計(jì)算機(jī)是個(gè)傻孩子，為了教這小崽子學(xué)聰明，人類絞盡腦汁覆获。 2012 年 Google 又給孩子搞了套玩具，叫知識(shí)圖譜崩泡。這幾年開始大流行，做搜索引擎的猬膨，做大數(shù)據(jù)角撞，做人工智能的，都給自家孩子裝備了一套勃痴，內(nèi)卷摆怂！

知識(shí)圖譜說起來很簡(jiǎn)單召耘，黑板上畫一個(gè)個(gè)圈百炬，代表 “實(shí)體”，圈跟圈之間畫線污它，代表 “關(guān)系”剖踊。完事齊活庶弃。

比如，比爾蓋茨是個(gè) “實(shí)體”德澈，美琳達(dá)蓋茨是另個(gè) “實(shí)體”歇攻，之間的關(guān)系是 “夫妻”。?

Google 搞這個(gè)東東梆造，對(duì)它的搜索業(yè)務(wù)那是真有用缴守。 Google 早年間跟喜鵲一樣，收集全天下的網(wǎng)頁镇辉，藏自己家服務(wù)器上屡穗，用戶想搜比爾蓋茨，呼啦一下砸過去 2.76 億個(gè)網(wǎng)頁忽肛。

王老五就很痛苦村砂，查查比爾蓋茨老婆的名字，你給我 2.76 億屹逛？ Google 倒也有個(gè)對(duì)策础废，那就是 Page Rank，給網(wǎng)頁一個(gè)比重罕模。但這玩意也沒啥鳥用评腺，Page Rank 只是個(gè)網(wǎng)頁權(quán)重排名，它哪里猜得到王老五查人家老婆的陰暗心理淑掌。

Google 也有點(diǎn)不好意思蒿讥，俺是搜索引擎，盡給用戶一堆 HTML 文件算什么本事锋拖。這種傳統(tǒng)搜索诈悍，就是個(gè)字符匹配，匹配上了兽埃，就給一堆 unicode 的 html 文件。所以 Google 搞了知識(shí)圖譜适袜，打的口號(hào)是： Things柄错， not strings。 要讓計(jì)算機(jī)理解用戶的語義苦酱，給用戶搜出 “東西” 來售貌，而不是給一堆亂字符。

所以疫萤，用戶王老五在 Google 搜索框里寫： who is bill gates' wife颂跨。 Google 馬上給出美琳達(dá)蓋茨。 這背后扯饶，就是 Google 的知識(shí)圖譜在發(fā)揮作用恒削。Google 的知識(shí)圖譜池颈，就是在天下事物之間，建立普遍關(guān)聯(lián)钓丰。這種知識(shí)圖譜躯砰，有點(diǎn)半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的意思。當(dāng)然携丁，其實(shí)計(jì)算機(jī)也并非真的理解了語義琢歇，只是了解了事物之間的關(guān)聯(lián)而已。不過梦鉴，人類自己的字典李茫，也不過是用字詞互相解釋罷了。人類的優(yōu)勢(shì)在于肥橙，說起蘋果涌矢，人類是摸過、啃過快骗、看過蘋果的娜庇，計(jì)算機(jī)就沒戲了，只能得到一個(gè)解釋：蘋果是一種水果方篮。 用水果這個(gè)詞來解釋蘋果名秀。

知識(shí)圖譜的用途，可就大了藕溅，真不是就搜索下蓋茨太太那么簡(jiǎn)單匕得。 有了好的知識(shí)圖譜，搜索巾表、推理汁掠、分析都容易了，尤其是深度發(fā)掘集币，比關(guān)系型數(shù)據(jù)庫效果可好多了考阱。另外，知識(shí)圖譜的更新還特容易鞠苟，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫你想改個(gè)字段乞榨，費(fèi)老勁了。

更重要的是当娱，知識(shí)圖譜這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)吃既，給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)做自然語言處理跨细，可謂如虎添翼鹦倚。沒有知識(shí)圖譜之前，深度學(xué)習(xí)輸入的都是詞向量什么的冀惭，仿佛機(jī)器沒有潤(rùn)滑油震叙。有了知識(shí)圖譜掀鹅，詞與詞之間已經(jīng)帶著語義關(guān)系，那深度學(xué)習(xí)在處理自然語言上捐友，效果突飛猛進(jìn)淫半。

知識(shí)圖譜這個(gè)詞啊，最早來自 1972 年匣砖，一位叫 Schneider 的教授為了設(shè)計(jì)一套輔助教學(xué)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)科吭，在論文中提及了 Knowledge Graph，在課堂講解的各種概念之間建立關(guān)聯(lián)猴鲫。后來对人，80年代，荷蘭的兩家大學(xué) Groningen 和 Twente 發(fā)起了個(gè)項(xiàng)目拂共，認(rèn)真開始開發(fā)知識(shí)圖譜牺弄，但其實(shí)，那個(gè)不是今天的知識(shí)圖譜宜狐，而是要算做知識(shí)圖譜的祖先势告，是一種語義網(wǎng)絡(luò) （Semantic Network）。

語義網(wǎng)絡(luò) （Semantic Network）來自一本書抚恒，M. Ross Quillian 在 1963 年寫的咱台，名字叫：A Notation for Representing Conceptual Information: an Application to Semantics and Mechanical English Paraphrasing。實(shí)在找不到這本書了俭驮，也不知道內(nèi)容是干嘛的回溺，看名字，似乎是關(guān)于怎樣表示概念信息的混萝。Robert F. Simmons 在?Synthetic language behavior 一書中也提及過 Semantic Network遗遵。

語義網(wǎng)絡(luò)看上去跟知識(shí)圖譜幾乎一樣，也是在“實(shí)體” 之間拉線拉箭頭逸嘀，然后標(biāo)上關(guān)系车要。但是語義網(wǎng)絡(luò)比較初級(jí)，所以就比較自由厘熟，不管是節(jié)點(diǎn)屯蹦，還是關(guān)系，都是隨意寫的绳姨。看上去實(shí)現(xiàn)了實(shí)體之間的關(guān)系阔挠，但這種關(guān)系依賴自然語言飘庄，依然是模糊的。所以购撼，語義網(wǎng)絡(luò)用來做查詢和推理跪削，就不大容易谴仙。而知識(shí)圖譜，在設(shè)計(jì)的時(shí)候碾盐，就必須定義好節(jié)點(diǎn)類型和關(guān)系類型晃跺。 例如，如果用語義網(wǎng)絡(luò)毫玖，那么“比爾蓋茨” 和 “美琳達(dá)蓋茨” 就是兩個(gè)節(jié)點(diǎn)掀虎，之間的關(guān)系可以寫 “夫妻”，也可以寫 “感情破裂的夫妻”付枫。 而如果用知識(shí)圖譜烹玉，則必須首先定義一種節(jié)點(diǎn)類型叫 “人”，在定義一種關(guān)系叫 “夫妻”阐滩，然后把比爾夫妻倆給填寫進(jìn)去二打。如果用上 OWL 本體，那還可以定義夫妻這種關(guān)系是雙向的：比爾哥掂榔，你是我的夫啊继效，美琳姐，你是我的妻呀装获。推理做起來就更方便了瑞信。

語義網(wǎng)絡(luò)和知識(shí)圖譜，都是知識(shí)表示這個(gè)大范疇里的饱溢。 是不是知識(shí)表示喧伞，就只能在黑板上畫圈圈，畫線绩郎？ 當(dāng)然不是潘鲫，畫圖是后來人聰明了才想出來的，之前就還是直接用語言肋杖，當(dāng)然用的是一種抽象過的語言溉仑，邏輯語言。 這個(gè)歷史就悠久了状植，可追溯到亞里士多德浊竟。亞里士多德是邏輯學(xué)的祖師爺，他是很多領(lǐng)域祖師爺津畸，簡(jiǎn)直可以說振定，他是所有領(lǐng)域的祖師爺，除了中藥肉拓、風(fēng)水和 Kong Fu后频。在講解邏輯時(shí)，他用自己老師蘇格拉底做了個(gè)比喻，這就是著名的三段論： 人皆有一死卑惜；蘇格拉底是人膏执；蘇格拉底必死。

后來經(jīng)過萊布尼茨露久、布爾的努力更米，一直到弗雷格手里，現(xiàn)代邏輯學(xué)成熟了毫痕。羅素厚厚的《數(shù)學(xué)原理》則用邏輯重建了整個(gè)數(shù)學(xué)體系征峦。有一種說法，指責(zé)咱中國人不重視邏輯镇草，這真是胡扯眶痰。養(yǎng)生理論里吃什么補(bǔ)什么，吃腰子補(bǔ)腎梯啤，這邏輯杠杠的竖伯，多么硬啊。這里安利一本書因宇，叫《邏輯的引擎》七婴，一路講萊布尼茨、布爾察滑、弗雷格打厘、康托爾、阿爾伯特贺辰、哥德爾户盯、圖靈的故事，看起來很過癮饲化。

用來表述知識(shí)的邏輯有命題邏輯莽鸭、一階邏輯、多階邏輯吃靠。 命題邏輯表述能力弱硫眨，不能做復(fù)雜的推理。我感覺巢块，命題邏輯比較適合亞洲人的思維礁阁，Yes 或者 No，跟我扯別的沒用族奢±驯眨看看微博還有一些討論群，發(fā)言多數(shù)都是命題邏輯越走。一階邏輯可以量化個(gè)體泣栈，且引入了謂詞函數(shù)，但一階邏輯不可判定（為啥不可判定弥姻，這個(gè)有證明南片，但看不懂）。多階邏輯則量化了一階關(guān)系和謂詞庭敦。由于一階邏輯無可判定疼进，后來又出來個(gè)描述邏輯，描述邏輯是一階邏輯的子集秧廉，其中不使用變量伞广，而是只使用常量。

邏輯可不僅僅用于語言描述疼电，它是計(jì)算機(jī)和人工智能的基礎(chǔ)嚼锄。人工智能中的符號(hào)派，就是依賴邏輯蔽豺。符號(hào)一派追求真理区丑，他們認(rèn)定人類思考的方式就是邏輯和符號(hào)，所以一門心思要教計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)邏輯和符號(hào)修陡。

關(guān)于思維到底是什么形式沧侥，這個(gè)問題太詭異。 人人都有腦魄鸦，也都能思維宴杀，但愣是不知道這2斤半是怎么工作的。 要計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)人腦思維拾因，符號(hào)派認(rèn)為要模擬思維旺罢，要擺弄邏輯、符號(hào)绢记；連接派就認(rèn)為你費(fèi)那勁干啥扁达，吃腰子補(bǔ)腎，吃腦花補(bǔ)腦庭惜，根據(jù)腦神經(jīng)搭個(gè)電路不就完了罩驻？所以，這幾年連接派占上峰护赊，那也是中醫(yī)理論的偉大勝利惠遏。

心理學(xué)和語言學(xué)的學(xué)者們，也不甘示弱骏啰，怎么知識(shí)表示這個(gè)領(lǐng)域讓邏輯學(xué)家搶占了呢节吮？ 認(rèn)知科學(xué)家喬治米勒發(fā)明了 WordNet，這個(gè)看起來跟個(gè)大字典一樣判耕，只是字典是用其他詞句來解釋一個(gè)詞透绩，而 WordNet 則在詞與詞之間建立了關(guān)系，例如 Bill Gates 的上位詞（就是層次歸類）：

喬治米勒是認(rèn)知科學(xué)的創(chuàng)始人，后來IBM把自己的人工智能就稱為認(rèn)知計(jì)算帚豪。

人工智能鼻祖之一碳竟，馬文明斯基在 1975 年的論文 “A Framework for Representing Knowledge” 中提出框架理論±瓿迹框架這個(gè)詞聽起來莫名其妙莹桅，但程序員一看，就得大呼烛亦，這不就是面向?qū)ο竺础?OO來自框架理論诈泼，當(dāng)然看起來面熟。 馬文明斯基的框架理論煤禽，影響了眾多領(lǐng)域铐达，包括計(jì)算機(jī)編程語言、知識(shí)表示檬果、人工智能瓮孙、認(rèn)知科學(xué)，甚至包括新聞傳播汁汗。 本質(zhì)上衷畦，框架理論與前面所述的語義網(wǎng)絡(luò)是一致的。一個(gè)框架知牌，在語義網(wǎng)絡(luò)中就是一個(gè)節(jié)點(diǎn)祈争，代表一個(gè)實(shí)體，而框架的槽角寸，則是語義網(wǎng)絡(luò)的邊菩混。

計(jì)算機(jī)處理知識(shí)的另一個(gè)領(lǐng)域是專家系統(tǒng)，這個(gè)也是歷史悠久扁藕。第一個(gè)專家系統(tǒng)是費(fèi)根鮑姆領(lǐng)導(dǎo)的 Dendral沮峡，合作者是李德伯格和卡爾·杰拉西。費(fèi)根鮑姆是大神亿柑，圖靈獎(jiǎng)獲得者邢疙，他老師就是諾貝爾和圖靈獎(jiǎng)的雙料西蒙。李德伯格是諾貝爾獎(jiǎng)獲得者望薄。杰拉西雖然沒得圖靈獎(jiǎng)和諾貝爾獎(jiǎng)疟游，但他是口服避孕藥的發(fā)明人，男女歡愉的守護(hù)神痕支。Dendral 很像今天的規(guī)則引擎颁虐，其目的是分析火星物質(zhì)的質(zhì)譜數(shù)據(jù)，以尋找火星生命卧须，正是今天首富 Elon 所喜歡的領(lǐng)域另绩。 Deneral 把化學(xué)家們的質(zhì)譜分析知識(shí)寫成代碼規(guī)則儒陨，然后對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

后來笋籽，Dendral 項(xiàng)目組成員?Bruce G. Buchanan 布坎南蹦漠，敏銳認(rèn)識(shí)到，專家系統(tǒng)應(yīng)該應(yīng)用到醫(yī)學(xué)領(lǐng)域干签，他發(fā)起了 MYCIN 項(xiàng)目津辩，用專家系統(tǒng)來幫助診斷細(xì)菌感染的疾病。 準(zhǔn)確率能夠趕上一般的醫(yī)生容劳。 MYCIN 比起 DENDRAL 系統(tǒng)還是有進(jìn)步的，因?yàn)?MYCIN 引入了產(chǎn)生式規(guī)則闸度，可用于不精確的規(guī)則匹配竭贩。 所以今天知識(shí)圖譜廣泛的應(yīng)用于醫(yī)療，這也是有傳統(tǒng)的莺禁。人們一提起專家留量，就想起醫(yī)生，總盼望著能用計(jì)算機(jī)替代醫(yī)生哟冬，然而這件事至今還是前途未卜楼熄。 IBM 的 Watson 醫(yī)療投入巨大，但最終黯然收?qǐng)龊葡俊２恢挂粋€(gè)醫(yī)生對(duì)我冷笑：AI 替代程序員了可岂，都替代不了俺們醫(yī)生。

第一個(gè)大規(guī)模商用的專家系統(tǒng)是 DEC 的 Xcon翰灾，用來根據(jù)訂單配置零部件缕粹，有點(diǎn)像 ERP 里的 BOM。專家系統(tǒng)的高峰時(shí)期纸淮，是 80 年代日本發(fā)起的五代機(jī)項(xiàng)目平斩。日本當(dāng)時(shí)經(jīng)濟(jì)發(fā)展火得一塌糊涂，于是雄心勃勃要在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域當(dāng)老大咽块，五代機(jī)目的是人工智能绘面，邏輯推理和知識(shí)是其核心發(fā)展目標(biāo)。 后來侈沪，大家都知道揭璃，沒搞成，也不可能搞成峭竣。但是塘辅，日本的計(jì)劃也嚇到了美歐等國家，一窩蜂的跟著喊口號(hào)皆撩、投錢扣墩，最后都沒做成哲银，搞得專家系統(tǒng)也跟著冷落下去。

還有個(gè)東西呻惕，跟語義網(wǎng)絡(luò)和知識(shí)圖譜都有關(guān)系荆责，那就是語義網(wǎng)（Semantic Web），聽上去跟語義網(wǎng)絡(luò)很像亚脆，容易混淆做院，但不是一回事。 語義網(wǎng)是 Tim Lee濒持，Web 之父發(fā)起的键耕，目的可以理解成，把整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)構(gòu)造成一個(gè)大的知識(shí)圖譜柑营。語義網(wǎng)中設(shè)計(jì)應(yīng)用了 RDF 語言屈雄，這個(gè)和知識(shí)圖譜用的一樣，用來建模和存儲(chǔ)知識(shí)官套。另外酒奶，語義網(wǎng)還設(shè)計(jì)了 RDFS 和 OWL，對(duì) RDF 加了兩層標(biāo)準(zhǔn)定義奶赔，一來呢惋嚎，讓所有的網(wǎng)站和機(jī)器之間交換數(shù)據(jù)時(shí)能夠互相理解，另一個(gè)站刑，可以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的邏輯推理另伍。Tim Lee 一直關(guān)注的是數(shù)據(jù)的自由流動(dòng)，希望所有網(wǎng)站都能鏈接起來笛钝，并且可以互相理解质况。 這幾年他老人家還搞了個(gè) Solid，就是用RDF玻靡、LinkData技術(shù)结榄，要讓個(gè)人掌握自己的數(shù)據(jù)，革他媽媽大網(wǎng)站的命囤捻。

對(duì)于語義網(wǎng)有兩種沖突的評(píng)價(jià)臼朗，一種是批評(píng)，例如尼克老師的人工智能簡(jiǎn)史中說 “W3C 語義網(wǎng)經(jīng)過幾次迭代后演化成大雜燴蝎土，理論上不嚴(yán)謹(jǐn)视哑，實(shí)踐上不可用。與 Dendral 和 Mycin 對(duì)比誊涯，無論理論還是實(shí)踐上都不可同日而語挡毅。” 尼克老師甚至評(píng)價(jià) Tim Lee 的圖靈獎(jiǎng)是歷屆中含金量最低的暴构，可謂辛辣跪呈；另一種是贊美段磨，例如鮑捷老師在演講中說：“2006年，Tim Berners-Lee（就是我們的神）耗绿，已經(jīng)看不慣這種事情了苹支。他說，要有光Ｎ笞琛（呵呵）不是债蜜，要有Linked Data，于是就有了Linked Data究反。他發(fā)了個(gè)圣旨之后寻定，大家都開始研究∨簦”特姐，他還說了： “但是很不幸，1998年黍氮，它落入了邏輯學(xué)家的魔爪。2004年浅浮，被一群邏輯學(xué)家綁架了一個(gè)怪胎在上面沫浆，這個(gè)怪胎叫RDF語義」鲋龋”专执，以及：“我們回過頭來看，向工程妥協(xié)的時(shí)候郁油，我們就勝利本股。向教條主義堅(jiān)持的時(shí)候，我們就失敗桐腌≈粝裕”

我是個(gè)智商一般的普通從業(yè)者，完全迷惑了案站，不知道該聽那一邊的躬审，知識(shí)儲(chǔ)備完全不具備這個(gè)判斷能力。得蟆盐，都聽一下吧承边。 尼克老師的人工智能簡(jiǎn)史成了我的工具書，隨手翻石挂。其中關(guān)于學(xué)界的八卦逸事讀起來有鹽有甜博助，滋味十足。 我手頭隨手翻的痹愚，還有一套金瓶梅富岳，清河縣翻騰的是哥弟爹爺蛔糯、姐妹姑婆，計(jì)算機(jī)學(xué)界里翻騰的就是師徒弟子城瞎、教授博士渤闷，都一樣精彩。

人工智能還在曲折前行脖镀，故事瑣碎一郎當(dāng)飒箭。知識(shí)表示也好，邏輯推理也好蜒灰，還在步步向前弦蹂。知識(shí)圖譜生逢其時(shí)，數(shù)據(jù)積累已多强窖，人們需要計(jì)算機(jī)能夠理解數(shù)據(jù)的語義關(guān)系凸椿，深度學(xué)習(xí)也需要人類給它喂點(diǎn)精料，而不是一堆無意義的字符串讓它啃得口吐白沫翅溺。

有了這教具脑漫，計(jì)算機(jī)這孩子會(huì)越來越聰明。反過來說咙崎，人類也會(huì)越來越聰明优幸，畢竟，教孩子的同時(shí)褪猛，自己也有提高网杆。人類的自然語言，太笨拙了伊滋。如果有一天碳却，外星人來造訪，聽了英語中文那模糊不清嘟嘟囔囔的黏糊勁笑旺，沒準(zhǔn)拋開人類直接對(duì)話計(jì)算機(jī)昼浦。計(jì)算機(jī)就從知識(shí)圖譜里推理并檢索出一條知識(shí)給外星人: