
隨著數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的到來(lái),通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)采集到的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸式的增長(zhǎng)。其中,文本、圖片、音頻、視頻等無(wú)法用統(tǒng)一結(jié)構(gòu)表示的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),在海量數(shù)據(jù)中占據(jù)越來(lái)越高的比例。
數(shù)據(jù)是新基建的關(guān)鍵生產(chǎn)要素。明略科技首席科學(xué)家吳信東認(rèn)為,知識(shí)圖譜技術(shù)有助于提升數(shù)據(jù)的生產(chǎn)要素效能,助力新基建價(jià)值最大化。
什么是知識(shí)圖譜?通俗地說(shuō),就是把所有不同種類的信息連接在一起而得到的一個(gè)語(yǔ)義關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。它的一個(gè)特點(diǎn),就是可以抽取實(shí)體關(guān)系、事件、標(biāo)簽、模型、規(guī)則等條件,形成以圖為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)形式。和一般的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)形式的區(qū)別在于,知識(shí)圖譜“保存”有推理規(guī)則和專家經(jīng)驗(yàn),不僅僅能用數(shù)據(jù)反映事件,還能反映出事件之間的聯(lián)系。
吳信東打個(gè)比方,當(dāng)車輛出現(xiàn)故障無(wú)法啟動(dòng),資深維修專家用小錘頭敲兩三次,根據(jù)聲音判斷就可能知道哪一個(gè)部件出了問(wèn)題。新手則會(huì)把可能出問(wèn)題的部件都拆開來(lái)檢查,嘗試所有的可能。知識(shí)圖譜相當(dāng)于人工智能時(shí)代的行業(yè)專家。
“以前大家使用數(shù)據(jù),只關(guān)注最終得出的結(jié)果,過(guò)程中的數(shù)據(jù)分析、計(jì)算等‘洞察力’并沒(méi)有積累下來(lái),也就無(wú)法分享、復(fù)用這種經(jīng)驗(yàn)。”吳信東說(shuō),人工智能需要實(shí)現(xiàn)從感知到認(rèn)知的能力跨越。知識(shí)圖譜是目前與人類大腦思維本質(zhì)最趨近的人工智能底層技術(shù),可通過(guò)實(shí)體、關(guān)系、事件挖掘?qū)崿F(xiàn)對(duì)客觀世界的認(rèn)知,并且由已有的知識(shí)產(chǎn)生新的知識(shí)。
目前,知識(shí)圖譜作為知識(shí)的一種形式,已經(jīng)在語(yǔ)義搜索、智能問(wèn)答、數(shù)據(jù)分析、自然語(yǔ)言理解、視覺(jué)理解、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備互聯(lián)等多個(gè)方面發(fā)揮越來(lái)越大的作用。在新冠肺炎疫情防控中,技術(shù)人員通過(guò)知識(shí)圖譜技術(shù),快速搭建了疫情防控圖譜分析研判系統(tǒng),為抗疫提供大數(shù)據(jù)支撐。
吳信東介紹,在人工智能領(lǐng)域,營(yíng)銷智能國(guó)家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺(tái)就是聚焦消費(fèi)者動(dòng)態(tài)變化的個(gè)性化、碎片化需求,用基于行業(yè)知識(shí)圖譜的知識(shí)推理與服務(wù)技術(shù),幫助企業(yè)從多源異構(gòu)的海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)規(guī)律,建立從研發(fā)、生產(chǎn)、營(yíng)銷、銷售到服務(wù)的完整智能商業(yè)閉環(huán),實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)洞察、實(shí)時(shí)決策和高效運(yùn)轉(zhuǎn)。
在推動(dòng)制造業(yè)升級(jí)和發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,基于知識(shí)圖譜的解決方案,可形成完整的智能服務(wù)平臺(tái),有效降低對(duì)人的依賴程度。例如,結(jié)合知識(shí)圖譜與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),可以搭建針對(duì)地鐵車輛故障維修的遠(yuǎn)程診斷輔助決策系統(tǒng),幫助售后部門遠(yuǎn)程診斷并提供維修建議,通過(guò)這一系統(tǒng),企業(yè)能夠加速和擴(kuò)大維修經(jīng)驗(yàn)的積累和分享。
吳信東認(rèn)為,圖譜化將是企業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)管理的未來(lái)趨勢(shì),知識(shí)圖譜能夠連接上游大數(shù)據(jù)和下游人工智能應(yīng)用任務(wù),從而更有效地把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成為真正的行業(yè)知識(shí),滿足行業(yè)應(yīng)用需求。
《 人民日?qǐng)?bào) 》( 2020年07月20日 19 版)
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