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津云:以知识图谱为“教案” 看人类导师如何教机器人“读书识字”

2018-10-27       

(津云记者段玮 通讯员赵习钧)说到人工智能技术,人们首先会联想到深度学习、机器学习技术;谈到人工智能应用,人们很可能会马上想起语音助理、自动驾驶......然而,真正让机器能与人类协作的“幕后英雄”其实是知识图谱。

知识图谱就是通过不同知识的关联性形成一个网状的知识结构,对机器来说就是图谱。形成知识图谱的过程本质在建立认知。对于个人而言,每个人的知识面,或者知识结构,本质上就是不同的知识图谱,正是因为有获取和形成知识的能力,人类才可以不断进步。

记者从天津大学了解到,目前,该校数据科学与服务工程团队依托国家科技863计划、国家重点研发计划和国家科技重大专项,研发出新一代大规模知识图谱管理与推理系统,平均将访问效率提高3倍~16倍,推理效率提高约50-6000倍,其性能处于国际前列。

知识图谱让机器学会“读书识字”

知识图谱离我们的生活并不遥远。比如,我们每天都在使用的搜索引擎,只需敲击几个简单词语,搜索栏就会自动找出你想要搜索的结果,这就是来自于知识图谱技术的应用。再比如一些智能手机的语音互动功能,可以实现手机和主人的互动聊天,其背后也是知识图谱在发挥作用。

随着大数据和人工智能的迅猛发展,知识图谱作为当下“炙手可热”的知识工程技术,已经广泛应用在各行各业中。以精准医疗为例,知识图谱可以建立融合临床医学与生命组学的语义关联,快速而高效地发现疾病和病因,甚至还能给出最佳治疗方案。在智慧养老产业中,知识图谱能为老人随时随地主动提供服务,在无人驾驶中,知识图谱利用其强大推理,实现驾驶过程的快速“决策”……

“这是人工智能与传统产业融合的重要方向,也是人工智能走向广泛应用的可行之路。”天津大学数据科学与服务工程团队成员张小旺博士说,机器通过人工智能与用户的互动,从中获取数据,逐步构建和完善知识图谱,从而得以更好地认知和理解世界,服务于产业发展和改善人们的生活方式。

而如何获取、存储、管理与逻辑推理这些知识,提升效率和精准度,是科研工作者们不懈探索的方向。

科研人员为机器人编写“教案”

“在大数据时代下,数据规模的爆炸式增长与知识应用需求多样性、复杂性,对知识的管理提出了更高的需求。”张小旺介绍,面向未来的知识管理体系,必须要能够处理大规模、多领域、多模态、多任务的复杂事务。

目前,天津大学数据科学与服务工程团队基于其在知识存储体系架构优势,建立起一套具有完全独立自主知识产权的大规模知识图谱管理与推理系统。这套系统覆盖从数据获取知识,存储,组织与管理,处理与推理,学习与分析等知识图谱全生命周期,并且支持海量数据的在线实时处理。

“该系统性能表现优越,将大大提升知识图谱解决实际问题能力,能为各种大数据应用,如精准医疗、健康养老、智慧交通等国民经济生活领域提供平台支撑,从而进一步推动知识图谱在更广泛地应用。”张小旺说。

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(编辑 赵习钧 李瑞玲)

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