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            《人工智能之認知圖譜》重磅發布



            近日,由清華大學人工智能研究院、北京智源人工智能研究院、清華—中國工程院知識智能聯合研究中心、阿里集團—新零售智能引擎事業群編寫的《人工智能之認知圖譜》報告正式發布。報告顯示,以知識圖譜、認知推理、邏輯表達等技術為支撐的認知圖譜是實現機器認知智能的使能器,不僅讓機器理解數據的本質,還可以讓機器解釋現象的本質。




            1956 年,人工智能概念提出以后,經過六十多年的發展,人工智能在計算能力、大數據和深度學習的支撐下取得顯著成果。根據人工智能解決問題的不同階段,人工智能發展歷程可以分為:計算智能、感知智能、認知智能、意識智能(見圖 1)。計算智能讓機器能存會算;感知智能讓機器能聽會說、能看會認;認知智能解決機器能理解會思考的問題;意識智能是近期圖靈獎獲得者 Manuel Blum 夫婦提出的全新思想,核心理念是構造一個新型的可用數學建模、可計算的機器認知/意識模型。


            《人工智能之認知圖譜》重磅發布(附報告全文下載)


            圖 1人工智能發展的幾個階段


            如何實現認知智能,清華大學唐杰教授提出了結合知識圖譜、認知推理、邏輯表達等關鍵技術的認知圖譜(Cognitive Graph)是一種有力的支撐手段,希望利用知識表示、推理和決策,包括人的認知來解決復雜問題。這個思路的基本思想是結合認知科學中的雙通道理論,在人腦的認知系統中存在兩個系統:System 1 和 System 2,如圖 2 所示。System 1 是一個直覺系統,它可以通過人對相關信息的一個直覺匹配尋找答案,它是非??焖?、簡單的;而 System 2 是一個分析系統,它通過一定的推理、邏輯找到答案。


            《人工智能之認知圖譜》重磅發布(附報告全文下載)


            圖 2 雙通道理論框架


            讓機器具備認知智能,其核心就是讓機器具備理解和解釋能力。這種能力的實現與大規模、結構化的背景知識是密不可分的。結合認知心理學、腦科學和人類知識等,以知識圖譜、認知推理、邏輯表達等技術為支撐的認知圖譜是實現機器認知智能的使能器,利用結構化的實體、概念、關系等構成元素,不僅讓機器理解數據的本質,還可以讓機器解釋現象的本質。


            報告圍繞認知圖譜及其 3 個技術領域(知識圖譜、認知推理、邏輯表達),從概念、發展歷程、關鍵技術(如圖 3 所示)、問題與挑戰、未來研究方向等方面展開介紹,并進行了論文研究主題分析、經典論文解讀,以及技術情報深入挖掘,旨在為讀者了解認知圖譜領域的基礎和應用研究的代表性成果、以及研究動向和進展提供信息窗口。



            圖 3 認知圖譜報告技術概覽


            報告借助 AMiner 科技情報大數據挖掘與服務系統平臺,不僅深入分析了認知圖譜領域的技術研究發展趨勢和創新熱點,以及中國的專利數據和國家自然科學基金項目支持情況,還從學者分布地圖、學術水平分析、國際合作分析、學者流動情況等維度,對比分析了中國和全球其他國家學者在該領域的發展狀況,并給出了相應的對策建議,旨在為中國的學科布局和科技人才隊伍建設提供數據支撐和指導。

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