المصدر: عناوين الأكاديمية

4400 كلمة المادة هي القراءة الموصى بها 10+ دقائق.

"على معرفة الطريق أطلس: إنتاج تمكين المعرفة الذكية وذكي من المعرفة"

ونحن نعلم جميعا خريطة المعرفة الحالية هي مصدر قلق في الحقل الحالي لفرع الذكاء الاصطناعي، وهناك تصنيف يسمى "خريطة المعرفة." بعبارات بسيطة، فإن خريطة مفهوم المعرفة واصفا العالم الموضوعي في شكل العلاقة منظم بين الكيان والتعبير عن المعلومات من شبكة الإنترنت أقرب إلى شكل من أشكال الإدراك البشري في العالم.

وهذا أيضا هو الوقت AI من ثلاثة مواضيع: "في علم رسم الخرائط الطرق: معرفة تمكين توليد المعرفة الذكية وذكي،" جامعة كاليفورنيا في لوس أنجلوس (UCLA)، أستاذ مشارك الشمس يي تشو، مونتريال، معهد التعلم كندا (MILA) خوارزمية الباحث تانغ بناء الأكاديمية الصينية للأتمتة العلوم شارك الباحث المشارك ليو كانغ معا في على الطريق.

الرجاء الآن أن نفكر في مكان الحادث، وتخيل أنك مسؤولي الشركة مشروع طبي يريدون الآن لبدء Q الصحي ومشاريع A، والآن اخترت التركيز على الأموال والقوى العاملة لبناء الثروة خريطة الطبية المعرفة، أو تجميع الموارد والقوى البشرية لتطوير كفاءة Q الخوارزمية؟ كيف تختار؟

هندسة المعرفة الماضي والحاضر

قبل الدخول إلى مجال خريطة المعرفة، ونحن قد ترغب في النظر إلى أكثر من أربعة عقود من مشاريع التنمية المعرفة. بعد تطور التقدم التكنولوجي وهندسة المعرفة تلخيص الذاكرة، والهندسة المعرفة التي يمكن تقسيمها إلى خمس مراحل مبدع: فترة اختبار تورينج، وفترة نظام خبير، فترة Web1.0 من الشبكة العالمية، وفترة Web2.0 من سرب الاستخبارات والويب 3.0 رسم خرائط فترة المعرفة، كما هو مبين أدناه:

تطوير هندسة المعرفة

1950-1970 الفترة: اختبار تورينج - ولد هندسة المعرفة في وقت مبكر

الذكاء الاصطناعي صمم للسماح للآلة على حل المشاكل المعقدة مثل البشر، واختبار تورينج هو وسيلة لتقييم الاستخبارات. هذه المرحلة لديه طريقتين: رمزية وروابط العقيدة. رمز ترى أن نظام الرمز المادي الشروط الضرورية والكافية لالسلوك الذكي، يرتبط مبدأ أن الدماغ (الخلايا العصبية وآلية ربط الخاصة بهم) هي أساس كل نشاط المخابرات.

هذه المرحلة من العمل هو تمثيلية من حل المشاكل العامة (GPS): تمثيل رسمي المشكلة عن طريق البحث، من الحالة الأولية للمشكلة، جنبا إلى جنب مع القواعد أو التمثيل للحصول على الدولة المستهدفة. واحدة من أكثر التطبيق الناجح لنظرية اللعبة ونظرية إثبات وأجهزة أخرى.

تمثيل المعرفة من الفترة هي: المنطق الرياضي، تمثيل المعرفة القائم على المنطق وقواعد الإنتاج وشبكة دلالية.

مينسكي رائدة في هذه الحقبة من الذكاء الاصطناعي وهندسة المعرفة، مكارثي نويل وسيمون إلى أربعة علماء لأنهم يرون آلة، وقدمت لغة الذكاء الاصطناعي ومشكلة عامة لحل العمل المتميز والجوانب الشكلية للغة في عام 1969، 1971، 1975 جائزة تورينج.

1970-1990 الفترة: خبراء النظم - هندسة المعرفة فترة ازدهار

بدأت 70 عاما، وتحول إلى إنشاء الذكاء الاصطناعي النظم القائمة على المعرفة، من خلال "محرك الاستدلال + المعرفة" لتحقيق المخابرات الجهاز، وظهرت خلال هذه الفترة العديد من المجالات المحددة نظاما ناجحا الخبراء، مثل التشخيص الطبي نظام خبير MYCIN، وتحديد التركيب الجزيئي النظم الخبيرة DENRAL والنظم الخبيرة XCON استكشاف الأخطاء وإصلاحها الكمبيوتر.

مؤسس أستاذ فيغنبوم ستانفورد الذكاء الاصطناعي مختبر في تقرير المشروع 1980: مفهوم هندسة المعرفة "هندسة المعرفة الجانب التطبيقية الذكاء الاصطناعي" في، من إنشاء مجموعة أساسية من هندسة المعرفة في الذكاء الاصطناعي.

تمثيل المعرفة خلال هذه الفترة هناك تطور جديد، بما في ذلك الأطر والبرامج النصية. في أواخر 1980s كانت هناك العديد من منصة تطوير نظام خبير يساعد على معرفة مجال المعرفة خبير في جهاز الكمبيوتر يمكن التعامل معها.

1990-2000 الفترة: Web1.0 الشبكة العالمية

في عامي 1990 و 2000، كان هناك العديد من نطاق واسع المعرفة بناء مصطنع، بما في ذلك الاستخدام المكثف للغة الإنجليزية وردنت، مراكز الشباب الإصلاحية التعقل المعرفة باستخدام النظام أولا التمثيل المسند منطق المعرفة، وكذلك الصينية HowNet.

الشبكة العالمية للناس لإنتاج 1.0 يوفر منصة مفتوحة للنص مخصصة باستخدام محتوى HTML، متصلة بواسطة ارتباط تشعبي النص بحيث يمكن للجمهور تبادل المعلومات.

اقترح W3C الموسعة توصيف لغة XML، وهيكل شبكة الإنترنت لتحقيق مضمون الوثيقة تميزت تحديد العلامات، وتبادل واسع النطاق للتمثيل المعرفة ووضع الأساس لبيئة الإنترنت. في هذه الفترة، اقترحت الدراسة أيضا تمثيل المعرفة تمثيل المعرفة الأنطولوجيا.

2000-2006 الفترة: Web2.0 سرب الاستخبارات

في عام 2001، وعلى نطاق واسع مخترع شبكة الويب العالمية، 2016 جائزة تورينج تيم بيرنرز لي نشرت في مجلة ساينتفيك أمريكان في ورقة "والويب الدلالي" اقترح رسميا مفهوم الويب الدلالي، والمقصود محتوى الإنترنت إلى أن تنظم التمثيل الدلالي ومحتوى الإنترنت باستخدام التكوين الأنطولوجيا الدلالي وصفها، وصفحات الويب للحصول على المعلومات الدلالي تحديد المعلومات الدلالي الويب الدلالي، وبالتالي الحصول على المحتوى على شبكة الإنترنت، وجعل آلة يمكن أن تعمل معا بشكل أفضل. والدلالي لغة الترميز مزيد من W3C RDF (إطار وصف الموارد) والبومة (الويب الأنطولوجيا التعبير اللغة)، الخ مواصفات تمثيل المعرفة يصف دلالات محتوى ويب على شبكة ويب العالمية.

الشبكة العالمية يجعل ظهور المعرفة المعرفة من مغلقة لمعرفة مفتوحة، وبناء المعرفة من المعرفة مركزية تصبح مجموعات التوزيع الذكية. يتم تعريف المعرفة نظام خبير الأصلية داخل النظام، يمكننا الآن تحقيق الروابط المتبادلة بين مصادر المعرفة، يمكن أن تولد المزيد من المعرفة عن طريق جمعية بدلا من إنتاجها بالكامل من قبل الناس ثابتة. حدث ذلك خلال سرب الاستخبارات، ممثل الأكثر شيوعا هو ويكيبيديا، المستخدم هو في الواقع لبناء المعرفة، والتي تعكس مساهمة عامة المستخدمين المعرفة الإنترنت بنية تحتية هامة لمعرفة رسم الخرائط على نطاق واسع اليوم.

منذ عام 2006: فترة الويب 3.0 لرسم الخرائط المعرفة

المحتوى على شبكة الإنترنت يمكن تحويلها لتشغيل تطبيق ذكي للحوسبة والمعرفة مفهومة والآلة هو الهدف من هذه الفترة. ابتداء من عام 2006، حققت ظهور وتقدم طريقة استخراج كتلة نطاق شبكة المعلومات ويكيبيديا البنية الطبقية مصادر المعرفة الغنية، مما يجعل نطاق واسع طريقة اكتساب المعرفة تقدما كبيرا. وفتحا مشروع مراكز الشباب الإصلاحية، ومؤتمتة وردنت وHowNet وغيرهم من الجسم المتقدمة من ناحية المعرفة والمعرفة المختلفة المكتسبة خلال هذه الفترة، ويعمل في حجم الشبكة.

أصبحت خريطة المعرفة الحالية تلقائيا بناء قاعدة معرفية البحث الدلالي، تحليلات البيانات الكبيرة، تكامل البيانات والتوصية الذكية للأصول قوية في مجال الصناعة على نطاق واسع ويجري استخدامها على نطاق واسع. والمثال النموذجي هو الاستيلاء على الحقل فريبيس بعد جوجل أطلقت في عام 2012، ورسم خرائط المعرفة (الرسم البياني المعرفة)، الفيسبوك في خريطة البحث، ومايكروسوفت ساتوري وكذلك الأعمال التجارية، والمالية، وعلوم الحياة وغيرها من قاعدة محددة المعرفة. وتضم الشبكة الأكثر تمثيلا على نطاق واسع من العمل واكتساب المعرفة DBpedia، فريبيس، KnowItAll، WikiTaxonomy وياجو، وBabelNet، ConceptNet، DeepDive، NELL، Probase، ويكي بيانات، XLORE، Zhishi.me، CNDBpedia وهلم جرا. هذه خريطة المعرفة يتبع نمط نموذج البيانات RDF التي تحتوي على عشرات الملايين من مائة مليون مستوى النطاق أو كيان، أو عشرة مليارات ويتم تنظيم المليارات من الواقع (أي قيم السمات والعلاقات مع الكيانات الأخرى)، وهذه الكيانات في الآلاف جسدت مفهوم من قبل هيكل الدلالي الآلاف من العالم الموضوعي.

في دراسة ميدانية هندسة المعرفة، جعلت الأكاديمية Ruqian CAS نظام لو للعلوم والباحثين الحاسبات ZHONGZHI شي وغيرهم من الجيل القديم من الباحثين هندسة المعرفة مساهمات بارزة في الصين البحوث الهندسية المعرفة وتدريب الموظفين، لو Ruqian أكاديمي لأنه في هندسة المعرفة وقائم على المعرفة نظم والعمل الإبداعي لجعل هندسة البرمجيات، والمساهمة الرائدة في مناطق واسعة من المعرفة، وفاز الأول "الذكاء جائزة أفضل إنجاز وو ون جيون اصطناعية".

14 فبراير 2011، استقل آي بي إم "Waltson" العملاق مسابقة المعرض في أميركا المفضل "شقاء" (شقاء)، وهما بطولة التحدي هذا البرنامج كين - جينينغز وبراد - روتر، أول من أي وقت مضى لتحقيق الإنسان والحاسوب مسابقة المواجهة، والفوز بما يصل الى 1000000 $ من أموال الجائزة.

"Waltson" من قبل خوادم IBM 10. يستخدم ملقم نظام التشغيل لينكس، وإن لم يكن شبكية، ولكن واتسون بتخزين عدد كبير من الكتب والأخبار والمعلومات سيناريو، نقلا عن، مختارات و "موسوعة عالمية للكتاب"، والملايين من البيانات، كلما دفعت بعد قراءة المشاكل "Waltson" في أقل من ثلاث ثوان في قاعدة البيانات الخاصة بهم "حفر ثلاثة أقدام"، التي تم إطلاقها في بحث طويل للحصول على معلومات على ما يصل إلى 200 مليون سنة.

كيف أنه من البيانات التي تم الحصول عليها في هذه الإجابة العظمى ذلك؟ بطبيعة الحال، فإن العملية الفعلية هي معقدة للغاية ويحتاج إلى استخراج من البيانات الخام بيانات مفيدة الفوضى، تلك المعلومات، لفهم معناها، وهذا هو، على أساس هذه المعرفة، وأخيرا جلب هذه المعرفة إلى عمل بالنسبة لنا لإنتاج المخابرات.

رسم خرائط المعرفة تعتمد أساسا على ما إذا كان العمل لبناء، أو تلقائيا من قبل الجهاز لبناء؟

وكانت شبكة شعبية لبعض النكات مثل هذا الحوار.

A: "ماذا تفعل ذلك؟"

B: "تفعل الذكاء الاصطناعي".

A: "أنت مسؤول عن أي جزء من الذكاء الاصطناعي من ذلك؟"

B: "أنا مسؤول عن هذا الجزء من الدليل."

ورغم أن هذا هو مجرد مزحة، ولكن في الواقع في عملية بناء خريطة المعرفة، وضرورة لا غنى عنها الكثير من تورط الذكاء الاصطناعي. في بعض خريطة بناء المعرفة في مجال العمودي، تحتاج إلى أن ينطوي على الكثير من الحكمة حتي الخبراء. وعلى الرغم من الأوساط الأكاديمية والصناعة تعمل جاهدة في محاولة لاستخراج الكيانات تلقائيا واكتشاف العلاقات بين الكيانات، ولكن القيود دقتها الرصاص في بعض المناطق من التسامح مع الخطأ منخفض جدا، مثل المجال الطبي، وربما لا تكون كذلك التطبيقات.

ويتفق ثلاثة مدرسين عموما التي تجمع بين اصطناعية شبه التلقائي هي الطريقة المثالية لبناء المعرفة من الخريطة الحالية. وقال ليو المعلم سيلة لتمثيل المعرفة المعرفة نريد أن نظهر لا تزال هناك قيود، لبناء خريطة المعرفة من مجال صعب جدا ويتطلب باستمرار بيانات عن الطلب تجديد. بشكل عام، وبناء والحفاظ على خريطة المعرفة هو ذاته شيء تستغرق وقتا طويلا، والمشاركة العمل على تحسين دقة، لا يمكن التخلي عنها تماما من الذكاء الاصطناعي. الشمس المعلم ان اقول لكم، معلمتها أستاذ هان جيا وى الأكاذيب التركيز مؤخرا في بناء خريطة أتمتة المعرفة.

إدماج المعارف اللازمة لتعيين ذلك؟

خرائط المعرفة يمكن بناؤها من أي مؤسسة أو الحرية الفردية، ومصدر واسعة من البيانات وراء ذلك، متفاوتة الجودة، مما أدى إلى وجود التنوع وعدم التجانس بينهما. التكامل الدلالي هو أن تكون قادرة على طرح مختلف دمج التشكيلات المعرفة في شكل موحد، بما يتفق وموجزة، لإنشاء التفاعل العملي بين التطبيقات التي تستخدم خرائط مختلفة من المعرفة.

التكامل الدلالي للعمليات المشتركة

وتشمل التقنيات المستخدمة عادة الأنطولوجيا مطابقة (كما يشار إلى رسم الخرائط الأكبر)، والأمثلة على قوة مطابقة (وتسمى أيضا الكيانات المحاذاة، أشياء عادية يشير الهضم)، والانصهار المعرفة.

وفي هذا الصدد، اتفق ثلاثة مدرسين أن دمج خريطة المعرفة ضروري . لأن القضايا التي تتطلب خارطة شاملة من أجل الإجابة على عدد من المجالات، معلومات مختلفة من مختلف تغطية خريطة المعرفة، يمكن للتكامل بناء خريطة المعرفة أشمل. أكد السيد سون التكامل رسم الخرائط المعرفية بين لغات مختلفة هي معظم مطالب هامة على الخريطة الطبيعية هي أكثر استكمال التكامل أفضل وأكثر الرأسي للمعرفة إلى أقصى حد ممكن، ثم مزيد من المساعدة المنطق. وقال ليو أنه عندما تواجه مع دمج موضوعين: الأول هو عبارة مفتاح مختلفة وشخصيات بين خرائط مختلفة، والآخر هو ما إذا كانت العلاقة بين حالات من أنماط مختلفة.

واحدة من "معظم تاريخ مثير للجدل من مشروع الذكاء الاصطناعي" مراكز الشباب الإصلاحية

مرة واحدة تحظى بشعبية كبيرة في الولايات المتحدة لمشروع مراكز الشباب الإصلاحية يمثل نموذجي الشبكة Web1.0 العالم خلال تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي والتفكير، بل وأكثر من المدهش هو أن هذا المشروع بدأ في عام 1984، ولا يزال حتى يومنا هذا، ودائما تحت الإنشاء، ويسمى وهو واحد من "معظم تاريخ مثير للجدل من مشروع الذكاء الاصطناعي،" لذلك فلا مناص من أن وجهات نظر النقاد، لخصت أساسا على النحو التالي:

• تعقيد النظام: وقد خلق نظام المعرفة الموسوعية الطموح، ولكن إضافة جميع المعارف من المهندسين المعرفة معين يدويا في النظام
• وأعرب عن معرفة واسعة من المبادرين محددة من القضايا التدرجية، وخاصة في شكل الثوابت
• تفسير مفهوم المادة خصائص مرضية، الداخلية والخارجية ليست واضحة في سمات تميز

ليو بصراحة هذا هو فشل المشروع، السيد سون يمثل أيضا الشعب بأسرع معدل نمو المعرفة، وهي ليست مجدية.

بالإضافة إلى "بحث عن البحث، نلقي نظرة على" معرفة أكثر عمقا من السيناريوهات خريطة ماذا؟

وتطبيق المعرفة المعرفة تكون قادرة على تعيين البيانات نموذج الطلب وميدانية محددة والجمع بين سيناريوهات الأعمال ومساعدة مجال تحويل الأعمال التجارية. وتشمل التطبيقات النموذجية المعرفة رسم خرائط لتوصية ذكية، البحث الدلالي، الأسئلة الذكية والأجوبة وكذلك دعم اتخاذ القرار البصرية الثلاثة. كيفية تصميم وتنفيذ متطلبات العمل لتطبيق خريطة المعرفة، وتكييفها على أساس الخصائص البيانات هي مؤسسة بحثية رئيسية تطبيقات خرائط المعرفة.

وقال ليو انه بصرف النظر عن عامة الناس لرؤية "بحث عن البحث، نلقي نظرة"، وهناك الكثير من المعرفة خرائط للعب دور وراء الكواليس، مثل تقييم المخاطر الموصى بها من القطاع المالي، والائتمان، والمورد الكهرباء في مجال القطاع المصرفي APP المشهد والتعليم؛ وقال تانغ المعلم أنه بالإضافة إلى المجال الطبي، وهناك العديد من المشاهد لها خريطة المعرفة العملية.

معرفة كيف خرائط ينبغي أن تطبق أكثر ذكاء لهذه السيناريوهات؟

هناك الكثير من الناس سوف البحوث التطبيقية لرسم الخرائط الذكية مسابقة المعرفة، والترجمة الآلية والتوصيات، وما السيناريوهات. ومع ذلك، في كثير من السيناريو العملي، مع خريطة المعرفة لن يحسن تأثير كبير، قد يكون هناك حتى الانخفاض. الصعوبات هناك نوعان من الممكن عند واحد غير مكتملة خريطة المعرفة ذاتها، مما أدى إلى تأثير محدود، وثانيا، سلسلة المعرفة إلى خرائط لكل مهمة محددة، قد يعرض الكثير من الأخطاء.

وأعرب ليو الأسباب في تطبيق خريطة المعرفة من المشهد هو أن تأثير أسوأ من نقطتين، الأولى تعتبر منخفضة جدا لتغطية خريطة المعرفة، والثانية هي المعرفة القائمة والتعبير لا يمكن أن تتوافق على. إذا يمكن للمستخدم التنبؤ مقدما احتياجات وتطبيقات الخرائط، ويتم تكرير البيانات، أكثر قدرة على تطبيق الى مكان الحادث.

وقبل الطريق

إذا كان المستقبل من آلات ذكية لديهم الدماغ والمعرفة رسم خرائط الدماغ هي هذه القاعدة المعرفية، لصالح المخابرات البيانات الكبيرة أمر مهم، ومعالجة اللغة الطبيعية لها تأثير المناطق العميقة من استرجاع المعلومات والذكاء الاصطناعي.

أعمال الشركة محرك البحث التي يقودها الآن عمالقة الإنترنت قد أدركوا الأهمية الاستراتيجية لمعرفة رسم الخرائط، فقد استثمرت بكثافة تخطيط المعرفة ورسم الخرائط، ومتزايد الأهمية شكل محرك البحث النفوذ. في الوقت نفسه، ونحن أيضا نشعر الطيف بقوة أن المعرفة خريطة يزال في مراحله الأولى، أكثر من معرفة الأعمال التجارية محدودة جدا من سيناريوهات التطبيق. يمكن أن ينظر إليه في الفترة الزمنية القادمة، سوف خريطة المعرفة تكون كبيرة المخابرات البيانات مشكلة البحث الحدودية، وهناك العديد من القضايا الهامة التي يجب أن تكون مفتوحة الأكاديمية والصناعة لنعمل معا على حل.

المحرر: هوانغ Jiyan تم التعليق بواسطة: لين يي لين - انتهى -

تسينغهوا الانتباه - بيانات أكاديمية تشينغداو للعلوم قناة الصغرى الرسمية منصة الجمهور " بيانات الإرسال THU "أيتها الأخوات ولا". إرسال البيانات THU "لرعاية المزيد من المحاضرات ونوعية المحتوى.