曾記得十幾天之前否？那時(shí)我們躊躇滿志的跨進(jìn)了2018，滿懷著對(duì)未來的渴望，然后我們驚奇地發(fā)現(xiàn)，2018第一個(gè)火起來的詞叫“撒幣”…...

不是我說啥，這可真出戲啊。

似乎一夜之間，直播答題和這個(gè)叫做”撒幣”的關(guān)鍵詞就火了。王思聰?shù)臎_頂大會(huì)、映客的芝士超人、花椒的百萬(wàn)贏家，一時(shí)之間大佬們瘋狂爭(zhēng)當(dāng)“大撒幣”，人民群眾則紛紛出頭想當(dāng)被幣砸到的那個(gè)幸運(yùn)兒。

當(dāng)然了，不管這些平臺(tái)們?nèi)绾?ldquo;撒”，最終“幣”還是要回到他們自己口袋里的，畢竟做生意是為了賺錢，搞出來這么大場(chǎng)面當(dāng)然是為了放后招，沒聽說過哪位出題讓人答是為了做慈善的。除非來答題的是個(gè)AI，說不定能干到王思聰、周鴻祎們沒幣可撒......

畢竟，答題也是講科學(xué)的對(duì)不對(duì)？

AI答題這件事其實(shí)也不新鮮，不信你百度輸入一個(gè)“長(zhǎng)城有多長(zhǎng)”之類的問題，馬上就會(huì)給你找出來答案。這里就是用了AI的專業(yè)答題“姿勢(shì)”：知識(shí)圖譜。

借著直播答題的春風(fēng)，今天我們來講講知識(shí)圖譜吧。雖然在機(jī)器視覺、語(yǔ)音交互等“網(wǎng)紅技術(shù)”面前，作為AI重要分支之一的知識(shí)圖譜似乎不那么出位。但是以應(yīng)用程度和腦洞指數(shù)來說，這個(gè)技術(shù)絕對(duì)當(dāng)仁不讓。更重要的是，在“AI感知”通向“AI理解”的大路上，知識(shí)圖譜近乎是無法繞開的一道關(guān)卡。

更更重要的是，它能幫你答題啊……

知識(shí)圖譜是什么？

知識(shí)圖譜這個(gè)概念的提出時(shí)間并不算太久，但是要追根溯源理解這個(gè)技術(shù)到底是玩什么的，那可能真要往上倒騰幾十年才行。

上世紀(jì)40年代，人工智能被提出之后，無數(shù)科學(xué)家們就開始琢磨，到底用什么方式能讓機(jī)器模擬出人的智慧呢？琢磨來琢磨去，人對(duì)于信息能夠進(jìn)行關(guān)聯(lián)理解似乎是個(gè)路子。所謂信息關(guān)聯(lián)，就是人類在接受一個(gè)信息后，會(huì)把它放在記憶中進(jìn)行歸納和調(diào)用。比如說你打小認(rèn)識(shí)了你三舅，絕不可能過幾年管他叫二哥......

利用這個(gè)思路，上世紀(jì)50年代末，學(xué)術(shù)界提出了語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)（semantic network）的設(shè)想，打算把數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化的處理，讓單個(gè)信息組合成有聯(lián)系、能共鳴的“知識(shí)”。今天我們用到的很多技術(shù)都來源于語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)，比如機(jī)器翻譯、自然語(yǔ)言處理等等，知識(shí)圖譜也是其中之一。

上世紀(jì)80年代，受到多方面刺激的地球人開始了一次AI復(fù)興運(yùn)動(dòng)，而這次運(yùn)動(dòng)的主角，就是各國(guó)開始打造專家系統(tǒng)和知識(shí)庫(kù)。那時(shí)候科學(xué)家們相信，如果把人類大量知識(shí)進(jìn)行邏輯化關(guān)聯(lián)和語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)，最終人類就能打造出全知全能，啥都懂的人工智能?？上Ш镁安婚L(zhǎng)，最終AI沒等來呢，PC先來了，專家系統(tǒng)紛紛被棄置，但是海量知識(shí)構(gòu)成的知識(shí)庫(kù)卻流傳了下來。

2002年，基于語(yǔ)義Web技術(shù)和Freebase等優(yōu)質(zhì)知識(shí)庫(kù)，谷歌宣布推出了知識(shí)圖譜（Knowledge Graph）概念，并在2013年投入使用。所謂知識(shí)圖譜，實(shí)際上是建立在網(wǎng)頁(yè)百科知識(shí)庫(kù)基礎(chǔ)上，利用語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行知識(shí)關(guān)聯(lián)的技術(shù)。它可以用來幫助學(xué)術(shù)人員快速搜集和理解信息，也可以用來分析情報(bào)，辨別信息真?zhèn)?。在產(chǎn)業(yè)端則為搜索、內(nèi)容推薦和智能問答提供了基礎(chǔ)，成為今天AI領(lǐng)域不是十分熱門，卻也足夠強(qiáng)勢(shì)的一個(gè)技術(shù)類別。

如果說了這么多還沒明白，那就舉個(gè)直白的例子吧：

假如，你這幾天很好奇一個(gè)叫PG ONE的詞為啥火了，然后你去搜索一下，結(jié)果給你推薦的詞是PG TWO、PG THREE......那你就跟沒搜一樣。假如蹦出來兩個(gè)詞，一個(gè)是賈乃亮，一個(gè)是地溝油，那么你就了然了嘛。

所謂的知識(shí)圖譜，就是讓智能體去理解知識(shí)之間網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，并能主動(dòng)以此提供服務(wù)的技術(shù)。

今天的知識(shí)圖譜可專治各種“撒幣”

上文說了知識(shí)圖譜專治各種“撒幣”行為，并不是隨便講講的。我們要知道，2002年知識(shí)圖譜技術(shù)如果跟王思聰們剛一波正面，那是基本沒有勝算的。

這里有幾種可能：首先是假如你的知識(shí)庫(kù)是更新到前年的，人家問你PG ONE的嫂子是誰(shuí)你怎么辦？或者人家不問你長(zhǎng)城有多長(zhǎng)，問你最長(zhǎng)的墻有多長(zhǎng)你怎么辦？

在考驗(yàn)真人的直播答題過程中，可能面臨各種語(yǔ)言上的調(diào)整、提問方式的改變，以及加入最新信息。這都是幾年前基于單一結(jié)構(gòu)知識(shí)庫(kù)的知識(shí)圖譜技術(shù)難以勝任的。

這就把知識(shí)圖譜難住了嗎？不能夠，畢竟為答題而生，必須要搞點(diǎn)新高度出來才行。

這項(xiàng)技術(shù)在近幾年間發(fā)生了重要變化，比如：

1. 大數(shù)據(jù)+機(jī)器學(xué)習(xí)帶來了史無前例的效率契機(jī)

今天的AI復(fù)興，是建立在機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上的，知識(shí)圖譜也是如此。舉例來說，搜索引擎知識(shí)圖譜技術(shù)，是建立在搜索數(shù)據(jù)和百科、問答等數(shù)據(jù)庫(kù)之上的。數(shù)據(jù)本身的優(yōu)質(zhì)化是知識(shí)圖譜運(yùn)行的基礎(chǔ)。而在機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的積累，則讓圖譜技術(shù)實(shí)現(xiàn)了及時(shí)化、逐步完善圖譜關(guān)聯(lián)強(qiáng)度和理解力提升。換句話說，知識(shí)圖譜技術(shù)正在變得愈發(fā)即時(shí)性與可成長(zhǎng)。

2. 語(yǔ)音交互成為啟動(dòng)知識(shí)圖譜的新形式

讓知識(shí)圖譜想要真的為人類所用，那么就不能是人類用固定方式去觸發(fā)知識(shí)圖譜的模板。而應(yīng)該是知識(shí)圖譜主動(dòng)理解人類的語(yǔ)言和思維習(xí)慣，做到主動(dòng)輸出服務(wù)。這就需要知識(shí)圖譜與語(yǔ)音交互緊密結(jié)合。

3. 強(qiáng)語(yǔ)義理解能力成為關(guān)鍵

能聽懂“長(zhǎng)城有多長(zhǎng)”，卻聽不懂“長(zhǎng)城從東到西一共有多少距離”的知識(shí)圖譜，顯然是知識(shí)沒譜。深度學(xué)習(xí)各種語(yǔ)意、語(yǔ)義、語(yǔ)序和方言的知識(shí)圖譜能力，也成為了目前知識(shí)圖譜技術(shù)的喚醒核心。

這幾種能力加持下，把知識(shí)圖譜偽裝成選手去搞“撒幣”，顯然已經(jīng)不算什么了......但是如果只干這點(diǎn)事，其實(shí)也蠻虧的。

“撒”出一個(gè)明天

無論是語(yǔ)音交互還是機(jī)器視覺，我們今天正在努力教會(huì)AI一件事，那就是識(shí)別?？墒?，在識(shí)別之后呢？AI下一步要干什么？識(shí)別的下一步當(dāng)然是理解和處理，但如果想讓AI開啟這些能力，很多人都認(rèn)為，知識(shí)圖譜的爆發(fā)將是AI下一步的必經(jīng)之路。

知識(shí)圖譜的核心，在于通過數(shù)據(jù)生成可視化的知識(shí)鏈條，用鏈條形成網(wǎng)絡(luò)，利用網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行預(yù)測(cè)、生成自動(dòng)化，最終生成機(jī)器主動(dòng)提供的智能化服務(wù)。

要知道，人類理解世界并不是基于一個(gè)個(gè)散亂的信息，而是基于信息背后的“知識(shí)”。

我們期待的知識(shí)圖譜技術(shù)，是通過這種技術(shù)的完善，把AI調(diào)整到主動(dòng)輸出服務(wù)模式。傳統(tǒng)計(jì)算時(shí)代是你想到的，電腦幫你做出來。而知識(shí)圖譜時(shí)代，是你想不到的，AI可以想到。

能做到這一步的AI技術(shù)，當(dāng)然不會(huì)只滿足去答題，做個(gè)直播。人家的使命是改變世界好不好？

其實(shí)，知識(shí)圖譜作為一種隱藏的后端技術(shù)，今天已經(jīng)悄然布局在我們生活的方方面面。比如我們今天在百度搜“李白寫過哪些飲酒詩(shī)？”，已經(jīng)不是跳出來有這些關(guān)鍵詞的網(wǎng)站，而是直接跳出來你想要的答案，這背后就是知識(shí)圖譜解答了你的問題。

更重要的是，知識(shí)圖譜技術(shù)作為AI交互手段的必要觸達(dá)點(diǎn)，正在為其他AI產(chǎn)業(yè)提供幫助，比如智能處理、無人駕駛。更遠(yuǎn)的未來，或許是利用知識(shí)圖譜技術(shù)達(dá)成物聯(lián)網(wǎng)間的協(xié)作、人機(jī)交互的全新升級(jí)，能做的遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止于答題這一件小事。

所以呢，直播平臺(tái)上誰(shuí)給誰(shuí)撒幣，誰(shuí)是大撒幣，其實(shí)也不是很重要了。真正重要的是，技術(shù)正在努力把未來的幣，撒到現(xiàn)在的土壤里。