过程，因为之前在电力系统中积累的数字化基础不够，只能靠团队人员去收集数据。

　　

　　这一阶段，一线的电力维修师傅成了他们最好的“合作伙伴”。他们丰富的工作经验能够帮助算法工程师提炼设备检修经验、检查数据的真实性，以确保系统的实用性。

　　去年年底，该系统正式投入使用。当一线巡检人员遇到故障，只需一部手机，就能通过系统的智能问答快速找到解决方案。

　　“我们接下来要把积累的这些技术成果推广应用到其它相近的行业，比如建筑、水利和轨道交通等，在AI技术的加持下，一线工人的工作效率会显著提高。”谈到未来应用场景的拓展，于沺十分自信。

　　公司的办公区，几十名技术人员正专注地盯着电脑屏幕、编写着代码;会议室里，五六名年轻人正围坐在一起讨论方案。尽管隔着玻璃，依然能感受到他们那股‘劲往一处使’的凝聚力。从这群意气风发的技术研发者身上，我们感受到了济南人工智能研发领域的蓬勃动力。我们期待着，在他们的“训练”下，AI不断赋能城市发展。(济南日报融媒报道组 王飞 张有水 陈心如)