知识图谱成为AI应用行业的先决条件 | {$randkws}热点解读 对机器来说就是图谱
导读：知识图谱不难理解--就是经由各异知识的关联性形成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是在兴办认知，理解全球，理解使用的行业或者说领域，每个人都有自己的详细张若昀一览知识面，或者说知识结构，本质就是各异的知识图谱，正是由于有获取和形成知识的能力，人类才可以不断提升。
说到AI技术，人们先是会联想到深度进修、机器进修技术；谈到AI使用，人们很或许会马上想起语音助理、自动驾驶等等，可是，在AIWorld 2017全球AI大会上,百度副总裁、AI技术渠道体系（AIG）总负责人王海峰却没有讲这些，这次他聊的是知识图谱。
尽管你或许说不出知识图谱的具体定义，但实际上每天都在使用它。当你在百度检索时，检索结局右侧的联想，就来自于知识图谱技术的使用；你问百度某个字怎么念，答案也来自知识图谱的使用；你和度秘聊天，问他詹姆斯和科比谁厉害、都获得了哪些成就等等，背后都是快速苹果新品精选知识图谱在发挥作用……王海峰在演讲中乃至强调，百度检索、地图、金融……越来越多的使用，都越来越依赖知识图谱。
听完王海峰的演讲，我的第一个反应就是：知识图谱的价值被行业低估了，各行各业都在开发底层技术和寻求AI场景，却忽视了最成熟也很重大的AI技术：知识图谱。
知识图谱跟AI有什么关系？
知识图谱不难理解——就是经由各异知识的关联性形成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是在兴办认知，理解全球，理解使用的行业或者说领域，每个人都有自己的知识面，或者说知识结构，本质就是各异的知识图谱，正是由于有获取和形成知识的能力，人类才可以不断提升。
王海峰觉得，知识图谱针对AI的重大价值在于，知识是AI的基石。机器可以模仿人类的视觉、听觉等感知能力，但这种感知能力不是人类的专属，动物也具备感知能力，乃至某些感知能力比人类更强，比如狗的深度动画电影榜单嗅觉。而“认知语言是人区别于其他动物的能力，另外，知识也使人不断地提升，不断地凝练、传承知识，是合作人不断提升的重大基础。”而知识针对AI的价值就在于，让机器具备认知能力。
知识针对AI的价值，王海峰的归纳是两者结合可以正循环：
“有了知识的AI会变得更强大，可以做更多的事情。反过来，由于更强大的AI，可以帮我们更好地从客观全球中去挖掘、获取和沉淀知识，这些知识和AI操控系统形成正循环，两者共同提升。”
在此之前，AI的基础是什么？行业有各异声音，比如马云说资料就是前方的能源，与云计算和互联网一起构成智能全球的基础；李彦宏说算力很重大，资料秒杀算力；马化腾说AI的四个要素是资料、场景、计算力和人才。总体来说，资料和算力是大家觉得较为基础的东西。王海峰从技术层面将将AI核心技术分为感知层与认知层，网友任嘉伦一览提出认知层的基础是知识的观点，与行业的看法并不矛盾。由于知识图谱的基础，就是资料和算力，它需要使用自然语言处理和深度进修技术来开展资料挖掘，在海量知识中找出关联性，形成图谱。
为什么王海峰如此重视知识图谱技术？
兴办知识图谱这个过程的本质，就是让机器形成认知能力，理解这个全球。事实上，如今机器的感知能力已然越来越接近于人类了，语音确认精确率达到97%乃至更高，图像确认某些领域如人脸确认，比人类个体更为精确和迅速。所以，前方AI的重点提升方向将是认知层，机器理解这个全球，才能更好地与全球交互，为人类办事。百度是中国最积极和大力布局AI的技术巨头，身为百度AI技术体系的最高负责人，王海峰重视知识图谱也表明百度前方会强化机器认知能力。
自然，王海峰为什么如此重视知识图谱，还有两层不容忽视的缘由。
第一，王海峰本人的探究方向和从业历程确定他是务实派。
王海峰不是从探究学者转型而来的技术治理者，而是学术和工程并举，从实践中成熟起来的科学家。王海峰2010年加入百度时，这一轮AI热还没爆发，即便是最初布局AI的百度，兴办深度进修评测室也是在2013年。王海峰加入百度后，先后为百度兴办了自然语言处理部、互联网资料开发部（含有知识图谱和互联网资料挖掘）、推荐引擎和个性化部、多传媒部（含有语音和图像技术）、图片检索部、语音技术部等。
不难察觉，百度最核心的AI有关技术王海峰都有经手乃至牵头主导，与自动驾驶等技术的各异之处在于，这些技术都是直接作用上亿使用者的使用型技术，并且相当一若干与知识图谱有直接或间接关系。2013年上半年，王海峰身为执行负责人合作兴办了百度深度进修探究院（IDL），百度官方进入AI行业，他此前几年为百度布局的技术，为百度进入AI领域打下了基础。我想正是这几年让王海峰的技术开发更偏使用性，注重实用价值，今日提出“知识图谱对AI是基石”也许与这个思维方式有关系。
王海峰在学术上也居于大师级地位。在自然语言处理领域，他是全球上作用力最大的海外学术组织ACL（计算语言学协会）最年轻的会士，也是ACL 50多年来唯一的华人主席。百度检索、翻译、语音、输入法以及知识图谱等等商品，都是基于NLP技术。由于在AI上的成就，王海峰在本年5月还获得了全国级技术奖“全国革新争先奖”。
不管是身为百度AIG的负责人，还是学术大师，王海峰看重知识图谱的价值都不奇怪。
第二，百度很早便在知识图谱上开展布局，储备充分。
百度很早就在开发知识图谱技术。2014年着手，百度在检索中将知识图谱商品规模化使用，3年使用量增多了160倍，百度的知识图谱的知识点已然达到几个亿；在技术层面，百度知识图谱技术已然做到了动向技术，每天有几百个资料流另外岗位，扶持秒级升级和多层查询。全球是转变的，百度知识图谱对全球的认知也是转变的，动向知识图谱，需要很强的资料、算力和计算基础。
百度知识图谱不只是被使用在检索系商品中（包含问答、百科等），DuerOS、信息流、乃至以图搜图，都在使用知识图谱。王海峰在演讲中透露，百度知识图谱已然使用到几十个领域。我记得2015年，百度还将知识图谱使用在股票领域，旗下商品股市通经由资料、信息与股票的关系，以及股票与股票之间的关系，在股票领域首创知识图谱，做到智能选股。
可以说，百度在知识图谱上已然在资料、算力、计算和场景上形成了长处，这也是百度被严重低估的一个长处。算力、资料、计算力，每家企业都有，但在知识上百度却是积累最丰富的，不只是狭义的百科、得知、文库等等知识商品，检索引擎与使用者交互的过程本身也是在完善知识体系。所以百度自然要用其擅长的知识图谱，去强化在AI领域的长处，尤其是机器认知能力和使用价值。
知识图谱变成AI使用行业的先决条件
AI已受到各行各业的留意，不只是BAT在战略投资AI，金融、汽车、零售、娱乐、制造等等行业都在积极拥抱AI技术。但是，AI要在行业中得到使用的先决条件，先是要对行业兴办起认知，只有理解了行业和场景，才能真正智能化。说白了，就是要兴办行业知识图谱，才能给行业AI计划。
一个例子是零售行业，假如真要做到个性化的商品推荐，机器必须理解各异商品的特性，以及商品与售卖场景（如季节、区域、时段）、与促销行为（打折、送券）、与使用者需求之间的关系，才能推荐满足使用者需求的商品。这也是一个优秀的推销员或商场导购的思考逻辑。但是，要理解这些要素之间的联系，就必须兴办零售行业的知识图谱，且需要不断动向进修来完善认知，才能开展有效的推荐，这就是“零售知识图谱”。自然，针对各异的零售细分领域，比如美妆、3C、食品等，或许又要兴办完全各异的知识图谱，就像人类民间的细分一样，在每个行业都兴办起特有的知识图谱。
相似逻辑同样适用于客服、金融、制造、娱乐等场景，总而言之，AI要在一个行业得到使用的前提，就是要让机器兴办起对应行业的认知，形成行业知识图谱。王海峰在演讲中也强调，
“AI与传统产业融合的过程中，要想为这个行业提供更好的办事，就需要对这个行业开展定制化，要有行业知识，这时候就需要在通用知识图谱的基础上，有相应的行业知识图谱，进而合作这个行业提升生产力，合作这些行业、产业升级。”
王海峰的逻辑，也是前方AI走向使用的必经之路：机器经由AI技术与使用者的互动，从中获取资料、完善算力，更重大的是兴办和完善知识图谱，认知和理解全球，进而办事于这个全球，让人类的日常更为美好。
说到AI技术，人们先是会联想到深度进修、机器进修技术；谈到AI使用，人们很或许会马上想起语音助理、自动驾驶等等，可是，在AIWorld 2017全球AI大会上,百度副总裁、AI技术渠道体系（AIG）总负责人王海峰却没有讲这些，这次他聊的是知识图谱。
尽管你或许说不出知识图谱的具体定义，但实际上每天都在使用它。当你在百度检索时，检索结局右侧的联想，就来自于知识图谱技术的使用；你问百度某个字怎么念，答案也来自知识图谱的使用；你和度秘聊天，问他詹姆斯和科比谁厉害、都获得了哪些成就等等，背后都是快速苹果新品精选知识图谱在发挥作用……王海峰在演讲中乃至强调，百度检索、地图、金融……越来越多的使用，都越来越依赖知识图谱。
听完王海峰的演讲，我的第一个反应就是：知识图谱的价值被行业低估了，各行各业都在开发底层技术和寻求AI场景，却忽视了最成熟也很重大的AI技术：知识图谱。
知识图谱跟AI有什么关系？
知识图谱不难理解——就是经由各异知识的关联性形成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是在兴办认知，理解全球，理解使用的行业或者说领域，每个人都有自己的知识面，或者说知识结构，本质就是各异的知识图谱，正是由于有获取和形成知识的能力，人类才可以不断提升。
王海峰觉得，知识图谱针对AI的重大价值在于，知识是AI的基石。机器可以模仿人类的视觉、听觉等感知能力，但这种感知能力不是人类的专属，动物也具备感知能力，乃至某些感知能力比人类更强，比如狗的深度动画电影榜单嗅觉。而“认知语言是人区别于其他动物的能力，另外，知识也使人不断地提升，不断地凝练、传承知识，是合作人不断提升的重大基础。”而知识针对AI的价值就在于，让机器具备认知能力。
知识针对AI的价值，王海峰的归纳是两者结合可以正循环：
“有了知识的AI会变得更强大，可以做更多的事情。反过来，由于更强大的AI，可以帮我们更好地从客观全球中去挖掘、获取和沉淀知识，这些知识和AI操控系统形成正循环，两者共同提升。”
在此之前，AI的基础是什么？行业有各异声音，比如马云说资料就是前方的能源，与云计算和互联网一起构成智能全球的基础；李彦宏说算力很重大，资料秒杀算力；马化腾说AI的四个要素是资料、场景、计算力和人才。总体来说，资料和算力是大家觉得较为基础的东西。王海峰从技术层面将将AI核心技术分为感知层与认知层，网友任嘉伦一览提出认知层的基础是知识的观点，与行业的看法并不矛盾。由于知识图谱的基础，就是资料和算力，它需要使用自然语言处理和深度进修技术来开展资料挖掘，在海量知识中找出关联性，形成图谱。
为什么王海峰如此重视知识图谱技术？
兴办知识图谱这个过程的本质，就是让机器形成认知能力，理解这个全球。事实上，如今机器的感知能力已然越来越接近于人类了，语音确认精确率达到97%乃至更高，图像确认某些领域如人脸确认，比人类个体更为精确和迅速。所以，前方AI的重点提升方向将是认知层，机器理解这个全球，才能更好地与全球交互，为人类办事。百度是中国最积极和大力布局AI的技术巨头，身为百度AI技术体系的最高负责人，王海峰重视知识图谱也表明百度前方会强化机器认知能力。
自然，王海峰为什么如此重视知识图谱，还有两层不容忽视的缘由。
第一，王海峰本人的探究方向和从业历程确定他是务实派。
王海峰不是从探究学者转型而来的技术治理者，而是学术和工程并举，从实践中成熟起来的科学家。王海峰2010年加入百度时，这一轮AI热还没爆发，即便是最初布局AI的百度，兴办深度进修评测室也是在2013年。王海峰加入百度后，先后为百度兴办了自然语言处理部、互联网资料开发部（含有知识图谱和互联网资料挖掘）、推荐引擎和个性化部、多传媒部（含有语音和图像技术）、图片检索部、语音技术部等。
不难察觉，百度最核心的AI有关技术王海峰都有经手乃至牵头主导，与自动驾驶等技术的各异之处在于，这些技术都是直接作用上亿使用者的使用型技术，并且相当一若干与知识图谱有直接或间接关系。2013年上半年，王海峰身为执行负责人合作兴办了百度深度进修探究院（IDL），百度官方进入AI行业，他此前几年为百度布局的技术，为百度进入AI领域打下了基础。我想正是这几年让王海峰的技术开发更偏使用性，注重实用价值，今日提出“知识图谱对AI是基石”也许与这个思维方式有关系。
王海峰在学术上也居于大师级地位。在自然语言处理领域，他是全球上作用力最大的海外学术组织ACL（计算语言学协会）最年轻的会士，也是ACL 50多年来唯一的华人主席。百度检索、翻译、语音、输入法以及知识图谱等等商品，都是基于NLP技术。由于在AI上的成就，王海峰在本年5月还获得了全国级技术奖“全国革新争先奖”。
不管是身为百度AIG的负责人，还是学术大师，王海峰看重知识图谱的价值都不奇怪。
第二，百度很早便在知识图谱上开展布局，储备充分。
百度很早就在开发知识图谱技术。2014年着手，百度在检索中将知识图谱商品规模化使用，3年使用量增多了160倍，百度的知识图谱的知识点已然达到几个亿；在技术层面，百度知识图谱技术已然做到了动向技术，每天有几百个资料流另外岗位，扶持秒级升级和多层查询。全球是转变的，百度知识图谱对全球的认知也是转变的，动向知识图谱，需要很强的资料、算力和计算基础。
百度知识图谱不只是被使用在检索系商品中（包含问答、百科等），DuerOS、信息流、乃至以图搜图，都在使用知识图谱。王海峰在演讲中透露，百度知识图谱已然使用到几十个领域。我记得2015年，百度还将知识图谱使用在股票领域，旗下商品股市通经由资料、信息与股票的关系，以及股票与股票之间的关系，在股票领域首创知识图谱，做到智能选股。
可以说，百度在知识图谱上已然在资料、算力、计算和场景上形成了长处，这也是百度被严重低估的一个长处。算力、资料、计算力，每家企业都有，但在知识上百度却是积累最丰富的，不只是狭义的百科、得知、文库等等知识商品，检索引擎与使用者交互的过程本身也是在完善知识体系。所以百度自然要用其擅长的知识图谱，去强化在AI领域的长处，尤其是机器认知能力和使用价值。
知识图谱变成AI使用行业的先决条件
AI已受到各行各业的留意，不只是BAT在战略投资AI，金融、汽车、零售、娱乐、制造等等行业都在积极拥抱AI技术。但是，AI要在行业中得到使用的先决条件，先是要对行业兴办起认知，只有理解了行业和场景，才能真正智能化。说白了，就是要兴办行业知识图谱，才能给行业AI计划。
一个例子是零售行业，假如真要做到个性化的商品推荐，机器必须理解各异商品的特性，以及商品与售卖场景（如季节、区域、时段）、与促销行为（打折、送券）、与使用者需求之间的关系，才能推荐满足使用者需求的商品。这也是一个优秀的推销员或商场导购的思考逻辑。但是，要理解这些要素之间的联系，就必须兴办零售行业的知识图谱，且需要不断动向进修来完善认知，才能开展有效的推荐，这就是“零售知识图谱”。自然，针对各异的零售细分领域，比如美妆、3C、食品等，或许又要兴办完全各异的知识图谱，就像人类民间的细分一样，在每个行业都兴办起特有的知识图谱。
相似逻辑同样适用于客服、金融、制造、娱乐等场景，总而言之，AI要在一个行业得到使用的前提，就是要让机器兴办起对应行业的认知，形成行业知识图谱。王海峰在演讲中也强调，
“AI与传统产业融合的过程中，要想为这个行业提供更好的办事，就需要对这个行业开展定制化，要有行业知识，这时候就需要在通用知识图谱的基础上，有相应的行业知识图谱，进而合作这个行业提升生产力，合作这些行业、产业升级。”
王海峰的逻辑，也是前方AI走向使用的必经之路：机器经由AI技术与使用者的互动，从中获取资料、完善算力，更重大的是兴办和完善知识图谱，认知和理解全球，进而办事于这个全球，让人类的日常更为美好。
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