隨著數(shu)字化(hua)、網絡化(hua)、智能(neng)化(hua)的到(dao)來(lai)，通(tong)過(guo)互聯網、物聯網采(cai)集到(dao)的數(shu)據(ju)呈(cheng)現爆炸式的增長。其中(zhong)，文本、圖(tu)片、音(yin)頻、視頻等無法用統一結(jie)(jie)構表示的非結(jie)(jie)構化(hua)數(shu)據(ju)，在海量數(shu)據(ju)中(zhong)占(zhan)據(ju)越來(lai)越高的比例(li)。
數據(ju)是新(xin)(xin)基建的關鍵生產(chan)要素(su)。明略(lve)科(ke)技首席科(ke)學家(jia)吳(wu)信(xin)東認為(wei)，知識圖(tu)譜技術有助(zhu)于提升數據(ju)的生產(chan)要素(su)效能，助(zhu)力新(xin)(xin)基建價值最(zui)大化。
什么是(shi)知(zhi)識(shi)圖譜？通俗地(di)說，就(jiu)是(shi)把所有不(bu)同種類的(de)(de)信息連接在(zai)一起而得到(dao)的(de)(de)一個語義關(guan)系(xi)網絡(luo)。它的(de)(de)一個特點，就(jiu)是(shi)可以抽取(qu)實體關(guan)系(xi)、事(shi)(shi)(shi)件、標簽、模型、規(gui)則等(deng)條件，形(xing)成以圖為基(ji)礎的(de)(de)數據形(xing)式。和(he)一般的(de)(de)數據存儲形(xing)式的(de)(de)區別在(zai)于(yu)，知(zhi)識(shi)圖譜“保存”有推理(li)規(gui)則和(he)專(zhuan)家經驗(yan)，不(bu)僅(jin)僅(jin)能用(yong)數據反(fan)映(ying)事(shi)(shi)(shi)件，還能反(fan)映(ying)出(chu)事(shi)(shi)(shi)件之間的(de)(de)聯系(xi)。
吳信東打個比方，當車輛出現故障無法(fa)啟動，資(zi)深維修(xiu)專家用小錘頭敲兩(liang)三次，根據聲音判斷(duan)就可(ke)能知(zhi)(zhi)道哪一個部件出了問(wen)題(ti)。新手則(ze)會把可(ke)能出問(wen)題(ti)的部件都(dou)拆開來檢查(cha)，嘗(chang)試所(suo)有的可(ke)能。知(zhi)(zhi)識圖譜(pu)相當于(yu)人工智(zhi)能時代的行業專家。
“以前(qian)大家使用(yong)(yong)數據，只關注(zhu)最終(zhong)得出的(de)結果，過程中的(de)數據分(fen)析、計算等‘洞察力(li)’并沒有(you)積累下來，也就無法分(fen)享、復用(yong)(yong)這種經驗。”吳信東說，人工智能需要實(shi)現(xian)從感知(zhi)(zhi)(zhi)到認(ren)知(zhi)(zhi)(zhi)的(de)能力(li)跨(kua)越。知(zhi)(zhi)(zhi)識圖譜是目前(qian)與人類(lei)大腦思維(wei)本(ben)質最趨(qu)近(jin)的(de)人工智能底層技術(shu)，可通(tong)過實(shi)體、關系、事件挖(wa)掘實(shi)現(xian)對客觀世界的(de)認(ren)知(zhi)(zhi)(zhi)，并且(qie)由已有(you)的(de)知(zhi)(zhi)(zhi)識產生新的(de)知(zhi)(zhi)(zhi)識。
目前，知識(shi)圖(tu)譜作(zuo)為(wei)知識(shi)的(de)(de)一種形式，已經在語義(yi)搜索、智能問答、數據分(fen)(fen)析(xi)、自然語言理解(jie)、視覺理解(jie)、物聯(lian)網設備互聯(lian)等(deng)多個(ge)方面(mian)發揮(hui)越(yue)來越(yue)大的(de)(de)作(zuo)用(yong)。在新冠(guan)肺炎疫情(qing)防(fang)控(kong)中，技(ji)術人員(yuan)通(tong)過(guo)知識(shi)圖(tu)譜技(ji)術，快速(su)搭建了疫情(qing)防(fang)控(kong)圖(tu)譜分(fen)(fen)析(xi)研判系統，為(wei)抗(kang)疫提供大數據支撐。
吳信(xin)東介紹(shao)，在(zai)人(ren)工(gong)智(zhi)(zhi)能領域，營銷(xiao)智(zhi)(zhi)能國家新(xin)一代人(ren)工(gong)智(zhi)(zhi)能開放創新(xin)平臺就是聚焦(jiao)消費者動態(tai)變化的(de)個性化、碎片化需求，用基于行業(ye)知識(shi)圖譜的(de)知識(shi)推理與服(fu)(fu)務技術，幫(bang)助企業(ye)從(cong)多源異構的(de)海量數據中發(fa)現業(ye)務規律，建立從(cong)研發(fa)、生產、營銷(xiao)、銷(xiao)售(shou)到(dao)服(fu)(fu)務的(de)完整智(zhi)(zhi)能商業(ye)閉(bi)環，實(shi)現精準洞(dong)察、實(shi)時決策和高效運(yun)轉。
在推(tui)動(dong)制造(zao)業(ye)升級(ji)和(he)發展工業(ye)互聯網領(ling)域，基于知識(shi)(shi)圖(tu)譜的(de)(de)解決方案，可(ke)形成完整(zheng)的(de)(de)智能(neng)服務(wu)平臺，有(you)效降低(di)對人的(de)(de)依(yi)賴程度。例如，結合知識(shi)(shi)圖(tu)譜與機器學習技術，可(ke)以搭建針(zhen)對地鐵車輛(liang)故障維修(xiu)(xiu)的(de)(de)遠程診(zhen)斷輔助決策(ce)系統(tong)，幫助售后部門(men)遠程診(zhen)斷并(bing)提供維修(xiu)(xiu)建議，通過這(zhe)一系統(tong)，企業(ye)能(neng)夠加速和(he)擴(kuo)大維修(xiu)(xiu)經驗的(de)(de)積累(lei)和(he)分享。
吳(wu)信東認(ren)為(wei)，圖譜化將是企業進行數據(ju)(ju)(ju)管理(li)的(de)未來趨(qu)勢(shi)，知(zhi)識(shi)圖譜能(neng)(neng)夠(gou)連接上游(you)大(da)數據(ju)(ju)(ju)和(he)下(xia)游(you)人工智能(neng)(neng)應(ying)用任務，從(cong)而(er)更(geng)有效地(di)把數據(ju)(ju)(ju)轉化成(cheng)為(wei)真正的(de)行業知(zhi)識(shi)，滿足行業應(ying)用需求。