知识图谱作为人工智能的重要研究领域，其核心理念可追溯到第一次人工智能浪潮。但直至进入人工智能下半场，当具备能理解、会思考、可解释等特征的认知智能成为突破自身天花板的关键，知识图谱才得以蓬勃发展。近年来，知识图谱技术热度不减，作为实现认知智能的核心驱动力，已广泛应用在金融、电商、医疗、政务等诸多领域。
知识图谱究竟能解决哪些问题、应用在哪些场景？其技术架构如何发展演变？又将如何支撑实现认知智能的终极目标？成为技术圈热议的焦点。
InfoQ 基于对知识图谱技术生态的深刻观察，重磅发布《知识图谱：打破人工智能的认知天花板》研究报告。带您探索知识图谱如何实现机器的辨识、思考与主动学习，梳理知识图谱技术体系与产业链结构，剖析实现认知智能的技术挑战与发展趋势，探求知识图谱将如何打破人工智能的认知天花板。
主要观察发现
知识图谱是实现人工智能从“感知”跃升到“认知”的基础。在内容维度，知识图谱是一种表达规范、关联性强的高质量数据表示;在技术维度，知识图谱可解释为一种使用图结构描述知识和建模万物关联关系的技术方法。
在知识图谱的价值维度，首先，知识图谱有助于实现业务战略高度的行业数据治理;其次，知识图谱基于语义连接实现知识融合和可解释性，成为人类思维与机器路径思维的转换器;最后，知识图谱实现对推理和决策的有力支撑，使其在更多领域得以广泛应用。
从知识图谱的构建技术来看，主要包含知识图谱表示、知识存储、知识抽取、知识融合、知识推理等关键组成部分。在其发展演进过程中，经历了从人工群体智慧构建到自动获取构建的转变，知识图谱与深度学习的融合成为重要发展方向。
从知识图谱的产业链结构来看，知识图谱上游产业涉及数据采集标注、云服务、硬件资源、数据库等数据和技术支撑;中游从事知识图谱的设计与构建，包括提供用于知识图谱分析、应用的各类套件工具及解决方案;下游知识图谱主要与 AI 相关技术结合，深度应用于垂直领域。
当前，知识图谱推理和快速工业化能力的缺失成为主要技术挑战。伴随应用场景不断深入专业领域，知识图谱将从知识服务延伸至深层决策和予预测服务。此外，场景驱动下的知识图谱技术生态将呈现系统化发展趋势，与知识表示、自然语语言处理、机器学习、图数据库、多媒体处理等关联技术相互融合，深度赋能应用场景。
扫/码/下/载
中国开发者画像洞察研究报告 2024
分析开发者的行为模式、工作价值、职业发展等内容，帮助整个行业生态更深入地理解开发者，为他们提供更精准...
评论