Transform 2019大会上的AI应用：注重落地实例和隐私问题

VentureBeat的Transform 2019大会于7月10日至11日在旧金山举行。该大会提供了一个关于人工智能的共同讨论平台。

会上，有五家公司——CognitiveScale，Applied Brain Research，integrate.ai，AI Foundry和D-ID——登台讲述他们的故事，分享他们的最新消息。这五家公司都强调了人工智能应用中的实用性和隐私问题。

CognitiveScale

CognitiveScale创建了企业人工智能软件Cortex，旨在为企业带来“实用、可扩展、可信的人工智能解决方案”。它的最新产品Cortex Certifai是一个使用人工智能的人工智能审计工具。

该公司表示：“我们已经从许多行业分析师和有影响力的人士那里听到，在组织中就人工智能的实施做出决策时，道德、透明和可解释的人工智能是最重要的三个考虑因素之一。”

因为太多的人工智能是“黑箱”，审计人工智能是一个独特的挑战。

Cortex Certifai可以检查模型和系统的漏洞，并创建一个人工智能信任指数，它不需要对模型进行细粒度访问，因此可以保护被审计公司的IP。它还被设计成与模型无关的、用户友好的，从而向更多的用户开放该工具。

从2019年的转型阶段开始，首席收入执行官ML Maco宣布，CognitiveScale正在与加拿大的政府合作一个航空货运项目。他们需要检查货物风险——目前这是一项费时的手工工作，容易出错——并且需要一种方法来理解数据，并确定给定货物标签上的信息是否可靠、不完整等等。

“当你能做到这一点的时候，”Maco说，“你就能确定这个系统是公平的，稳定的，可以解释的。”为了解决这些问题，CognitiveScale研发出了Cortex Certifai。

Applied Brain Research

Applied Brain Research开发了人工智能操作系统Nengo。Nengo以人脑为原型设计，开发人员可以用它为从卡片、无人机到机器人的一切东西添加智能。

Nengo既可以与神经形态芯片互操作，也可以与更传统的CPU和GPU互操作，但它的神奇之处在于其极高的效率，无需很多马力即可实现。

该公司的下一步是将SpiNNaker 2神经形态芯片商业化，以创建一个完整的边缘计算平台。预计将于2021年发布，该公司将其描述为“下一代、低功耗、实时”，旨在为边缘设备带来电力效率和处理速度。

在未来，Applied Brain Research希望能够集成多个网络，在一个芯片上实现语音、手势和图像的感知。

Integrate.ai

目前，隐私在人工智能领域是一个巨大的挑战，它与企业为客户智能提供人工智能视角的需求背道而驰。Integrate.ai发布了一个新的客户智能平台(Customer Intelligence Platform)，该平台承诺对特定的商业目标进行预测分析，比如改进的数字客户交互，而且不使用或公开任何个人身份信息(PII)。新工具增加了集成功能。Integrate.ai的SaaS平台，旨在与终端客户建立信任。

正如该公司创始人兼首席执行官史蒂夫•欧文(Steve Irvine)所解释的那样，与大型科技公司竞争很困难：您需要利用现有的技术堆栈。Customer Intelligence Platform运行在公司现有技术之上，它提供了一个简单的仪表板界面，公司团队中的任何人都可以阅读，而不仅仅是IT人员或工程师。客户可以设置目标，该工具将显示许多变化，以便客户可以看到如何实现业务目标的不同排列，并清楚地列出了优缺点。然后，客户可以在项目完成后使用监控工具查看预测的准确性。

AI Foundry

AI Foundry专注于对文档进行分类，提取相关数据，并将这些信息输入到一个核心的记录系统中。该公司希望通过人工智能节省时间，减少错误，而不是让人手工执行这项任务或使用当前的OCR方法。

AI Foundry最近建成了一个“智能流程自动化抵押文件图书馆”。该文件图书馆利用机器视觉来识别传入文档，据称准确率高达95%。

尽管该工具专门用于抵押贷款，但AI Foundry希望将该技术应用于所有文档密集型行业。自从AI Foundry公司推出其云应用以来，它已经获得了10个新客户，这些客户在大约6个月内实现了ROI。

D-ID

正如它的名字所暗示的那样，D-ID会对照片进行“去识别”，因此面部识别技术无法对照片进行识别。

该公司用电脑生成的匿名数据取代了所有可识别个人身份的信息，比如人脸和车牌。现有的解决方案依赖于模糊或像素化，而D-ID匿名化的人脸保留了自然的肤色和年龄、性别、注视等关键属性。

除了去识别功能外，D-ID还讨论了其新闻智能匿名化功能。它是为视频而设计的——各种形式的，但主要是因为它适用于智能城市和存储用户生成视频的公司等应用程序。假设是，这些公司应该——但很可能不会——保护你的面部数据。

D-ID可以用电脑生成的头像代替你的真实面孔，这个头像保留了人口统计信息，但去掉了你脆弱的“脸纹”。