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潘云鶴院士：大數據智能是人工智能2.0的核心組成部分

2020-09-12 12:15
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二、知識表達將引導大數據智能的發(fā)展

潘云鶴院士首先帶我們認識了各種形式的知識:

(1)結構化數據就是一種知識,和以往的程序計算數據的方式不同,AI采用的是數據驅動程序的方法;

(2)知識圖譜不但能用于搜索和分析,還能用于推理與學習,是另一種知識表達,2012年浙江大學人工智能研究所研發(fā)了 KS-studio,提出了將大數據轉換為知識圖譜的自動生成和關系發(fā)現(xiàn)技術;

(3)深度神經網絡(DNN)本質上也是一種知識表達,深度神經網絡可用于識別圖像、聲音,但是缺點是解釋性差,對機器友好,對人不友好的但是好用的一種知識表達;

(4)視覺知識(VK),是對視覺形象進行操作的一種知識表達,未來期望通過VK來模擬人的形象思維,提高形象相關工作的效率。

圖 四種知識表達的數據形式、特色應用

數據形式與應用目標不同,形成了不同的知識表達類型,隨著非結構化數據的細分和應用,將不斷的推動新的知識表達技術的誕生,同時不同的知識表達有自己擅長的領域,多種知識的協(xié)同使用,將能提高系統(tǒng)的智能水平,比如深度神經網絡(DNN)和視覺知識結合能在實際應用中就能提高識別率,DNN 類似于人類的短期記憶,擅長感知識別,視覺知識類似于人類的長期記憶,善于推理、變化等遷移應用,兩者“長短”結合,能有效的提高識別率,�？低曆芯吭夯谝曈X概念學習的自主目標檢測就是該方法的典型應用。

圖 �？低曆芯吭夯谝曈X概念學習的自主目標檢測

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