Tractable聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Alexandre Dalyac在接受外網(wǎng)采訪時，談及了企業(yè)的發(fā)展歷程及人工智能損壞評估技術(shù)。
該公司創(chuàng)立于2014年，創(chuàng)始人共有三位：Dalyac、Adrien Cohen和Razvan Ranca。該公司位于倫敦，將人工智能技術(shù)應(yīng)用到事故及災(zāi)后復(fù)蘇(disaster recovery)領(lǐng)域。值得一提的是，該公司利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)自動可見損害評估(automate visual damage appraisal)，有助于加快保險賠付及其他財政資助的撥付。
該公司的理念是：當(dāng)發(fā)生事故和災(zāi)害后，在人工智能技術(shù)的配合下，其相應(yīng)速度能提升十倍。不論是道路交通事故，還是大規(guī)模的洪災(zāi)和風(fēng)災(zāi)，都被納入到其技術(shù)應(yīng)用范圍內(nèi)。
他表示，僅汽車、家庭及農(nóng)作物這三大領(lǐng)域而言，每年所造成的損失大體在1萬億美元左右。
Dalyac表示，該公司的成功秘訣在于該公司生產(chǎn)的數(shù)百萬張的專利標(biāo)簽，可為其交互式機(jī)器學(xué)習(xí)專利技術(shù)(patented interactive machine learning technology)提供輔助。相較于常規(guī)的標(biāo)記服務(wù)(labeling services)，該技術(shù)使得圖像貼標(biāo)的速度更快、價格更便宜。
截止至目前，該公司的重心是訓(xùn)練人工智能識別車輛損壞，該技術(shù)已配置到6個國家，該初創(chuàng)公司主要與保險公司開展合作。
此外，Dalyac還在現(xiàn)場展示了車輛損壞評估工具。他打開筆記本電腦中的車輛圖片文件夾，將其上傳到該工具軟件中。數(shù)秒后，人工智能已大致確定了車輛的各項零部件，并確認(rèn)哪些零部件可被修復(fù)，哪些零部件徹底報廢并需要換新的備用件。最后，有人工智能進(jìn)行成本估算。
整個流程只需數(shù)分鐘，可利用有限的2D圖像完成人工評估人員的全套工作，且無需工作人員低頭查看引擎蓋或進(jìn)行進(jìn)一步的查看。