面向大数据领域的事理认知图谱构建与推断分析

2020 年 8 月 11 日 专知


随着大数据对全球生产、流通、分配、消费等国计民生领域产生重要影响, 事理作为认知智能 重要概念, 不仅帮助人们发现大数据所蕴含的国计民生的线索与发展规律, 而且帮助人们更好认知人 机物三元世界未来发展趋势. 考虑到人机物事理动态演化是工业大数据有别于其他行业大数据处理 的本质区别, 本文从人机物事理动态演化特性智能认知着手, 结合传统知识图谱在互联网领域取得的 成功经验, 提出了面向大数据领域的事理认知图谱构建与推断分析. 首先论述了事理认知图谱对推动 认知智能研究发展的贡献, 剖析了它与知识图谱异同之处, 深度理解人类社会发展变化规律的重要价 值. 其次阐述了事理抽取与泛化、多模态联合网络化合成表示、进化认知和推断分析等关键技术研究 最新进展以及面临的挑战. 最后, 结合我们课题组在事理认知图谱的研究进展情况, 归纳总结了事理 认知图谱在预防网络电话诈骗和安全生产管控等领域最新应用效果. 本文结尾总结和展望事理认知图 谱的未来研究方向和发展前景.


http://scis.scichina.com/cn/2020/SSI-2019-0273.pdf

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人工智能已经在“听、说、看”等感知智能领域达到或超越了人类水准,但在需要外部知识、逻辑推理或者领域迁移的认知智能领域还处于初级阶段。认知图谱将从认知心理学、脑科学及人类社会历史中汲取灵感,并结合跨领域知识图谱、因果推理、持续学习等技术,建立稳定获取和表达知识的有效机制,让知识能够被机器理解和运用,实现从感知智能到认知智能的关键突破。认知图谱(Cognitive Graph)旨在结合认知心理学、脑科学和人类知识,研发知识图谱、认知推理、逻辑表达的新一代认知引擎,实现人工智能从感知智能向认知智能的演进。认知图谱是计算机科学的一个研究分支,它企图了解智能的实质,并实现感知智能系统到认知智能系统的重大技术突破。该领域的研究包括认知图谱表示、认知图谱构建、认知图谱推理、认知图谱应用等。
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