26、自动驾驶网络（ADN）关键技术与人机共生发展解析

自动驾驶网络（ADN）关键技术与人机共生发展解析

1. 知识图谱补全技术

知识图谱补全旨在预测节点间潜在关系，以补齐缺失的三元组（头节点、关系和尾节点）。目前主要有以下几种补全方法：
- 基于知识表示的补全 ：学习图中节点和关系的低维嵌入表示，利用相似性推理预测节点间潜在关系。但该方法无法通过多跳推理获取所需关系。
- 基于路径搜索的补全 ：采用路径排序算法（PRA）比较路径向量与预测关系向量的关联程度，以完成缺失关系的补全。不过，知识图谱的不完美会影响其补全效果。
- 基于强化学习的补全 ：引入多个奖励函数，使寻路更加灵活有效。
- 基于推理规则的补全 ：通过推理规则完成关系补全，将规则与低维向量空间嵌入方法结合，同时将推理模型与神经网络模型结合，有效减少推理的计算空间。
- 基于元学习的补全 ：解决仅使用少量训练数据进行长尾关系补全的问题。

2. 技术前景

随着机器认知智能的提升，机器的隐性知识将成为人类知识体系的重要补充，人机协作至关重要。以下从三个方面介绍相关技术前景：
- 网络数字专家前景 ：智能技术的突破使网络数字专家具备专家辅助决策能力。在电信领域，需将人类的隐性知识转化为机器可理解的显性知识，随着数字知识的积累，网络数字专家可动态响应电信网络的实时环境变化，实现智能辅助决策和零人工干预。这一过程中，需要解决知识表示和知识获取的问题。
- 知识表示前景