人工智能知识图谱基本概念-人工智能知识图谱基本概念是什么

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能知识图谱基本概念的问题，于是小编就整理了4个相关介绍人工智能知识图谱基本概念的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能知识图谱就业咋样？
2. 什么是人工智能？
3. 人工智能构建知识系统的两大基本技术是？
4. 知识图谱为什么可表示大数据？

人工智能知识图谱就业咋样？

人工智能知识图谱就业前景很好。知识图谱自2012年提出至今，发展迅速，如今已经成为人工智能领域的热门问题之一。目前国内知识图谱发展非常迅速，学术界和工业界的研究热情很高。人工智能知识图谱专业非常好就业。因为该专业是目前的热门专业，也是在社会经济，国计民生，应急救援，国防科技等领域应用十分广泛，前景十分广阔，生命力极其强大的专业。

什么是人工智能？

人工智能是指计算机在具备自然学习的能力的情况下为人们提供各种更加自然，人性化的服务。人工智能是对人类意识，思维过程的模拟，能像人那样思考。

目前的人工智能具备以下四种能力：

1.语音能力：语音识别和语音合成的能力。

2.图像能力：图像能力是指计算机看一个图片，不止能看见还能看的懂。

3.自然语言处理能力：使计算机通过知识图谱，能够有像人一样具备认知，规划，逻辑推理生成生动自然的文字或语音。

4.用户画像：通过用户相关信息的解锁使计算机记住每一个用户，从而提供个性化的服务。

人工智能主要用于医疗，军事，民生等行业，通过自主学习和大数据分析为人们提供更便利快捷的服务。

人工智能构建知识系统的两大基本技术是？

人工智能技术关系到人工智能产品是否可以顺利应用到我们的生活场景中。在人工智能领域，它普遍包含了机器学习、知识图谱、自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识别、AR/VR七个关键技术。

虚拟现实/增强现实从技术特征角度。按照不同处理阶段，可以分为获取与建模技术、分析与利用技术、交换与分发技术、展示与交互技术以及技术标准与评价体系五个方面。

知识图谱为什么可[_a***_]大数据？

我们迎来了大数据时代，大数据具有规模性、多样性、快速性和真实性等特点。大数据正在改变我们的生活、工作和思考方式。在这样的背景下，大数据对智能服务的需求已经从单纯的搜集获取信息，转变为自动化的知识提供服务，这也给知识工程提出了很多挑战性的问题。我们梳理了

1.知识工程的42年发展历程，总结知识工程的演进过程、技术进展以及为机器智能所做的贡献

第一阶段从1950-1***0年代的图灵测试；第二阶段，1***0-1990年代的专家系统；第三阶段1990-2000年代的Web1.0万维网；第四阶段，2000-2006年代 Web2.0 群体智能；第五阶段，2006年至今的知识图谱。2006以后，对***进行结构化，例如DBpedia、Y***O和Freebase等。Google的知识图谱（knowledge graph）就是收购了Freebase之后产生的大规模知识图谱。除了通用的大规模知识图谱，各行各业也在建立行业和领域的知识图谱和广泛应用，包括语义搜索、问答系统与聊天、大数据语义分析以及智能知识服务等，更多知识图谱的创新应用还有待开发。

2.知识工程与大数据机器学习的结合

随着信息技术进步和大数据时代的到来，大数据机器学习也得到快速发展，已经成功应用于语音识别、图像识别和机器翻译等。目前的大数据机器学习能够给予一些决策支持，但用户不会满足于只给推荐结果，用户希望的习得的模型解释给出的模型为何成功何时成功等。这就是可解释的人工智能，这就需要与人的认知进行结合。比如机器自动识别出一张图片中的物体是猫，它还需要告诉我们为什么判断为猫，如应为猫有毛、有胡须有爪子等毛的特征，也就是告诉人们机器做决策的依据是什么。由此可见，大数据深度学习学到的是事物底层特征空间，人能理解的对应的是事物语义空间，这当中存在语义鸿沟，而知识图谱可以用来弥合这个鸿沟。在大数据环境下，我们可以***用自动或者半自动方法利用大数据机器学习方法从大数据中获得知识，由此建立大数据环境下智能系统。

3.大数据环境下知识图谱的研究和挑战

当前知识驱动和数据驱动的人工智能方法，以符号表示为代表的知识驱动方法表示的知识明确、可以举一反三、进行解释和推理。而大数据深度学习为代表的数据驱动方法可以进行感知和记忆，进行关联计算，但是难以解释其推理计算过程。因此两种方法的融合为我们研究基于知识的智能技术提供了契机。

同时，两种方法的融合也带来许多挑战性问题。下面从组成知识工程生命周期的知识建模、知识获取、知识存储和计算、以及知识重用的四个阶段看每个阶段所面临的挑战。

①知识表示方面，主要是研究大数据知识表示的理论与方法，使知识既具有显式的语义定义，又便于大数据环境下的知识计算与推理。②知识获取与融合方面，主要研究知识获取和语义关联技术。目前符号表示的知识是稀疏的，如何在知识稀疏和大数据环境下研究知识引导的知识获取方，获得大规模和高精度的知识是我们面临的挑战。

③知识计算和推理方面，当前基于符号的推理虽然有一些很好的推理工具，但是大规模知识推理效率还很受约束。深度学习或概率的推理方法方便计算但是难以解释。大数据环境下知识计算和推理需要研究深度学习和逻辑规则相结合的知识推理和演化方法，以提升新知识发现的能力。

到此，以上就是小编对于人工智能知识图谱基本概念的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能知识图谱基本概念的4点解答对大家有用。

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