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文章来源:AG环亚资讯网    发布时间:2020-05-26 16:01:03  【字号:      】

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尤其是之前这项工作一直是人工完成的,例如谷歌词库、百度百科、维基百科等都可以转换为知识图谱,但工作量大、内容异常庞杂。

”6月18日,纪念吴文俊诞辰一百周年活动的“认知智能行业应用大会”举行,中国人民大学高瓴人工智能学院执行院长文继荣表示,要让AI有类似大脑的活动,走到认知阶段,需要让它掌握知识、进行推理。

越密集越准确,AI知识图谱的关系图要做到像“福尔摩斯”一样综合分析,要形成凝集大量信息的知识图谱,这对传统的人工建立知识图谱的效率提出了挑战。 “为此,我们研发出人工智能的解决方式,能够自动从海量的多源异构数据中抽取知识构建关系、理解语义以及与业务场景有效结合,更标准化、效率更高、关联密度能做到更高。

知识图谱的建立非常困难,人类海量的知识如何翻译成机器的语言,并与之建立联系,很成问题。

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AI“大脑”长成要先建知识库“现在的AI处于弱人工智能状态,它没有大脑,要让它形成大脑,最核心的是要有‘知识’。 ”微软亚洲研究院前研究员、北京一览群智数据科技有限责任公司首席执行官胡健表示,如果现有的算法、模型是神经或脑结构,那么知识是大脑能够运转起来的原动力。 让AI获得知识的知识库在业界称为“知识图谱”,它不仅要关注知识点还要关注知识点间的关联。 这些关联将赋予AI联想力。 “提到水,它要反应到密度、透明等多个性质,还要和浇水、能喝的功能联系起来,更高级的是计算出用多大力道去取水。 ”胡健说。

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AI从“感知智能”走向“认知智能”的实践目前在通用状态下比较困难,但在一些诸如反洗钱、侦察等领域正在应用。

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