知識(shí)圖譜作為人工智能的重要研究領(lǐng)域，其核心理念可追溯到第一次人工智能浪潮。但直至進(jìn)入人工智能下半場(chǎng)，當(dāng)具備能理解、會(huì)思考、可解釋等特征的認(rèn)知智能成為突破自身天花板的關(guān)鍵，知識(shí)圖譜才得以蓬勃發(fā)展。近年來(lái)，知識(shí)圖譜技術(shù)熱度不減，作為實(shí)現(xiàn)認(rèn)知智能的核心驅(qū)動(dòng)力，已廣泛應(yīng)用在金融、電商、醫(yī)療、政務(wù)等諸多領(lǐng)域。

知識(shí)圖譜究竟能解決哪些問題、應(yīng)用在哪些場(chǎng)景？其技術(shù)架構(gòu)如何發(fā)展演變？又將如何支撐實(shí)現(xiàn)認(rèn)知智能的終極目標(biāo)？成為技術(shù)圈熱議的焦點(diǎn)。

InfoQ 基于對(duì)知識(shí)圖譜技術(shù)生態(tài)的深刻觀察，重磅發(fā)布《知識(shí)圖譜：打破人工智能的認(rèn)知天花板》研究報(bào)告。帶您探索知識(shí)圖譜如何實(shí)現(xiàn)機(jī)器的辨識(shí)、思考與主動(dòng)學(xué)習(xí)，梳理知識(shí)圖譜技術(shù)體系與產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)，剖析實(shí)現(xiàn)認(rèn)知智能的技術(shù)挑戰(zhàn)與發(fā)展趨勢(shì)，探求知識(shí)圖譜將如何打破人工智能的認(rèn)知天花板。

兩個(gè)認(rèn)識(shí)維度

知識(shí)圖譜是實(shí)現(xiàn)人工智能從“感知”躍升到“認(rèn)知”的基矗本質(zhì)上，知識(shí)圖譜是一種由關(guān)聯(lián)性知識(shí)組成的網(wǎng)狀知識(shí)結(jié)構(gòu)，對(duì)機(jī)器而言表現(xiàn)為圖譜，其形成過(guò)程即建立對(duì)行業(yè)或領(lǐng)域的理解和認(rèn)知，擁有規(guī)范的層次結(jié)構(gòu)和強(qiáng)大的知識(shí)表示能力。

具體來(lái)說(shuō)，在內(nèi)容維度，知識(shí)圖譜是一種表達(dá)規(guī)范、關(guān)聯(lián)性強(qiáng)的高質(zhì)量數(shù)據(jù)表示；在技術(shù)維度，知識(shí)圖譜可解釋為一種使用圖結(jié)構(gòu)描述知識(shí)和建模萬(wàn)物關(guān)聯(lián)關(guān)系的技術(shù)方法。

三個(gè)價(jià)值特征

在知識(shí)圖譜的價(jià)值維度，首先，當(dāng)人工智能進(jìn)入以場(chǎng)景為牽引的深度應(yīng)用階段，數(shù)據(jù)治理需要基于業(yè)務(wù)戰(zhàn)略高度進(jìn)行邏輯性的存儲(chǔ)和應(yīng)用，而知識(shí)圖譜有助于實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)戰(zhàn)略高度的行業(yè)數(shù)據(jù)治理；其次，知識(shí)圖譜實(shí)現(xiàn)了基于語(yǔ)義連接的知識(shí)融合和可解釋性，成為人類思維與機(jī)器路徑思維的轉(zhuǎn)換器；最后，知識(shí)圖譜借助概念上下位關(guān)系、屬性類型及約束、圖模型實(shí)體間關(guān)聯(lián)關(guān)系，結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景定義的關(guān)系推理規(guī)則，實(shí)現(xiàn)了對(duì)推理和決策的有力支撐，使其在更多領(lǐng)域得以廣泛應(yīng)用。

知識(shí)圖譜技術(shù)體系

知識(shí)圖譜的構(gòu)建是一項(xiàng)龐大而復(fù)雜的工程，不僅需要算法模型的持續(xù)優(yōu)化，更需要持續(xù)的知識(shí)運(yùn)營(yíng)以及工程系統(tǒng)的搭建，最終形成知識(shí)網(wǎng)絡(luò)并得以應(yīng)用。從知識(shí)圖譜的構(gòu)建技術(shù)來(lái)看，主要包含知識(shí)圖譜表示、知識(shí)存儲(chǔ)、知識(shí)抽娶知識(shí)融合、知識(shí)推理等關(guān)鍵組成部分。在其發(fā)展演進(jìn)過(guò)程中，經(jīng)歷了從人工群體智慧構(gòu)建到自動(dòng)獲取構(gòu)建的轉(zhuǎn)變，知識(shí)圖譜與深度學(xué)習(xí)的融合成為重要發(fā)展方向。

圖 知識(shí)圖譜的構(gòu)建技術(shù)體系（資料來(lái)源：InfoQ 研究院）

產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)

從知識(shí)圖譜的產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)來(lái)看，知識(shí)圖譜上游產(chǎn)業(yè)涉及數(shù)據(jù)采集標(biāo)注、云服務(wù)、硬件資源、數(shù)據(jù)庫(kù)等數(shù)據(jù)和技術(shù)支撐，第三方數(shù)據(jù)服務(wù)商通過(guò)數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注旨為構(gòu)建知識(shí)圖譜提供規(guī)范、豐富、持續(xù)更新的原始數(shù)據(jù)資源池。

中游從事知識(shí)圖譜的設(shè)計(jì)與構(gòu)建，以應(yīng)用場(chǎng)景為導(dǎo)向，設(shè)計(jì)知識(shí)圖譜的表達(dá)方式和粒度，包括提供用于知識(shí)圖譜分析、應(yīng)用的各類套件工具及解決方案，并通過(guò)知識(shí)抽娶知識(shí)融合、知識(shí)補(bǔ)全與推理、知識(shí)檢索與分析等環(huán)節(jié)構(gòu)建完成。

下游知識(shí)圖譜的應(yīng)用正由大規(guī)模、簡(jiǎn)單場(chǎng)景，向小規(guī)模、復(fù)雜場(chǎng)景轉(zhuǎn)變。智能搜索、智能推薦、智能出行等大規(guī)模、簡(jiǎn)單知識(shí)應(yīng)用、單一應(yīng)用模式的場(chǎng)景逐漸成熟，知識(shí)圖譜開始在金融、能源、工業(yè)、醫(yī)療等數(shù)據(jù)資源有限、知識(shí)深度應(yīng)用的復(fù)雜場(chǎng)景發(fā)揮關(guān)鍵作用。

圖 知識(shí)圖譜產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)（資料來(lái)源：InfoQ 研究院）

技術(shù)挑戰(zhàn)與發(fā)展趨勢(shì)

當(dāng)前，知識(shí)圖譜的主要技術(shù)挑戰(zhàn)在于缺失多元知識(shí)來(lái)源和表示形式帶來(lái)的推理能力不足，以及欠缺具備深度知識(shí)的行業(yè)知識(shí)圖譜快速工業(yè)化能力。關(guān)于未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)，一方面，伴隨應(yīng)用場(chǎng)景不斷深入專業(yè)領(lǐng)域，知識(shí)圖譜將從知識(shí)服務(wù)延伸至深層決策和預(yù)測(cè)服務(wù)，成為構(gòu)建商業(yè)決策類、預(yù)測(cè)類應(yīng)用的底層關(guān)鍵技術(shù)；另一方面，場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)下的知識(shí)圖譜技術(shù)生態(tài)將呈現(xiàn)系統(tǒng)化發(fā)展趨勢(shì)，與知識(shí)表示、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、圖數(shù)據(jù)庫(kù)、多媒體處理等關(guān)聯(lián)技術(shù)相互融合，深度賦能應(yīng)用場(chǎng)景。
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