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我一直认为,实现人工智能驱动的人机协同编程的关键途径是识别、理解和表达。因此,围绕人工智能识别和人工智能理解,人工智能表达与国内外知名大学开展了广泛的合作。

识别

需求识别:通过NLP、知识地图、图神经网络、结构化机器学习等人工智能技术,识别用户需求、产品需求、设计需求、运营需求、营销需求、研发需求、工程需求等,识别概念与概念之间的关系。

设计草案的识别:通过CV、GAN、对象识别、语义分割等人工智能技术,识别设计草案中的元素、元素之间的关系、设计语言、设计系统和设计意图。

用户界面识别:通过用户脚投票的结果回归,用户界面对用户行为的影响、影响效果、频率、时间等,并识别用户界面的可变性与这些用户行为的影响之间的关系。

计算机程序的识别:通过对代码、AST等Rawdata的分析,通过API的交互,通过NLP技术识别计算机程序中的语言表达能力、语言结构、语言逻辑、语言和外部系统。

日志和数据识别:识别程序的可用性、性能、易用性等指标,识别日志和数据的NLP、回归、统计分析,识别影响这些指标的日志和数据来自哪里,找出它们之间的关系。

理解

横向跨领域的理解:降低识别概念的维度,从而找出不同领域之间的映射关系,从而实现不同领域概念的比较,然后理解某一领域的其他领域。

纵向跨层次理解:利用机器学习和深度学习的人工智能算法能力,放松不同层次概念的组成关系,实现对低层次概念的跨层次理解,形成更丰富的技术、业务能力供应和使用机会。

常识、通识理解:基于常识和通识构建的知识地图,将人工智能面临的开放问题领域化,将常识和通识作为理解的基础,而不是猜测和猜测,而是在理论基础上真正构建的理解。

表达

个性化:借助大数据和算法,实现用户与软件功能的匹配,利用人工智能的生成能力降低1000人以前的研发成本,真正实现个性化的软件服务能力,将软件即服务推向极致。

同理心:利用终端智能在用户侧部署算法模型,不仅可以解决用户隐私保护的问题,还可以及时学习和响应用户不断变化的情绪、需求和场景,使软件从程序功能的角度,思考用户的想法,与用户同理心,与用户产生共鸣。

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