知识图谱的未来：机遇、挑战与人工智能的融合

“知识图谱研究挑战与机遇”是复旦大学知识工场实验室肖仰华教授在2017年的一次讲座内容，探讨了知识图谱领域的最新进展、应用场景的变化以及面临的机遇与挑战。 知识图谱作为一种重要的数据组织和管理方式，自Google在2012年引入知识图谱（KG）以来，已经在多个方面经历了显著的变革。知识图谱的应用场景不再局限于通用搜索，而是扩展到了特定领域和行业，如推荐系统、数据分析和推理等复杂的任务中。它从简单的实体识别发展到深度关系的挖掘，从解答“是什么”（what）的问题进化到解析“为什么”（why）的问题，并且促进了更加自然的人机对话交互。 技术生态也在快速演进，深度学习的进步在数据丰富的场景下取得了显著成果，推动了英文知识图谱的积累，为其他语言的图谱构建提供了基础。自然语言处理（NLP）虽然发展迅速，但在某些方面仍需成熟。肖仰华教授强调，人工智能不只是机器学习，知识图谱也不仅仅是知识获取或知识表示，而数据在模型中的价值超过了模型本身。 知识图谱的构建面临着诸多挑战，包括有效的构建策略和方案、在样本稀疏环境下获取领域知识、数据与知识的深度融合模型的建立、大规模常识知识的获取与理解、人机协作机制的设计、知识驱动的机器学习模型以及知识驱动的搜索和推荐系统。他提倡以应用为导向而非单纯依赖技术进步，通过循环迭代的方式逐步完善，利用知识的跨语言特性，避免从零开始构建，并且倡导人机协作的有效机制。 在人工智能领域，知识被认为是力量，正如Edward Feigenbaum所言。肖仰华教授的讲座内容提醒我们，知识图谱的发展和应用不仅需要技术的创新，还需要对应用场景的深刻理解，以及在人机协作、数据利用和模型构建上的持续探索。