认知智能这么火，目前到底都有哪些落地案例呢？｜ AICon 达摩院发布的 2020 十大技术趋势中提到，未来人工智能热潮能否进一步打开天花板，形成更大的产业规模，认知智能的突破是关键。从人工智能 1.0 感知智能向人工智能 2.0 认知智能演进过程中，图神经网络和知识图谱等起到了非常关键的作用。 AICon 上海 2020 大会上，我们邀请到了来自阿里巴巴达摩院、美团等一线大厂来跟大家分享下他们在这块的最新技术进展和实践经验，相信肯定可以给你带来更开阔的技术视野，下面就让我们先睹为快吧。 一、《认知推理在推荐系统中的研究与应用》当前深度学习模型需要在一定认知先验的基础上进行更加稳定、高效的学习与推理，这类先验正是能从数据中无监督的学到可解释概念的基础，而在推荐系统中也可以利用认知先验来更好的对用户的长短期兴趣进行捕捉和预测，构建可外化的推荐理由。通过概念的理解我们还可以对商品进行更深层次的理解并二次加工形成场景化或更精细化的导购，创造新的商业价值。本次分享将从以下几个方面进行重点探讨： 内容大纲目前推荐系统中面临的问题 从认知推理的角度缓解这样的困境 围绕认知概念进行个性化推荐的各种形式 解离化的用户 / 商品兴趣表征 用户长短期兴趣的维护与演化 推荐理由与场景描述的生成 认知推理的前沿技术研究 Cognitive Graph 在 QA、KB 领域崭露头角 概念自学习进展 听众收益了解电商推荐系统中的切实问题； 了解目前电商推荐系统的技术进展与未来关注的方向； 了解认知推理技术的研究现状与应用前景。 讲师简介周畅，阿里巴巴达摩院算法专家，主要研究方向为图表征学习与推理、推荐系统、分布式图计算，已在 NIPS、 ACL、WWW、VLDB、AAAI 等会议上发表近 20 篇文章，也是多个顶级会议的 PC。他较早将图表征学习引入推荐系统，并在受限商品池推荐场景中展现向量召回优势，其研发的大规模商品和用户的表征学习算法，也已在手淘多个个性化推荐场景下获得有效提升。目前他主要关注如何构建可解释的表征和可持续的推理技术，并在推荐场景里进行应用。他与清华唐杰老师合作提出基于认知理论 Dual Process Theory 的 Cognitive Graph 系列算法，在多跳阅读理解、知识图谱补全等任务中取得了世界领先的成绩。 二、《美团大脑系列——新零售场景下商品知识图谱的构建及应用》作为全球领先的生活服务电子商务平台，美团点评拥有围绕吃喝玩乐全场景的丰富数据，对这些跨场景数据进行充分挖掘、映射、聚合与关联，构建了一个全世界最大的生活服务知识图谱——“美团大脑”，来促进每个场景下应用服务的智能升级。本次演讲将会聚焦于生活服务的新零售场景，分享如何通过商品的文本、图像等内容来构建商品知识图谱，以帮助深入理解商品的品类、属性、用途等多维度信息，以及知识图谱在新零售商品的搜索、推荐等场景下如何应用。 内容大纲美团大脑介绍； 生活服务中的新零售介绍； 生活服务中商品知识图谱构建； 生活服务中商品知识图谱的应用。 听众收益了解生活服务领域的知识图谱； 了解知识图谱如何构建； 了解知识图谱如何落地。 讲师简介张富峥博士，现任美团点评 NLP 中心研究员，知识图谱团队负责人。目前主要负责构建围绕美团生活服务领域的知识图谱及其应用，为美团各场景业务提供更加智能的服务，并同时负责美团的商品搜索业务。在此之前，张富峥博士在微软亚洲研究院担任研究员。他于 2015 年取得计算机博士学位，由微软亚洲研究院和中国科技大学联合培养。在微软期间，张富峥博士和其所在团队在个性化推荐、用户画像、时空数据挖掘等领域展开了创新性的研究，并应用到广告展示、新闻推荐、机器人小冰等众多产品中。他在相关领域的顶级会议和期刊上发表 30 余篇论文，如 KDD、WWW、AAAI、IJCAI，曾获 ICDM 2013 最佳论文大奖和中科院院长奖。张富峥博士曾担任 ASONAM 的工业界主席，长期担任 IJCAI、WWW、SIGIR 等国际会议和 TKDE、TOIS、TIST 等国际期刊的评审委员。 以上仅是部分精彩议题，更多优质 talk 正在陆续上线中，除了认知智能，AICon 上海站还设置有 NLP、推荐广告技术及应用、AI 工程师团队建设与管理、智能金融、大数据计算和分析、智能语音前沿技术等热门专场，来自 BAT、微软、小米、华为、PayPal、快手等 50+ 一线 AI 技术大咖将带来更多精彩分享，目前大会限时 5 折起报名火热进行中，更多内容欢迎咨询票务小姐姐 Amy：18514549229（同微信），我们 8 月上海不见不散！ 阅读原文