干货系列(五) | 知识图谱的发展趋势

2021-09-10 10:47:47 阅读 6230

前言

知识的沉淀与传承,铸就了人类文明的辉煌,也将成为机器智能持续提升的必经道路。在人工智能时代,得“知识者”得天下。本周我们将走进知识图谱的现状与未来,从宏观角度了解知识图谱的发展概况。

系列(五)主要包含3个方面: 

1.知识图谱发展历程

2.知识图谱应用现状

3.知识图谱未来展望

全文预计阅读时长为7分钟。


1

发展历程


总的来说,知识图谱发展至今可以总结为三个时期和五个阶段。三个时期分别是启蒙期、成长期和发展期,五个阶段分别是基础概念阶段、专家系统阶段、web1.0阶段、web2.0阶段和知识图谱阶段。




1950-1977年:启蒙期


该时期包含了基础概念阶段和专家系统阶段的开端,这一时期文献索引的符号逻辑被提出和应用。



▷1956年8月,在美国汉诺斯小镇宁静的达特茅斯学院中,几位心理学家、数学家、计算机科学家、信息论学家聚在一起,举办了一次长达2个月的研讨会,认真而热烈地讨论了用机器模拟人类智能的问题。他们为会议的内容起了一个响亮的名字:人工智能(artificial intelligence),至此人工智能学科诞生。


1977-2012年:成长期


该时期包含了大部分专家系统阶段和Web 1.0和2.0阶段,在此期间出现了很多如WordNet、Cyc、Hownet等大规模的人工知识库,知识工程成为了人工智能重要的研究领域。2012年,Google正式提出的知识图谱概念,开启了现代知识图谱的序章。



▷20世纪60年代-70年代,人工智能迎来第一次寒冷的冬天,不切实际的研发目标带来接二连三的项目失败、期望落空。在这一特别的时期,研究者爱德华·费根鲍姆站了出来,在他的带领下,专家系统诞生了。1977年,费根鲍姆将其正式命名为知识工程。


2012年至今:发展期


中国企业开始入局,科技公司们依托自身业务,在搜索引擎、电商、医疗等领域开始应用知识图谱技术;业务服务商们也从大数据赛道中脱颖而出,将知识图谱技术拓展到安防、金融、公安等更多领域,逐步跳出感知智能的商业局限,未来无限。


2

应用现状


据艾瑞咨询2020年11月最新发布的《知识图谱白皮书》,2019年涵盖大数据分析预测、领域知识图谱及NLP应用的大数据智能市场规模约为106.6亿元,预计2023年将突破300亿元,年复合增长率为30.8%。


其中,2019年知识图谱核心产品的市场规模约为65.0亿元,预计2024年将突破200亿元,年复合增长率达到20.4%。




此外,知识图谱技术的应用也进一步带动传统企业智能运维效率升级,2019年中国知识图谱技术预估带动经济增长规模达391.8亿元,预计到2024年将突破1000亿元。


据国家工业信息安全发展研究中心和工信部电子知识产权中心发布的《2020人工智能中国专利技术分析报告》,知识图谱技术专利申请量整体也呈现稳中上升的趋势。



▷我国知识图谱领域专利申请量年度变化趋势(2020年统计数据截止至2020年10月底,受公开滞后影响,统计数据为不完全数据)


自2012年起,我国知识图谱技术领域内专利申请增长速度显著加快,2019年申请量达到巅峰,全年共申请4966件相关专利,智器云也是重要贡献者之一。据不完全数据统计,2020起始截止到2020年10月底,该领域的专利申请量已达到1942件,知识图谱技术正成为各权利主体获取人工智能产业竞争力的有力武器。


3

未来展望


近年来,知识图谱发展呈现势如破竹之势,相关科研获奖也呈现明显上升趋势。


2018年,我国知识工程领域的陆汝钤院士凭借在知识工程和相关领域作出的系统和创造性工作,以及在大知识领域的开创性贡献,荣获了首届“吴文俊人工智能最高成就奖”,这对研究知识工程的后辈来说是极大的鼓舞。



陆汝钤


中国科学院院士,计算机科学家,复旦大学教授、博士生导师。


以人工智能、知识工程和基于知识的软件工程为主要研究方向,是中国该领域研究的开拓者之一。


目前知识图谱的发展和应用状况,除了通用的大规模知识图谱,各行业已经初步建立了行业和领域的知识图谱,如智器云情报分析领域的知识图谱等。


未来知识图谱的发展方向或将呈现多元化趋势,一方面创新的知识图谱形态,构建多模态知识图谱,拓展知识图谱的应用场景和领域;另一方面知识图谱与区块链技术结合发展,优化知识来源管理、知识储存和更新、知识产权保护。




除了正面的价值与前景,知识图谱也存在着一定的挑战与风险。复旦大学肖仰华教授提到了知识图谱在成本与效用上的矛盾,强调知识图谱落地应用的成本巨大,大部分知识图谱更像是锦上添花而非雪中送炭。还有部分学者提到在利用知识图谱进行风险评估的过程中存在的隐私泄露等危险,这些问题不容小觑。


学者梅塞尼曾说过,“技术本身是手段和工具,使技术成为善与恶的,是创造和使用技术的人。”知识图谱技术也是一样,它所带来的好与坏,完全取决于使用者的处理方式。



▷复旦大学肖仰华教授在《从知识图谱到认知智能》的主题报告中,重点梳理了新一代知识工程技术面临的机遇与挑战。


中科院院士、清华大学人工智能研究院院长张钹教授认为,“人工智能推动到新阶段的过程,注定会是一个漫长的过程,这依赖于教学、脑科学等结合以实现底层理论的突破。”


我们对于知识图谱技术的应用,应该是克制且循序渐进的。未来,智能产业一定会迎来更多的发展机遇,智器云将始终保持着科技向善的初心,创造更多有价值的产品!在知识图谱的浩瀚海洋里,智器云“星罗万象”即将闪耀登场!敬请期待!



本周是知识图谱系列文章的最后一篇,在这一系列中,我们分享了知识图谱的相关概念、技术内涵、应用现状和发展趋势,希望大家都能有所收获!“Knowledge is the power in AI”,知识图谱的未来,必将精彩无限。


参考文献


[1]人工智能产业中不可忽略的技术领域之知识图谱.IPRdaily

[2]《2020年中国面向人工智能“新基建”的知识图谱行业白皮书》.艾瑞咨询

[3]《2020人工智能中国专利技术分析报告发布,显示创新发展新态势》.中国日报网

[4]《知识图谱白皮书2020》.艾瑞咨询

[5]《2020年中国知识图谱行业研究报告》.艾瑞咨询

[6]《知识图谱发展报告2018》.语言与知识计算专委会/中国中文信息学会

[7]《张钹:AI奇迹短期难再现 深度学习技术潜力已近天花板》.经济观察报

[8]《2020人工智能中国专利技术分析报告》.工信部

[9]《从知识工程到知识图谱全面回顾》.集智俱乐部


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