全国90%法官都在用的AI工具,来自首家上市的中国AI公司

2020-02-12 投稿人 : www.hebeihongye.com.cn 围观 : 1659 次

Faxin平台拥有一个司法知识系统,存储在大规模的知识地图中,由权威司法专家进行整理和积累。它集成了自然语言处理、意图分析、实体和关系识别、机器学习等人工智能技术。除了传统的法律数据库中关键词搜索、知识搜索和案例式维度搜索等方法外,它还实现了交互式专业问答等功能,极大地提高了中国法律知识服务水平。

在数据方面,法信平台拥有国内司法领域最权威、最完整的知识体系和数据资源,包括中国所有法律法规、典型案例、书刊、法律文件等12个法律专业数据库资源。

”在智能法庭平台上,人工智能系统需要做大量的文本处理工作。该算法需要阅读起诉书、诉状、审判记录和判决文件,”该国的双重首席技术官刘济阳说。"在这个过程中,我们需要强大的人工智能技术和相关领域的专业知识. "

郭爽的首席技术官刘济阳

为了使司法行业的智能应用平台真正拥有行业智能,解决司法行业的核心业务问题,郭爽建立了一支具有多年实践经验的多元化司法专家团队,包括法官、检察官、律师等。他们与郭爽的技术人员一起,成功地将业务和技术融为一体。这些来自法律专业的专家将告诉技术人员法官在处理案件时需要什么工具,处理案件的过程以及核心业务难点是什么。

据了解,在郭爽的R&D团队中,有20多名来自司法领域的专家。

涵盖整个审判过程的人工智能平台

我们总是期望法官在裁决案件时做出公平的决定。尽管司法人员是相当专业的群体,但每个人的职业生涯都是一个积累经验的过程。对许多人来说,人工智能可以帮助他们很多。

鉴于法庭现场,郭爽提出了一个“智能诉讼”平台,以协助法官处理案件的全过程,整合法新平台的数据分析能力。法官接手案件后,人工智能将在整个过程的每个关键步骤中为其提供协助,包括立案、听证、审判、制作判决文件和审判管理。这样一套产品可以让大量法官从智能解决方案中受益。刘济阳说:“审判过程中的文件包括电子文件,如起诉书、诉状和审判记录,这些文件可以被机器读取和分析。”。“在审判阶段,该系统可以提示法官:这是什么类型的案件,争议的焦点和司法要素是什么,需要问什么问题来审判这个案件,需要收集什么证据和审查什么项目,等等。我们可以帮助法官在各个方面尽最大努力。”

更重要的是,在审判结束时,人工智能可以通过理解所有预先存在的文件、法律法规和类似的文件,自动为法官生成判决文件。“这是裁判文件的推荐版本,其中包括当事人的信息、案件事实、争议焦点、裁判规则、适用法律等。都被人工智能理解并自动提取和推断。刘济阳说:“法官可以根据人工智能建议的内容,结合自己的专业经验和实际情况做出最终判决,形成判决文件。”。"文书工作完成后,人工智能将分析案例结果的偏差,以避免出现“相同的案例,不同的句子”. "

从这些方面来看,人工智能可以帮助人类更准确、更迅速地判断案件,实现更大的正义。它可以减少重复的事务性工作,帮助法官提高工作质量和效率,从而将他们的主要精力用于审理困难和复杂的案件。“业界公认”中国参加了最权威的司法人工智能挑战赛“中国法律研究杯”,并于去年获得冠军。在今年的第二届法律研究杯比赛中,郭爽受邀担任评委,主持“因素识别”环节,并披露中国最大的人工注释法律数据集。

郭爽的自然语言处理团队也将自己的技术探索汇编成一篇论文,该论文被2019年自然语言处理大会(论文编号:《Charge-BasedPrison Term Prediction with Deep Gating Network》)接收

近年来,随着一系列新技术的出现,利用人工智能解决业务问题的门槛不断降低。例如,AutoML技术可以帮助数据科学家选择模型、调整参数,并为解决问题的最优解提供最理想的决策支持。同时,在对数据建模时,可视化人工智能建模可以使数据科学家通过拖放来构建机器学习模型,并可视化模型执行在整个过程中的效果。此外,各种开源的深度学习框架和工具大大缩短了数据科学建模和工程实现的时间和工程难度,有利于技术的大规模应用。

在这种情况下,技术本身的门槛不再那么令人生畏,这个领域的人们也可以花更多的精力来解决工业问题。

虽然技术门槛在不断降低,但如何在不同行业更有效地利用人工智能技术,以更快的速度进入新行业,不仅需要行业知识,还需要核心人工智能平台的支持。

State Double副总裁黄永剑表示,国家双核人工智能平台由“国家双先知”和“国家双知识图谱平台”组成。“中国双先知”整合了国家多年积累的自然语言处理、图像识别、数据挖掘和深度学习等人工智能领域的成熟技术能力,为各种垂直行业和细分领域的解决方案提供开箱即用的人工智能研发能力。

黄永剑,中国双副总裁

通过中国双先知,数据科学家可以轻松地将商业场景转化为人工智能任务,快速访问数据,通过可视化建模和自动建模创建模型,一键生成应用编程接口,并进行能力输出和成果交付。

“国家双知识图谱平台”是集知识提取、知识融合、知识推理、知识检索、知识推荐、知识增强、机器学习、知识验证等功能于一体的一站式平台。分散在结构化和非结构化数据中的大量知识可以通过国家双知识地图平台,按照专家参与构建的知识系统进行整合和管理,从而形成基于平台的知识生命周期管理能力,使知识在企业内部得到智能应用。

与许多人工智能技术公司不同,在郭爽关注的行业中,R&D团队中有许多相应的行业专家:司法领域的法律专家和油气领域的油气专家。郭爽不仅专注于底层人工智能平台的技术研发,还开始探索如何利用人工智能解决行业问题,为客户提供一站式解决方案,而不仅仅是提供人工智能技术。

郭爽认为,要真正将人工智能技术与行业结合起来解决行业问题,有两点重要:一是邀请行业专家提出行业中有价值的痛点;第二,在坚实的人工智能技术平台的技术支持下,有效、快速地建模和交付。

面对一个陌生的行业,新来者甚至可能不了解数据。此时,有必要准确定义“问题”,并与该行业的业务专家沟通,以了解该行业。刚进入油田时,行业专家提出了需要解决的问题。国家双数据科学小组通过行业专家快速学习了“孔隙度和渗透率饱和度”等专业术语和测井曲线数据特征等油气专业知识,并迅速了解了业务。然后通过国家双先知快速建模,以标准应用编程接口的形式为算法提供标准化的工程呼叫服务,并在实践中验证了模型的效果和性能,使问题得到有效解决。

为了使计算机能够像行业专家一样拥有行业智能,郭爽油气行业专家组织了油气知识系统,通过郭爽知识图谱平台,从各种结构化和非结构化文档中有效地发现、学习和存储知识。因为计算机有石油和天然气的知识,当数据被自动建模时,计算机可以提示特殊特征

第一家在美国上市的国内人工智能公司是一家全国性公司,在司法和油田有广泛的分布。它也是国内第一家在纳斯达克上市的大数据和人工智能公司。2005年,郭爽在北京成立,创始人团队来自清华大学。早在2016年9月,该公司就在美国成功上市。

在深入学习浪潮兴起之前,数据挖掘等技术就已经在国内起步,并在人工智能领域取得了良好的成果。目前,在发明申请数量排名前100名的人工智能企业中,国家双级(截至2019年11月,发明专利申请数量为2000项),超过许多着名的人工智能企业。

就行业覆盖面而言,郭爽涉足的领域包括数字营销、工业生产、企业运营管理和专业服务。

国家双数据科学小组也成立了将近五年。其成员来自国内外顶尖大学,包括数据科学家、机器学习建模专家、计算机视觉专家、自然语言处理专家和语音工程专家。

“在知识地图和自然语言理解方面,我们还有很多问题要解决,”刘济阳说。“我们希望在知识提取领域做更多的研究。将来,我们希望将从不同领域的模型中学到的知识转移到其他领域。在人工智能的道路上,我们仍然面临许多挑战和机遇。”

未来,郭爽希望在郭爽先知和知识图谱平台的基础上不断发展,形成更强的核心竞争力,为更多行业的数字化和智能化转型提供自己的服务。

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