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知識(shí)圖譜與AI技術(shù)不能不說的關(guān)系

fjYQ_ittbank ? 來源:未知 ? 作者:李倩 ? 2018-03-29 10:47 ? 次閱讀
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人工智能重新火起來之后,談到AI技術(shù),人們首先會(huì)聯(lián)想到深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù);談到AI應(yīng)用,人們很可能會(huì)馬上想起語音助理、自動(dòng)駕駛等等,但是如果你一直關(guān)注AI的話,會(huì)發(fā)現(xiàn),知識(shí)圖譜在不知不覺中被越來越多的談起。筆者認(rèn)為,這也的確是AI不能不提的依托技術(shù)。我們?cè)谶M(jìn)行人工智能探索的道路上,需要了解其本質(zhì),在其基礎(chǔ)上衍生出各種上層的智能應(yīng)用。在筆者看來,知識(shí)圖譜正是起到了這樣一個(gè)作用。

知識(shí)圖譜不難理解,就是通過不同知識(shí)的關(guān)聯(lián)性形成一個(gè)網(wǎng)狀的知識(shí)結(jié)構(gòu),形成知識(shí)圖譜的過程本質(zhì)是在建立認(rèn)知。知識(shí)圖譜最能體現(xiàn)人工智能的特色——像人類大腦一樣思考!因?yàn)槿祟愖钌瞄L(zhǎng)的思考方式就是將點(diǎn)和線關(guān)聯(lián)起來并由點(diǎn)及面,然后抽絲剝繭,慢慢理清其中的邏輯推理關(guān)系。

在國外,谷歌最早提出知識(shí)圖譜這個(gè)詞,作為谷歌的兩大重要技術(shù)儲(chǔ)備,一個(gè)是深度學(xué)習(xí),另一個(gè)就是知識(shí)圖譜,用來支撐下一代搜索和在線廣告業(yè)務(wù)。在國內(nèi),百度最近明顯加大了對(duì)知識(shí)圖譜的宣傳,其實(shí)力我們不得而知,但其應(yīng)用方式和谷歌有類似之處。從現(xiàn)在來看,將知識(shí)圖譜實(shí)現(xiàn)行業(yè)垂直應(yīng)用的鳳毛麟角。

既然知識(shí)圖譜如此重要,如此具有價(jià)值,那為什么應(yīng)用案例幾乎沒有呢?我想被譽(yù)為AI領(lǐng)域宗師的加州大學(xué)伯克利分校計(jì)算機(jī)教授、美國國家科學(xué)院院士 Michael I. Jordan的一句話多少能說明一些問題。他說:“如果有10億美金的話,自然語言的理解是我最想研究的問題”。自然語言理解,這一知識(shí)圖譜的依托技術(shù)之一是非常重要,但同時(shí)也是非常難做的一件事。

除了NLP技術(shù)本身存在難度外,還在于建立行業(yè)知識(shí)圖譜,要對(duì)行業(yè)建立起深厚的認(rèn)知,需要長(zhǎng)時(shí)間的行業(yè)積淀,這是知識(shí)圖譜垂直應(yīng)用少的另外一個(gè)原因。因?yàn)橹挥欣斫饬诵袠I(yè)和場(chǎng)景,才能真正智能化。比如我們可能認(rèn)為很簡(jiǎn)單的零售行業(yè),如果真要實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的商品推薦,機(jī)器必須理解不同商品的特性,以及商品與銷售場(chǎng)景(如季節(jié)、地區(qū)、時(shí)段)、與促銷行為、與用戶需求之間的關(guān)系,才能推薦滿足用戶需求的產(chǎn)品。這也是一個(gè)優(yōu)秀的推銷員或商場(chǎng)導(dǎo)購的思考邏輯。針對(duì)不同的零售細(xì)分領(lǐng)域,可能又要建立完全不同的知識(shí)圖譜。

這兩年,筆者作為咨詢顧問的身份接觸了一些信息化走在前面的公司,其中有一家大型能源集團(tuán)公司,他們目前正在做這件事情,他們把自己做的叫“知識(shí)管理、知識(shí)工程”,但背后的支撐就是知識(shí)圖譜。

這家公司通過知識(shí)管理項(xiàng)目建成了專業(yè)知識(shí)網(wǎng)。業(yè)務(wù)人員可以通過基于知識(shí)圖譜的一站式搜索,快速查找到所需資料及專業(yè)知識(shí),可以基于知識(shí)圖譜進(jìn)一步對(duì)這些知識(shí)進(jìn)行分析挖掘,支撐解決科研與生產(chǎn)中的問題。業(yè)務(wù)人員工作過程和交流過程中所產(chǎn)生的新知識(shí)又回歸到知識(shí)庫,進(jìn)一步通過知識(shí)圖譜進(jìn)行推送、共享和復(fù)用。

這個(gè)項(xiàng)目的服務(wù)單位是一家叫北明智通的公司,筆者也略有接觸,研發(fā)團(tuán)隊(duì)做NLP、知識(shí)圖譜相關(guān)的研究開發(fā)工作也有將近十年了,最早是在航空航天做行業(yè)化應(yīng)用,從12、13年開始做包括石油在內(nèi)的能源行業(yè)的知識(shí)圖譜垂直應(yīng)用。

他們提出的企業(yè)知識(shí)網(wǎng)解決方案分三步:第一步,先把企業(yè)開展工作需要哪些關(guān)鍵知識(shí)識(shí)別出來,找到源頭,不管是企業(yè)內(nèi)部的還是外部的,不管是數(shù)據(jù)庫、文檔庫還是網(wǎng)頁,都匯聚起來;第二步,是通過知識(shí)圖譜,讓系統(tǒng)能“認(rèn)識(shí)理解”這些數(shù)字和文字代表的含義,把各個(gè)源頭的知識(shí)抽取出來,把知識(shí)和人都關(guān)聯(lián)起來,形成一張知識(shí)網(wǎng);第三步,讓知識(shí)圍繞業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)起來,實(shí)現(xiàn)智能化應(yīng)用,包括語義搜索、個(gè)性化推薦、智能問答、協(xié)同研究、決策支持等等。

總之,筆者認(rèn)為,知識(shí)圖譜是未來AI發(fā)展的必經(jīng)之路,行業(yè)化知識(shí)圖譜的構(gòu)建有難度,更有價(jià)值。AI的發(fā)展具備了天時(shí)、地利、人和,筆者作為AI技術(shù)與產(chǎn)品研發(fā)與推廣的參與者之一,對(duì)生逢這個(gè)時(shí)代倍感榮幸,也樂見更多的同仁共同鑄就更輝煌的未來。

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原文標(biāo)題:知識(shí)圖譜,AI不能不說的技術(shù)

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