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我们为什么要研究知识图谱 | 计算机的认知革命 像人类一样思考世界

2019-08-27 09:45:04  来源:智能风控联盟

摘要:知识图谱是一种大规模的语义网络,旨在通过将现实世界的概念、属性、实体及其之间的关系通过图结构来表示,帮助计算机系统更深层次理解真实世界。知识图谱提供了一种更好地组织、管理和理解海量信息的能力,与大数据和深度学习一起,成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一。
关键词: 知识图谱
  据以色列历史学家尤瓦尔·赫拉利在《人类简史》中描述,大约距今7万到3万年2前,人类的先祖——智人发生了认知革命,这让与同时代其他大型物种相比在体力、耐力均不占优势的智人开始拥有了征服世界的能力。
 
  这场关于地球命运的认知革命是什么呢?尤瓦尔·赫拉利的答案是讲故事,也就是把碎片化的信息加工成体系化知识的能力。就像民族、种群、国家等世界上根本不存在的东西,但却被一种全新认知识框架给“推理”出来,瞬间紧紧将无数陌生人紧密组织起来。比如国旗之与国家,商标之与企业,并围绕一个中心,衍生出诸多标签和属性,让更多相近的群体进入到相同的知识体系中,人类认识世界理解事物的过程,就是用概念、属性和关系去认知世界的过程。
 
  而人类这种认识世界的过程,正在计算机世界上演。
 
  “知识图谱”是由Google于2012年提出,旨在通过描述现实世界中各类概念、属性、实体及其关系,赋予搜索引擎理解用户意图的能力,正式拉开知识图谱商用的大幕。
 
  知识图谱是一种大规模的语义网络,旨在通过将现实世界的概念、属性、实体及其之间的关系通过图结构来表示,帮助计算机系统更深层次理解真实世界。知识图谱提供了一种更好地组织、管理和理解海量信息的能力,与大数据和深度学习一起,成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一。

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  上图采用知识图谱展示了金庸先生的家族关系、文学作品等相关关系,每个人物、作品、角色都作为一个实体存在,实体之间通过语义明确的关系相连。通过这样结构化的表达,与金庸相关的各类常识、事实知识可以非常方便地通过系统进行处理:
 
  实体识别:当计算机接收到“金庸”这个词时,不再是传统的字符串处理,计算机通过知识图谱能认识到这是一个武侠作家,其真名叫查良镛,毕业于剑桥大学等个人信息;
 
  自动联想:当计算机识别到“金庸”时,可提供更多与之相关的信息服务,相关作品阅读、相关影视剧观看、相似人物古龙、梁羽生(同为着名武侠作家)、经典作品角色郭靖、杨过等;
 
  图挖掘:知识图谱以有向图的方式进行数据建模,天然支持各种图挖掘分析,如通过社群分析可识别出金庸先生的各作品间人物族群关系,通过路径分析可识别出刘德华与金庸通过“杨过”关联;
 
  知识推理:推理是知识图谱的最诱人之处,例如上图中,知识图谱可通过古龙的作品有《楚留香传奇》,而《楚留香传奇》是一部武侠小说的事实,推断出古龙的职业为武侠小说作家(红色虚线部分)。
 
  这与人类认识世界的方式并无二致,围绕一个核心,联想出诸多概念、属性、关系,并利用常识、经验、专业知识推理出更多事实。知识图谱正在尝试模仿人类的认知方式,赋予计算机理解世界的能力。
 
  知识图谱是人工智能进步的阶梯
 
  知识图谱作为人工智能技术中的知识容器和孵化器,会对未来 AI 领域的发展起到关键性的作用。
 
  当下不可解释性正成为人工智能发展重要的“伦理”考验,想要完全获得人们的信任,人工智能必须要能够解释过程和结果。因为任何基于人工智能技术的模型几乎不能做到百分之百的正确,在很多领域人们的心理容错阈值是极低的,比如自动驾驶一旦出现车祸,势必会对人工智能产生巨大的质疑。
 
  理解和解释将来会是整个后深度学习时代人工智能最为核心的使命。知识图谱逐渐融合了认知计算、知识与推理、信息检索与抽取、自然语言处理与语义Web、数据挖掘与机器学习等交叉学科和技术。知识图谱中所富含的实体、概念、属性、关系等信息,将大大提升人工智能复杂模型的可解释性,在未来将是人工智能发展的重要阶梯。

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责编:yangjl

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