1、知识图谱：智能时代的知识基石

知识图谱：智能时代的知识基石

1. 人工智能领域的两大变革

在人工智能的发展历程中，有两大显著的变革。一方面，计算能力的飞速增长和可用数据的大量增加，引发了机器学习领域的巨大突破。在过去十年里，机器学习取得的成果广泛体现在大众媒体、科研出版物以及实际应用中，如产品推荐、欺诈检测、聊天机器人和人脸识别等。

另一方面，在人工智能的另一个领域也发生了类似的规模爆炸。在20世纪90年代末，包含数千个事实和规则的知识库就被认为是大型的。但如今，我们可以轻松处理包含数十亿事实、描述数亿实体的知识库，这主要得益于知识图谱模型的采用，以及能够在表达能力和计算成本之间进行精细平衡的本体语言。知识图谱现已成为有史以来最大的知识库，像RDF Schema和OWL等语言，无疑是人工智能历史上使用最广泛的知识表示语言。

知识图谱的应用范围十分广泛，涵盖科学、公共管理、文化遗产、医疗保健等多个领域，以及从制造业到金融服务、从搜索引擎到制药等众多行业。

2. 知识图谱成功的三大原因

知识图谱之所以如此成功，主要有以下三个原因：
- 事实至关重要 ：在知识表示（KR）领域，长期以来的（隐含）假设是，最重要的是那些普遍有效的句子，即描述世界运行方式的“规则”，如“如果t1在t2之前，t2在t3之前，那么t1在t3之前”“所有鸟类都会飞”等。然而，语义网研究表明，事实可能更为重要。许多智能行为并非源于普遍量化的句子，而是来自具体的事实，如“巴黎是法国的首都”“COVID是一种病毒感染”等。正如“如果智能助手不知道你要找的餐厅地址，它又有多大用处呢”这句话所表达的，大量关于世界的平凡事实是我们在世界中导航和解决问题的关键。这一