2021WAIC | 個推CTO葉新江：萬億級圖下的數據智能

近日，每日互動（個推）CTO葉新江受邀出席WAIC世界人工智能大會，並於「大數據關聯下的圖數據庫技術與應用」主題論壇上發表演講，同與會專家、觀衆共同探討「萬億級圖下的數據智能」。

葉新江介紹，每日互動成立於2010年，以提供APP消息推送服務起家。十多年來，每日互動參與和見證了移動互聯網行業的飛速發展，更依託自身海量數據資源和大數據、人工智能技術優點，構建了完整的數據智能服務生態，提供專業的大數據解決方案，推進移動互聯網、品牌營銷、金融、智慧城市等細分領域的數智化升級。

目前，每日互動已成長爲將互聯網、大數據、人工智能、雲計算等新興領域特色有機融合於一身的新經濟綜合體，並着力打造數據中臺產品——「每日治數平臺」，輸出治數能力，爲垂直行業的數字化創新增能提效。

數據智能的新發展：解決現實中不肯定性大的問題

每日互動將「數據讓產業更智能」做爲本身的使命和願景，對數據智能有着本身獨到的理解。葉新江講到，在信息化時代，咱們主要經過數據來描述客觀現實。好比，咱們經過可視化的監控大屏描述道路情況，用不一樣的顏色表明道路的擁堵程度。後來，咱們愈來愈多地使用數據進行診斷和因果分析，好比對道路擁堵進行歸因。近年來，數據持續呈爆炸式增加，機器學習、圖挖掘等前沿技術獲得更普遍的應用，數據智能隨之發展到一個全新的階段。當下，人們對數據的應用已經不只僅停留在描述和診斷的階段，人們但願經過數據智能，解決現實中不肯定性大的問題，並對將來進行預測，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，現實中不肯定性大的問題，每每是開放環境下的問題，受到衆多因素影響。爲了解決這類問題，傳統的基於神經網絡的深度學習方法，須要大量的參數對環境建模，如最近流行的GPT-3模型包含了千億級別的參數，一次訓練所需的成本達到千萬美圓。即使如此，這種形式下的人工智能也很難達到人類的智能水平。

所以，咱們判斷人工智能的最終形態應該是 「人腦+電腦」人機共生的方式。如何實現「人機共生」，來解決這些不肯定性大的問題呢？基於知識圖譜的數據智能是一個具備前景的方向，一方面經過本體建模將已有的知識進行數據化，讓電腦具備了人腦的思惟方式；另外一方面經過在知識圖譜上進行檢索和推理，讓人腦能夠利用電腦的計算能力。爲了實現這個目標，底層基礎設施須要符合建模架構要求，並具備快速檢索和全局推導的能力。而綜合了圖查詢系統和圖計算系統的綜合圖數據庫系統，可以知足這些特性和功能要求。

萬億級圖下的數據智能實踐：大數據抗疫

那麼，如何基於綜合圖數據庫系統開展數據智能應用，以解決現實中不肯定性大的問題呢？葉新江以每日互動參與大數據抗疫爲例，分享了每日互動在萬億級圖下的數據智能實踐。

2020年新冠肺炎疫情發生後，每日互動火速成立大數據抗疫團隊——「個醫」，並與李蘭娟院士團隊共同合做，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刻研究，全面助力疫情精準防控。

爲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「無心識密切接觸者」概念，基於人時空大數據，幫助相關部門找到工做重點區域、重點人羣和重點場景，實現智能防控。同時，爲了方便地方政府綜合瞭解疫情態勢，咱們經過大數據來反映和量化當前區域內的疫情風險，爲高效開展疫情防控提供有力數據支撐。爲了助力地方政府有序推動復工復產，咱們還參與了健康碼賦碼引擎的開發，經過綜合「空間、時間、人間」三個維度的信息來計算密接風險，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，都依賴於綜合圖數據庫對人羣在「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，而三個維度的疊加造成了最終的萬億級圖，拓展了數據智能在社會治理、智慧醫療等方面的應用場景。

總結

現在，經濟發展呈現一種新的範式，數據成爲一種新型生產要素，對將來發展起着重要的驅動做用。圖數據庫做爲數據智能時代的一項重要基礎設施，爲咱們在全域範圍內，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。

將來，每日互動還將基於圖數據庫、知識圖譜等技術持續展開實踐，經過挖掘數據潛能，釋放數據互聯的力量，推進解決現實中不肯定性大的問題，爲產業發展和社會進步貢獻更大的力量。