“知识图谱”的应用

    【科普小博士】

    知识图谱（Knowledge Graph）以其强大的语义处理能力和开放组织能力，为互联网时代的知识化组织和智能应用奠定了基础。近来，大规模知识图谱库的研究和应用在学术界和工业界已经引起了足够的重视。

    随着人工智能的技术发展与应用，知识图谱作为关键技术之一，已被广泛应用于很多行业与领域，如智能搜索、智能问答、个性化推荐人机交互对话系统等领域。

    知识图谱的概念最先是由谷歌于2012年正式提出，主要用来支撑下一代搜索和在线广告业务。知识图谱是由一条条知识组成的“链网”，相互关联，构筑成一个类人脑的信息处理结构，并且具有近乎无限的信息扩充空间和成长性，能够让计算机更好地储存、组织、管理和利用海量的信息。

    知识图谱最大的价值在于能够让人工智能具备认知能力和逻辑能力，进而实现智能分析、智能搜索、人机交互等场景应用，知识图谱的这一优势是人工智能在金融、医疗、司法等领域得以落地应用的核心环节。

    知识图谱的行业应用，比如在智能搜索方面，会让内容更加精准。拥有海量数据的互联网行业，无疑是在知识图谱应用方面走在各行业前列。各大互联网巨头，通过构建自身生态闭环，让数据在生态中产生、消化、再产生，源源不断地完善自身的知识图谱和知识库，让搜索引擎拥有了更精准的分析能力，能够更好地识别人类语言中的关键信息，为新零售、国际化提供可靠的智能引擎。

    在医疗行业，研发新药的成本高，周期长。基于这样的现状，在欧盟第七框架下的开放药品平台OpenPhacts项目，利用来自实验室的理化数据、各种期刊文献中的研究成果以及各种开放数据。在医疗行业，还可通过整合大量医疗文献和书籍以及各种电子病历来获取海量高质量的医疗知识，向医护人员提供辅助临床决策。

    知识图谱的逻辑结构是类人脑模式，为“可解释的人工智能”提供了全新的视角和机遇，让人们可以理解和运作社会中复杂的系统，提升人们驾驭科技的能力。人类与机器的交互将更加自然、有预见性、有情感性。对于企业而言，产品和服务将具备认知能力，这将对企业产生颠覆性影响，将重塑其所处行业的形态，革新行业的各个关键环节。

    相信未来越来越多的知识工作将逐步被机器所代替，知识图谱将赋能认知智能，推动人工智能广泛且多样化应用落地，进而对社会结构产生深远的影响。

    （作者：凌霞，系中国电子学会高级咨询师，博士）