新戰(zhàn)略機(jī)器人網(wǎng)訊：美國(guó)的《福布斯》報(bào)道了人工智能初創(chuàng)公司Lattice.io 被蘋果收購(gòu)的消息，蘋果隨后官方確認(rèn)了這次收購(gòu)。此后，又有媒體爆料收購(gòu)的金額為2億美元，收購(gòu)在數(shù)周前已經(jīng)完成，Lattice.io的20名員工加入蘋果。
（圖片來源：Lattice.io公司主頁(yè)）
Lattice.io
雖然成立時(shí)間不長(zhǎng)，但是創(chuàng)始人大有來頭。Mike Cafarella是密歇根大學(xué)的助理教授，也是著名的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)領(lǐng)域的專家，曾與別人共同設(shè)計(jì)了Hadoop 系統(tǒng)。而另一位創(chuàng)始人 Christopher Re教授來自斯坦福大學(xué)，此前曾構(gòu)建了機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)DeepDive。Lattice公司的成立正是為了實(shí)現(xiàn) DeepDive 系統(tǒng)的商業(yè)化。
Lattice 的投資方包括谷歌風(fēng)險(xiǎn)資本（GV）和 Madrona 等機(jī)構(gòu)。簡(jiǎn)單地來說，Lattice.io可以從大量從未被仔細(xì)研究過的暗數(shù)據(jù)（dark data）中挖掘出有價(jià)值的信息。雖然每天傳感器、互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)設(shè)備等都會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，但是這些數(shù)據(jù)往往雜亂無(wú)章，缺乏結(jié)構(gòu)。
舉個(gè)例子，全世界的學(xué)者都會(huì)發(fā)表成千上萬(wàn)篇論文，但這些論文中既有統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，又有圖片數(shù)據(jù)、引用數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)等等內(nèi)容，非常難以實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化。Lattice.io 的 DeepDive 系統(tǒng)正是可以從這樣一些雜亂無(wú)章的數(shù)據(jù)中提取出結(jié)構(gòu)化的信息，儲(chǔ)存在結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)庫(kù)里。
目前，DeepDive已經(jīng)在很多領(lǐng)域產(chǎn)生應(yīng)用，比如對(duì)抗人口販賣活動(dòng)。根據(jù)國(guó)際刑警組織的分析，人口販賣已經(jīng)成為僅次于毒品和武器走私的全球第三大非法貿(mào)易。販賣的人口主要在工廠中從事強(qiáng)迫性的苦力工作或者被迫成為性工作者，人口販子可以從相關(guān)的流程中獲得分成。作為商業(yè)流程中不可或缺的一環(huán)，販賣人口的廣告也總會(huì)在網(wǎng)上露出一些痕跡。
于是，Lattice參與了美國(guó)國(guó)防部領(lǐng)導(dǎo)的 Memex 項(xiàng)目，負(fù)責(zé)從網(wǎng)頁(yè)求職廣告數(shù)據(jù)中抽取出與人口販賣相關(guān)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。互聯(lián)網(wǎng)上有海量的廣告網(wǎng)頁(yè)，可以理解成一個(gè)個(gè)HTML 文件，里面既有 HTML 的標(biāo)簽，也有非結(jié)構(gòu)化的文本內(nèi)容。項(xiàng)目的其他參與者從網(wǎng)上找到了3000萬(wàn)條和性服務(wù)有關(guān)的廣告。
雖然不同的廣告形式、內(nèi)容、風(fēng)格都不相同。不過通過DeepDive系統(tǒng)，可以把這些廣告所含的信息整理成表，包括不同的列，比如：廣告的鏈接、廣告中聯(lián)系人的姓名和電話號(hào)碼、工作地點(diǎn)，以及工資等。這樣，網(wǎng)絡(luò)廣告數(shù)據(jù)就變成了一張可以存儲(chǔ)在SQL 甚至 Excel 中的表格。
圖丨DeepDive的人口販賣跟蹤系統(tǒng)（圖片來源：DeepDive主頁(yè)）
在賦予了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)后，數(shù)據(jù)分析師就可以利用這些表格進(jìn)行有目的的數(shù)據(jù)分析工作，比如，回答了以下幾個(gè)問題：如何判斷某個(gè)工作廣告是否面向被販賣的人口？如何了解人口販賣組織的內(nèi)部結(jié)構(gòu)？如何幫助執(zhí)法者找到危害最大的人口販賣集團(tuán)，解救處境最危險(xiǎn)的受害者？
因?yàn)橛辛薉eepDive，復(fù)雜的分析性工作變成了簡(jiǎn)答的數(shù)據(jù)庫(kù)查詢?nèi)蝿?wù)。
例如，人口販子經(jīng)常移動(dòng)受害者，保持對(duì)他們的控制。所以如果求職者經(jīng)常變換工作地點(diǎn)，說明他們更有可能被人控制。
此外，沒有被販賣的性工作者存在經(jīng)濟(jì)上的理性，會(huì)提出合理的價(jià)格并規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)加大的行為。如果一個(gè)求職個(gè)體要求非市場(chǎng)化的價(jià)格或提供非正常性的服務(wù)，就應(yīng)該引起執(zhí)法者的注意。
然而，每個(gè)季度都能賣出幾千萬(wàn)臺(tái)手機(jī)的蘋果公司顯然不能忽視用戶數(shù)據(jù)帶來的巨大紅利。早先收購(gòu)的人工智能公司往往被認(rèn)為有非常具體的產(chǎn)品整合目的，尤其是相關(guān)的語(yǔ)音分析技術(shù)可被用來增強(qiáng)Siri系統(tǒng)。
但對(duì)于 Lattice 的這次收購(gòu)，無(wú)疑可能將在更大的尺度上幫助蘋果整合并分析收集到的各種數(shù)據(jù)。
毫無(wú)疑問，手機(jī)作為一個(gè)多媒體終端，獲取的數(shù)據(jù)會(huì)非常雜亂多樣，可能包括用戶的位置數(shù)據(jù)、App使用記錄、文字、圖片、視頻等等。如果能從這么多非結(jié)構(gòu)化的信息中抽取出數(shù)據(jù)整理成表格，有可能將蘋果的數(shù)據(jù)分析水平提升一個(gè)層次。
此外，DeepDive在醫(yī)療領(lǐng)域也有應(yīng)用。如果向系統(tǒng)輸入大量生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的論文數(shù)據(jù)，系統(tǒng)就會(huì)自動(dòng)提取論文中提及的疾并基因、表型形狀等關(guān)鍵詞，還能從論文中挖掘出藥物和身體分子相互作用的關(guān)系。考慮到蘋果長(zhǎng)期以來在醫(yī)療領(lǐng)域的布局，DeepDive的這些功能也有可能派上用常。
