人工智能重新火起來(lái)之后，談到AI技術(shù)，人們首先會(huì)聯(lián)想到深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)；談到AI應(yīng)用，人們很可能會(huì)馬上想起語(yǔ)音助理、自動(dòng)駕駛等等，但是如果你一直關(guān)注AI的話(huà)，會(huì)發(fā)現(xiàn)，知識(shí)圖譜在不知不覺(jué)中被越來(lái)越多的談起。筆者認(rèn)為，這也的確是AI不能不提的依托技術(shù)。我們?cè)谶M(jìn)行人工智能探索的道路上，需要了解其本質(zhì)，在其基礎(chǔ)上衍生出各種上層的智能應(yīng)用。在筆者看來(lái)，知識(shí)圖譜正是起到了這樣一個(gè)作用。

知識(shí)圖譜不難理解，就是通過(guò)不同知識(shí)的關(guān)聯(lián)性形成一個(gè)網(wǎng)狀的知識(shí)結(jié)構(gòu)，形成知識(shí)圖譜的過(guò)程本質(zhì)是在建立認(rèn)知。知識(shí)圖譜最能體現(xiàn)人工智能的特色——像人類(lèi)大腦一樣思考！因?yàn)槿祟?lèi)最擅長(zhǎng)的思考方式就是將點(diǎn)和線(xiàn)關(guān)聯(lián)起來(lái)并由點(diǎn)及面，然后抽絲剝繭，慢慢理清其中的邏輯推理關(guān)系。

在國(guó)外，谷歌最早提出知識(shí)圖譜這個(gè)詞，作為谷歌的兩大重要技術(shù)儲(chǔ)備，一個(gè)是深度學(xué)習(xí)，另一個(gè)就是知識(shí)圖譜，用來(lái)支撐下一代搜索和在線(xiàn)廣告業(yè)務(wù)。在國(guó)內(nèi)，百度最近明顯加大了對(duì)知識(shí)圖譜的宣傳，其實(shí)力我們不得而知，但其應(yīng)用方式和谷歌有類(lèi)似之處。從現(xiàn)在來(lái)看，將知識(shí)圖譜實(shí)現(xiàn)行業(yè)垂直應(yīng)用的鳳毛麟角。

既然知識(shí)圖譜如此重要，如此具有價(jià)值，那為什么應(yīng)用案例幾乎沒(méi)有呢？我想被譽(yù)為AI領(lǐng)域宗師的加州大學(xué)伯克利分校計(jì)算機(jī)教授、美國(guó)國(guó)家科學(xué)院院士 Michael I. Jordan的一句話(huà)多少能說(shuō)明一些問(wèn)題。他說(shuō)：“如果有10億美金的話(huà)，自然語(yǔ)言的理解是我最想研究的問(wèn)題”。自然語(yǔ)言理解，這一知識(shí)圖譜的依托技術(shù)之一是非常重要，但同時(shí)也是非常難做的一件事。

除了NLP技術(shù)本身存在難度外，還在于建立行業(yè)知識(shí)圖譜，要對(duì)行業(yè)建立起深厚的認(rèn)知，需要長(zhǎng)時(shí)間的行業(yè)積淀，這是知識(shí)圖譜垂直應(yīng)用少的另外一個(gè)原因。因?yàn)橹挥欣斫饬诵袠I(yè)和場(chǎng)景，才能真正智能化。比如我們可能認(rèn)為很簡(jiǎn)單的零售行業(yè)，如果真要實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的商品推薦，機(jī)器必須理解不同商品的特性，以及商品與銷(xiāo)售場(chǎng)景（如季節(jié)、地區(qū)、時(shí)段）、與促銷(xiāo)行為、與用戶(hù)需求之間的關(guān)系，才能推薦滿(mǎn)足用戶(hù)需求的產(chǎn)品。這也是一個(gè)優(yōu)秀的推銷(xiāo)員或商場(chǎng)導(dǎo)購(gòu)的思考邏輯。針對(duì)不同的零售細(xì)分領(lǐng)域，可能又要建立完全不同的知識(shí)圖譜。

這兩年，筆者作為咨詢(xún)顧問(wèn)的身份接觸了一些信息化走在前面的公司，其中有一家大型能源集團(tuán)公司，他們目前正在做這件事情，他們把自己做的叫“知識(shí)管理、知識(shí)工程”，但背后的支撐就是知識(shí)圖譜。

這家公司通過(guò)知識(shí)管理項(xiàng)目建成了專(zhuān)業(yè)知識(shí)網(wǎng)。業(yè)務(wù)人員可以通過(guò)基于知識(shí)圖譜的一站式搜索，快速查找到所需資料及專(zhuān)業(yè)知識(shí)，可以基于知識(shí)圖譜進(jìn)一步對(duì)這些知識(shí)進(jìn)行分析挖掘，支撐解決科研與生產(chǎn)中的問(wèn)題。業(yè)務(wù)人員工作過(guò)程和交流過(guò)程中所產(chǎn)生的新知識(shí)又回歸到知識(shí)庫(kù)，進(jìn)一步通過(guò)知識(shí)圖譜進(jìn)行推送、共享和復(fù)用。

這個(gè)項(xiàng)目的服務(wù)單位是一家叫北明智通的公司，筆者也略有接觸，研發(fā)團(tuán)隊(duì)做NLP、知識(shí)圖譜相關(guān)的研究開(kāi)發(fā)工作也有將近十年了，最早是在航空航天做行業(yè)化應(yīng)用，從12、13年開(kāi)始做包括石油在內(nèi)的能源行業(yè)的知識(shí)圖譜垂直應(yīng)用。

他們提出的企業(yè)知識(shí)網(wǎng)解決方案分三步：第一步，先把企業(yè)開(kāi)展工作需要哪些關(guān)鍵知識(shí)識(shí)別出來(lái)，找到源頭，不管是企業(yè)內(nèi)部的還是外部的，不管是數(shù)據(jù)庫(kù)、文檔庫(kù)還是網(wǎng)頁(yè)，都匯聚起來(lái)；第二步，是通過(guò)知識(shí)圖譜，讓系統(tǒng)能“認(rèn)識(shí)理解”這些數(shù)字和文字代表的含義，把各個(gè)源頭的知識(shí)抽取出來(lái)，把知識(shí)和人都關(guān)聯(lián)起來(lái)，形成一張知識(shí)網(wǎng)；第三步，讓知識(shí)圍繞業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)起來(lái)，實(shí)現(xiàn)智能化應(yīng)用，包括語(yǔ)義搜索、個(gè)性化推薦、智能問(wèn)答、協(xié)同研究、決策支持等等。

總之，筆者認(rèn)為，知識(shí)圖譜是未來(lái)AI發(fā)展的必經(jīng)之路，行業(yè)化知識(shí)圖譜的構(gòu)建有難度，更有價(jià)值。AI的發(fā)展具備了天時(shí)、地利、人和，筆者作為AI技術(shù)與產(chǎn)品研發(fā)與推廣的參與者之一，對(duì)生逢這個(gè)時(shí)代倍感榮幸，也樂(lè)見(jiàn)更多的同仁共同鑄就更輝煌的未來(lái)。