知识表示与建模：知识图谱在人工智能中的核心作用

知识表示与建模是计算机体系结构中的关键环节，特别是在构建智能系统时。随着人工智能技术的发展，尤其是深度学习和机器学习的进步，知识表示的重要性愈发突出。柏拉图的知识定义为合理性、真实性和被相信的结合，表明知识不仅是事实和概念的集合，更是人类思维模式的体现。机器需要理解和处理的知识包括语言理解、视觉理解等复杂任务，这要求设计出一种能够让计算机理解的人机交互方式。 MIT AI实验室的R. Davis提出了知识表示的五大特性，强调了知识表示的机器标示性、概念模型的定义、推理支持、高效计算的数据结构以及人类可理解性。早期的知识表示研究如语义网络（Semantic Network）展示了概念间关系的结构化表示，WordNet则是这种结构化知识的典型例子。 知识图谱作为知识表示的一种重要形式，是近年来的大数据和人工智能发展中的核心驱动力之一。它以结构化的方式捕捉和组织实体、概念及其相互关系，模拟人类的认知模型，使得互联网信息更容易被搜索引擎、问答系统和智能应用所利用。知识图谱的构建涉及多领域的交叉研究，如认知计算、知识表示与推理、信息检索、自然语言处理等。 知识图谱起源于2012年谷歌的实践，并迅速成为知识工程的关键应用，旨在从大数据中自动化获取知识，提升智能服务的质量。它不仅帮助融合异构数据，提供语义搜索和个性化推荐，还在问答系统和决策支持中发挥着重要作用。费根鲍姆的知识工程定义强调了知识在复杂任务中的核心地位，而知识图谱正是这一理念的实现工具。 在大数据时代，知识图谱促使数据从简单的信息集合升级为包含知识和智慧的资源，推动了数据到智能应用的转化，为用户提供更加精准的服务和决策支持。知识图谱的发展历程反映了人工智能知识工程分支的演进，未来有望在更多领域深化应用，进一步推动人工智能技术的发展。