1.為什么知識(shí)圖譜對(duì)于機(jī)器實(shí)現(xiàn)人工智能如此重要呢？
- 知識(shí)圖譜實(shí)現(xiàn)機(jī)器認(rèn)知智能的兩個(gè)核心能力：“理解”和“解釋”胀溺。
- 機(jī)器理解數(shù)據(jù)的本質(zhì)是建立起從數(shù)據(jù)到知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)要素（包括實(shí)體糊肠、概念和關(guān)系）映射的一個(gè)過(guò)程。
- 將知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)與問(wèn)題或者數(shù)據(jù)加以關(guān)聯(lián)的過(guò)程戏阅。有了知識(shí)圖譜，機(jī)器完全可以重現(xiàn)我們的這種理解與解釋過(guò)程啤它。
2.自然語(yǔ)言的理解為什么需要知識(shí)圖譜?
人類語(yǔ)言理解是建立在人類的認(rèn)知能力基礎(chǔ)之上的奕筐，人類的認(rèn)知體驗(yàn)所形成的背景知識(shí)是支撐人類語(yǔ)言理解的根本支柱。我們?nèi)祟惐舜酥g的語(yǔ)言理解就好比是根據(jù)冰山上浮出水面的一角來(lái)揣測(cè)冰山下的部分变骡。我們之所以能夠很自然地理解彼此的語(yǔ)言离赫，是因?yàn)楸舜斯蚕眍愃频纳铙w驗(yàn)、類似的教育背景塌碌，從而有著類似的背景知識(shí)渊胸。冰山下龐大的背景知識(shí)使得我們可以彼此理解水面上有限的幾個(gè)字符
不同的背景知識(shí)決定了我們對(duì)幽默有著不同的理解。所以語(yǔ)言理解需要背景知識(shí)台妆，沒(méi)有強(qiáng)大的背景知識(shí)支撐翎猛，是不可能理解語(yǔ)言的。要讓機(jī)器理解我們?nèi)祟惖恼Z(yǔ)言接剩，機(jī)器必需共享與我們類似的背景知識(shí)切厘。
實(shí)現(xiàn)機(jī)器自然語(yǔ)言理解所需要的背景知識(shí)是有著苛刻的條件的：規(guī)模足夠大、語(yǔ)義關(guān)系足夠豐富懊缺、結(jié)構(gòu)足夠友好疫稿、質(zhì)量足夠精良。
自然語(yǔ)言處理走向自然語(yǔ)言理解的必經(jīng)之路是知識(shí)鹃两，以上觀點(diǎn)表達(dá)為NLP+KB=NLU的公式
3.知識(shí)圖譜為什么商業(yè)前景很好遗座？
- 它能解釋現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)不能解釋的缺點(diǎn)，比如你運(yùn)用了推薦算法俊扳，但它不會(huì)給你解釋為什么推薦這個(gè)東西途蒋，有了知識(shí)圖譜做解釋之后，商業(yè)能力會(huì)增加很多馋记。
- 解釋概念号坡，自動(dòng)存儲(chǔ)，是機(jī)器最終超過(guò)人類的基礎(chǔ)抗果。
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用戶對(duì)使用統(tǒng)計(jì)模型來(lái)解決問(wèn)題的效果越來(lái)越不滿意了筋帖，統(tǒng)計(jì)模型的效果已經(jīng)接近“天花板”，要想突破這個(gè)“天花板”冤馏，需要知識(shí)引導(dǎo)日麸。實(shí)體指代這樣的文本處理難題，沒(méi)有知識(shí)單純依賴數(shù)據(jù)是難以取得理想效果的。當(dāng)前機(jī)器缺乏這些知識(shí)代箭，所以無(wú)法準(zhǔn)確識(shí)別代詞的準(zhǔn)確指代墩划。很多任務(wù)是純粹的基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的模型所解決不了的，知識(shí)在很多任務(wù)里不可或缺嗡综。比較務(wù)實(shí)的做法是將這兩類方法深度融合乙帮。
4.和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)相比有哪些優(yōu)點(diǎn)？
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增強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)的能力
機(jī)器學(xué)習(xí)與人類學(xué)習(xí)的根本差異可以歸結(jié)為人是有知識(shí)的且能夠有效利用知識(shí)的物種极景。我相信察净，未來(lái)機(jī)器學(xué)習(xí)能力的顯著增強(qiáng)也要走上知識(shí)的充分利用的道路。
image.png - 知識(shí)將成為比數(shù)據(jù)更為重要的資產(chǎn)盼樟。前幾年大數(shù)據(jù)時(shí)代到來(lái)的時(shí)候氢卡，大家都說(shuō)“得數(shù)據(jù)者得天下”。去年晨缴，微軟研究院的沈向陽(yáng)博士曾經(jīng)說(shuō)過(guò)“懂語(yǔ)言者得天下”译秦。而我曾經(jīng)論述過(guò)，機(jī)器要懂語(yǔ)言击碗，背景知識(shí)不可或缺筑悴。因此，在這個(gè)意義下稍途，將是“得知識(shí)者得天下”阁吝。“knowledge is the power in AI”
