谷歌正在逐漸回歸中國，并跟國內(nèi)本土互聯(lián)網(wǎng)巨頭企業(yè)在業(yè)務(wù)上展開合作，據(jù)稱其業(yè)務(wù)不止限制于早先的搜索功能。早已成為全球科技龍頭型企業(yè)的谷歌，致力于“世間萬物的所有信息都匯聚于此”，對知識圖譜的嘗試便是這一無窮無盡的工程的開端。知識圖譜何以得到如此青睞呢？
一、什么是知識圖譜
知識圖譜（Knowledge Graph）的概念最先是由谷歌于2012年正式提出，主要用來支撐下一代搜索和在線廣告業(yè)務(wù)。知識圖譜是由一些相互連接的實體和他們的屬性構(gòu)成的，即由一條條知識組成，每條知識表示為一個SPO(Subject-Predicate-Object)三元組。正是由一個個三元組相互關(guān)聯(lián)，而構(gòu)筑成的一個類人腦的信息處理結(jié)構(gòu)，并且具有近乎無限的信息擴充空間和成長性，能夠讓計算機更好的儲存、組織、管理和利用海量的信息。
知識圖譜最大的價值在于能夠讓人工智能具備認(rèn)知能力和邏輯能力，進而實現(xiàn)智能分析、智能搜索、人機交互等場景應(yīng)用，知識圖譜的這一優(yōu)勢是人工智能在金融、醫(yī)療、司法等領(lǐng)域得以落地應(yīng)用的核心環(huán)節(jié)。
二、知識圖譜的行業(yè)應(yīng)用
互聯(lián)網(wǎng)：只能搜索，內(nèi)容更加精準(zhǔn)
擁有海量數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，無疑是在知識圖譜應(yīng)用方面走在各行業(yè)前列。各大互聯(lián)網(wǎng)巨頭，通過構(gòu)建自身生態(tài)閉環(huán)，讓數(shù)據(jù)在生態(tài)中產(chǎn)生、消化、再產(chǎn)生，源源不斷地完善自身的知識圖譜和知識庫，讓搜索引擎擁有了更精準(zhǔn)的分析能力，能夠更好的識別人類語言中的關(guān)鍵信息。Facebook利用知識圖譜技術(shù)在社交網(wǎng)絡(luò)中構(gòu)建了興趣標(biāo)簽從而興趣圖譜，讓人可以在社交網(wǎng)絡(luò)中找到志趣相投的朋友。
阿里巴巴的商品知識圖譜承載著商品標(biāo)準(zhǔn)化這一基礎(chǔ)性，根源性的工作。阿里知識圖譜以商品、標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品、標(biāo)準(zhǔn)品牌、標(biāo)準(zhǔn)條碼、標(biāo)準(zhǔn)分類為核心，利用實體識別、實體鏈指和語義分析技術(shù)，整合關(guān)聯(lián)了例如輿情、百科、國家行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)等9大類一級本體，包含了百億級別的三元組，形成了巨大的知識網(wǎng)。能夠幫助品牌商透視全局?jǐn)?shù)據(jù)，幫助平臺治理發(fā)現(xiàn)問題的商品，幫助行業(yè)基于確定的信息選品，做人貨場匹配，提高消費者購物體驗等等。為新零售、國際化提供可靠的智能引擎。
金融：反欺詐
在金融借貸的關(guān)系中，首先需要把與借款人相關(guān)的所有的數(shù)據(jù)源打通，并構(gòu)建包含多數(shù)據(jù)源的知識圖譜，從而整合成為機器可以理解的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這樣不僅可以整合借款人的基本信息，還可以把借款人的消費記錄、行為記錄、關(guān)系信息、線上日志信息等整合到反欺詐知識圖譜里，從而進行分析和預(yù)測。此外，通過構(gòu)建已知欺詐要素(手機、設(shè)備、賬號、地域等)的關(guān)系圖譜，全方位了解客戶海量風(fēng)險數(shù)據(jù)的離線統(tǒng)計分析，按主題要素收集風(fēng)險運營的結(jié)果反饋，建立客戶風(fēng)險特征信息庫，優(yōu)化風(fēng)險模型和規(guī)則，可以有效進行金融風(fēng)控，避免欺詐案件的發(fā)生。
醫(yī)療：降低藥品研發(fā)成本
在醫(yī)療行業(yè)，研發(fā)新藥的成本高，周期長?；谶@樣的現(xiàn)狀，在歐盟第七框架下的開放藥品平臺OpenPhacts項目，利用來自實驗室的理化數(shù)據(jù)、各種期刊文獻中的研究成果以及各種開放數(shù)據(jù)，美國開放數(shù)據(jù)中的臨床實驗數(shù)據(jù)，來構(gòu)建醫(yī)療知識圖譜，加速藥物研制中的分子篩選工作，現(xiàn)已吸引輝瑞和諾華等制藥巨頭參與。而IBM也在醫(yī)療行業(yè)啟動了登月計劃（moon shot），通過整合大量醫(yī)療文獻和書籍以及各種EMR（電子病歷）來獲取海量高質(zhì)量的醫(yī)療知識，并基于這些知識向醫(yī)護人員提供輔助臨床決策和用藥安全等方面的應(yīng)用。
結(jié)語
在人工智能發(fā)展的過程中，以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能獲得巨大進展，但深度學(xué)習(xí)的不透明性、不可解釋性已成為制約其發(fā)展的障礙，而知識圖譜的邏輯結(jié)構(gòu)是類人腦模式，為“可解釋的人工智能”提供了全新的視角和機遇，并開啟人工智能的認(rèn)知時代。未來越來越多的知識工作將逐步被機器所代替，知識圖譜將賦能認(rèn)知智能，推動人工智能廣泛且多樣化應(yīng)用落地，進而對社會結(jié)構(gòu)產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。(本文來源： CIE智庫)
聯(lián)系客服
