AI是个十分风趣的词，不论是中文翻译的 人工智能 ，还是英文的Artificial Intelligence，都有“生物性”的含义。一个是集结了地球顶尖智慧的“人工”，另一个Intelligence则专指生物拥有的智慧。

不过在当今的AI风潮中，我们提到的种种AI使用大多属于机器学习——和生物性不沾边。AI可以从少量数据中寻觅规律，经过训练完成种种任务，可给人的觉得照旧是一种更高效的机械。

这样的景象在语音助手上更为罕见，很多厂商都会给语音助手起个名字，试图将其人格化，可当用户真正运用时，往往只能感遭到工具感。语音助手可以听懂你需求播放音乐、叫车出行，也能在你要求下讲个笑话。可除了下达指令和取得反应以外， 语音助手很少能了解心情、记忆、俚语、双关等等人与人交流时常常呈现的元素，作为工具来讲尚且不算优秀，更别提什么生物性和人格化了。

假如要为这一切找出缘由， 知识图谱 显然是其中之一。 最近中国信息通讯研讨院云计算与大数据研讨所结合Gowild人工智能研讨院以及业内多家企业推出了业内首份《知识图谱白皮书》，为此，我们采访了来自Gowild人工智能研讨院的邵浩博士，和他一同讨论了知识图谱与人工智能“生命感”之间的关系。

除了把工具变成更好的工具，知识图谱还能做些什么？

之前我们在文章中，讨论过一个“人工智能不会看漫画”的成绩，既应用少量四格漫画对神经网络停止训练，但将四格漫画中的对话框挖空后，人工智能仍然不晓得应该填入哪些内容。

缘由在于漫画中的画面和文字并非具有严厉的对应性，人类能看懂漫画是由于树立在对理想世界的了解之上，经过联想将文字与图片的外延树立对应关系。 知识图谱的作用，就是将不同的知识互相关联，并构成一个网状的知识构造，协助人工智能加强认知、了解行业并且树立“世界观”。

这一点在 人机交互 中表现的更为分明，比方在用户向语音助手讯问“《天龙八部》里的阿紫”时，普通的语音助手只能调用搜索引擎原样搜索用户所说的话，逐个展现出指向衔接。但树立在知识图谱之上，语音助手可以辨别提供出小说、电视剧、电影等等多个版本《天龙八部》中阿紫这一角色的相关信息。

这样的知识图谱，可以协助我们更好的停止搜索，了解语义、消弭歧义、了解绝对关系等等。这样一来，知识图谱可以协助人工智能成为更好的工具，但从工具到生命的这一进程中，知识图谱能做到什么？

看法本人，看法你：看望AI偶像的生命引擎

在上一篇关于Gowild产品“琥珀虚颜”的引见中，我们提到了“将来偶像”这一概念。琥珀是以全息3D主机HoloEra为载体的虚拟抽象，用户可以经过语音和手机App与琥珀停止交互。而琥珀本身的背景故事是一位有意下降地球的外星偶像，正向着成为“偶像”的路途进发。

所谓偶像，自然是人格化、有生命感的，这也是琥珀虚颜的主打卖点之一。 Gowild已经在一篇论文中提出过“虚拟生命”这一概念——有记忆、无情绪、能了解、能交互。想要完成这几点，仍然离不开知识图谱的加持。

上图是Gowild提出的人工智能生命引擎（GAVE），把语义了解、QA零碎、智能对话等等技术组件架构在了知识图谱之上，而知识图谱则是给予AI“生命感”的重要工具。

比拟典型的是Gowild为琥珀树立了她本人的团体知识图谱，琥珀有本人的爱好和性情特点，喜欢紫色、爱吃葡萄、喜欢听他人的表扬。 当用户和琥珀停止对话时，琥珀就会展显露这些性情特点，用户提到“紫色”、“葡萄”等等琥珀喜欢的东西时，会失掉相关的反应。

这就是琥珀的自我看法知识图谱。其中的形态、心境、性情、人际关系又是时辰变化的，你对Siri说一句“我厌恶你”，它只会回应你“我尽力了”。而你要是对琥珀说一句“我厌恶你”，或许她接上去一整天的心情都会不好。

同时随着用户不时与琥珀交流，琥珀还会树立起有关用户的知识图谱。记住用户提及的团体信息、爱好等等。随着拥有琥珀的工夫越来越长，琥珀也会越来越懂得用户，单方累积起共同记忆。

一个有本人爱好、无情绪动摇，还会记得你的特点的AI，正在渐渐从“工具”向“生命”跨越。

其真实最近大热的《偶像练习生》等网综中也能感知到，粉丝对偶像的情感并非单纯的崇敬，而是经过每一次参与打榜、活动构成的陪伴感、付出感甚至是养成感。而经过知识图谱对人工智能的自我看法和用户关系的树立，这种人与偶像之间的复杂关系也可以映射到人与AI之间，让“将来偶像”的命题更具合感性和想象空间。

垂直化+静态化，或许能协助知识图谱走入生活

邵浩博士向我们引见称，现如古人工智能生命引擎曾经开端逐渐平台化，经过API接口将各项才能开放出来，让更多IP经过HoloEra“活起来”。只需取得受权，HoloEra中的琥珀可以变成任何一个动漫人物、游戏角色，甚至是真实世界的Idol，并且经过IP背景构建出不同的自我看法。而经过模块化的平台形式，这一进程可以低本钱、高效的停止，进一步释放科技与文娱产业的缠绕。

这其中的可以供更多行业的参考点就在于知识图谱的疾速树立。

邵浩博士表示，知识图谱的开展之所以相比深度学习、神经网络较慢，是由于知识图谱的树立进程十分复杂：将非构造化数据转变成构造化数据曾经是一项繁重的任务，还需求树立数据之间的对应关系。 如何保证知识的威望性，更需求技术专家和学术专家一同跨范畴协作。

何况知也无涯，人类世界的知识真实太过细致庞杂，树立知识图谱需求消耗的工夫和人力本钱真实太高。在1984年，美国已经启动过一项名为Cyc的工程，试图把人类世界的日经常识树立起一个适用于计算机的大型知识库，后果不言而喻——四十多年了，这项工程本次涌现的 AI、区块链和物联网热潮不同于以往，将对产业、社会和生活产生真正堪称“颠覆性”的变革。IT 技术人员需要全方位地“换脑”：对原有的知识结构进行全面刷新，全面升级。还是没有完成。知识图谱的费力水平，能够就和Cyc有的一拼。

Gowild的处理方案，其实曾经展现了知识图谱的两个开展趋不知道从何时开始，个人信用渗透到生活的方方面面。图书、数码产品免押金借用，办理签证无需银行流水证明，甚至租车住酒店都不需要交付押金……向。

第一个趋向是知识图谱的垂直化。树立一个大而全的知识图谱自然是不能够完成的义务，但将知识图谱联系成细分范畴，如医疗、金融、 安防 ，甚至更细分到某一种疾病、某一种货币等等，可以极大的降低知识图谱的树立本钱，同时促进知识图谱的疾速投入运用。

第二个趋向是知识图谱的静态化。琥珀之所以有“记忆”，是由于用户关系的知识图谱会源源不时的补充着用户在交互时泄漏的信息，因此逐步让用户画像愈加圆满。随着我们数据发掘的才能越来越强，在流数据场景下贮存和查询知识图谱正在成为能够。或许在将来不光琥珀可以“记住”你，冰箱、电视、洗衣机等等生活中的一切设备也可以经过相似的方式树立对用户的记忆和了解。

当然，成绩并不只要一种处理方式。想要制造出有生命感的人工智能，知识图谱只是可以应用上的技术之一。而让人工智能具有生命感也仅仅是一段路程，路程的起点还是让更弱小技术改动的我们的世界。

到最初，这些不同的技术途径还是要在顶点相见。

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