现在的ai江湖可以说是烽烟四起：ai+金融、ai+驾驶、ai+家居，不过这家科技公司就从"ai+决策”切入，他们想做企业和个人的军师。是不是很酷。到底人工智能怎么做军师呢。

在目前的人工智能领域，不少公司是以语音和图像识别作为入口的。比如《媞问创新》报道过的科大讯飞就是主攻语音识别；云天励飞、码隆科技则专注于图像识别。但对于做决策而言，在识别信息以后，需要让机器能拥有媲美人的认知和分析系统，也就是让机器自主理解识别的内容，以及背后的信息，这在ai技术层面是一个难点。

著名 ai 领域大神 yan lecun 说过，现在整个人工智能的认知天花板就在于“让机器掌握人类的知识。”

ai技术的一大难点：认知智能

人的认知分4 个步骤，感知信息-认知信息-分析-做出决策。当我们要让机器来加速这个过程时，就要做到机器的认知处理。认知处理，其实也就是我们所说的“常识”。让机器掌握人的常识，是非常困难的。一个人的基础知识体系非常的复杂，涉及包括生物学、物理学、哲学、社会学、经济学、市场心理学、神经科学等多个学科，但想要保证决策的合理，又需要克服人的非理性行为导致决策上的主观偏差，在这种情况下想要做好机器认知是一个非常巨大的挑战。

搭建认知框架：建立社会经济图谱

为了让机器具备对“常识”的理解能力， 杨洋和他的团队一直致力于构造“社会经济图谱”。

第一步构建社会经济图谱：通过提炼数亿人的教育和工作经历，聚合来自高校、政府、企业等方面的社会经济数据，绘制社会经济图谱，提供高精度的可量化分析预测。

第二步是利用知识图谱、语义分析、深度学习等ai技术，让机器从字、词、句义的识别、关系认定，具体场景、语境理解等方面模拟了人对信息的理解和处理过程，能够以人的思维进行分析和推理。

同时，认知分析框架能够通过文本方式与人进行交互。其中让机器自然地与人进行交互，准确回答人的问题。这需要经过三个步骤：理解句义、答案检索、答案输出。

招聘hr：正在被人工智能进入的领域

在采访中，杨洋认为招聘将是ai重要的应用场景之一。目前这个行业几乎是完全靠着人肉去解决的，平均每个 hr 每天要花40%的时间检索简历，面对相同关键词检索到的数百数千份简历也很难找到一个匹配的人才，这个影响全社会人才去向的问题。

能不能通过认知智能高效的解决。

答案是可以的。ai需要通过大量数据分析人、分析企业。只要突破了计算的瓶颈，使运算速度达到毫秒级，就可以快速帮助企业和个人找到匹配项。按照现在的技术水平， 4000 万人的简历全量地语义认知计算一遍下来，只需要花大概 200 毫秒。

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