隨著數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的到來，通過互聯(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。其中，文本、圖片、音頻、視頻等無法用統(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，助力新基建價值最大化。
什么是知識圖譜？通俗地說，就是把所有不同種類的信息連接在一起而得到的一個語義關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。它的一個特點，就是可以抽取實體關(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)存儲形式的區(qū)別在于，知識圖譜“保存”有推理規(guī)則和專家經(jīng)驗，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。
吳信東打個比方，當(dāng)車輛出現(xiàn)故障無法啟動，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部件出了問題。新手則會把可能出問題的部件都拆開來檢查，嘗試所有的可能。知識圖譜相當(dāng)于人工智能時代的行業(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，過程中的數(shù)據(jù)分析、計算等‘洞察力’并沒有積累下來，也就無法分享、復(fù)用這種經(jīng)驗。”吳信東說，人工智能需要實現(xiàn)從感知到認(rèn)知的能力跨越。知識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)，可通過實體、關(guān)系、事件挖掘?qū)崿F(xiàn)對客觀世界的認(rèn)知，并且由已有的知識產(chǎn)生新的知識。
目前，知識圖譜作為知識的一種形式，已經(jīng)在語義搜索、智能問答、數(shù)據(jù)分析、自然語言理解、視覺理解、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備互聯(lián)等多個方面發(fā)揮越來越大的作用。在新冠肺炎疫情防控中，技術(shù)人員通過知識圖譜技術(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，營銷智能國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺就是聚焦消費者動態(tài)變化的個性化、碎片化需求，用基于行業(yè)知識圖譜的知識推理與服務(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)、營銷、銷售到服務(wù)的完整智能商業(yè)閉環(huán)，實現(xiàn)精準(zhǔn)洞察、實時決策和高效運轉(zhuǎn)。
在推動制造業(yè)升級和發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，基于知識圖譜的解決方案，可形成完整的智能服務(wù)平臺，有效降低對人的依賴程度。例如，結(jié)合知識圖譜與機器學(xué)習(xí)技術(shù)，可以搭建針對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，通過這一系統(tǒng)，企業(yè)能夠加速和擴大維修經(jīng)驗的積累和分享。
吳信東認(rèn)為，圖譜化將是企業(yè)進行數(shù)據(jù)管理的未來趨勢，知識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，滿足行業(yè)應(yīng)用需求。