深度学习深陷可解释性泥淖,而这个研究领域正逐步焕发生机

提到 AI,大家马上想到计算机视觉、语音识别、自动驾驶、自然语言处理、芯片这些热门技术领域,这些领域的技术人才如今正受到企业们的疯抢。不过近年来,随着知识图谱技术不断被提及,作为 AI 领域底层的技术,其升温之势已经开始显现。不仅是 NLP 领域,大数据甚至是计算机视觉领域的背后都需要知识图谱技术的支持,企业内部更是开始组建专业的技术团队来支持、优化自己的产品。

本质上来讲,知识图谱是一种大型的语义网络,旨在描述客观世界的概念、实体、事件及其之间的关系,是机器大脑中的知识库,让 AI 从感知智能迈向认知智能。其重要之处在于它不仅可以基于知识进行推理,更关键的是,与深度学习相比,知识图谱具有一定的可解释性。未来,人们有望通过深度学习与知识图谱的结合,从而消除模型底层特征空间与人类自然语言空间之间巨大的语义鸿沟。

“人工智能是未来,而知识图谱是打开未来的钥匙”。这是去年CSDN在采访阿里商品知识图谱平台技术负责人张伟博士时,他对知识图谱和人工智能之间关系的看法。可见知识图谱在 AI 发展中的重要地位。

当下知识图谱已经在工业领域得到了广泛应用,如大家都熟知的通用领域知识图谱 Google、百度;Facebook、LinkedIn、Yelp 构建的领域知识图谱。国内的领域知识图谱技术在很多领域或行业都取得了显著落地效果,除了之前经常提到的在金融行业的应用,还有在电商、社交、餐饮娱乐、医疗等行业的应用。近两年一些新产品也开始广被大家熟知和使用,如天眼查、贝壳找房。知识图谱技术的研究与落地正在发生着一些重大的变化,与各行业的深度融合已经成为一个趋势。

去年的时候,很多同学都在 CSDN 网站和微信后台给我们留言,问道“该如何学习知识图谱?”、“知识图谱有哪些关键技术”、“如何实现从 0 到 1 的进阶”。为此,我们为大家开设了公开课、分享了很多学习文章。

这一次,我们不再教你如何从零入门,不再纸上谈兵告诉你知识图谱有哪些关键技术。如果你想知道 RDF(资源描述框架)、图数据库(Neo4j、MarkLogic、Titan、OrientDB、GraphDB)、知识抽取、知识融合、知识表示、知识推理、知识检索这些关键,你可以在我们以往的公开课和技术文章中学习到。

正如东南大学漆桂林教授所说的;“如果你要理解知识图谱,你要知道它不仅仅是一种技术,而是一种工程”。知识图谱的发展必须要落地到工业实践中,在这个过程中会出现很多理论与工程的问题。

比如在近三四年的时间里迅猛发展的阿里巴巴商品知识图谱平台,其借助知识图谱的建设,阿里平台每天保持着千万级别的拦截量,亿万级别的全量智能审核次数,应用在导购、滥发、假货、侵权等多个场景,从而打造了国内顶尖的电商领域知识图谱。在这背后,知识图谱是如何构建并发挥作用的?有哪些重要的应用场景?又面临着哪些问题与挑战,今后的发展趋势如何?

美团作为全球最大的生活服务电子商务平台,拥有丰富而高质量的在线餐饮评论。如何处理海量文本数据、打通餐饮、旅行、休闲娱乐等各场景,构建美团点评的知识大脑,知识图谱发挥着至关重要的作用。

听起来,这些有待处理的海量数据、技术问题仿佛都离自己很遥远?完全接触不到啊!这一次,CSDN 就给大家提供了一个可以现场学习的机会!

2018 年 11 月 8-9 日,由中国 IT 社区 CSDN 与硅谷 AI 社区 AICamp 联合出品的 2018 AI 开发者大会(AI NEXTCon)将于北京召开。

9 日下午我们专门开设“知识图谱技术专场”。我们很荣幸为大家邀请到了在研究和工业级大规模知识图谱技术应用经验丰富的技术专家们。届时由东南大学漆桂林教授、阿里巴巴商品知识图谱负责人、百度知识图谱算法负责人、美团点评 NLP 中心知识图谱算法负责人等组成的实力讲师团,将为大家带来一场纯技术干货的盛宴!只讲技术,拒绝空谈!绝不会让你空手遗憾而归!

一门技术不能只看理论定义,大佬们将手把手教你淘宝、天猫、美团、大众点评、百度这些产品背后大规模知识图谱的关键技术;如何将这些技术进行产品化的思路;以及垂直领域知识图谱在商业领域的应用案例和目前还将面临哪些挑战等一系列你最关注,想了解的问题。更有机会和这些技术大佬们现场面基,深度交流。

下面重磅介绍知识图谱技术专题的讲师团和他们的议题概要:

漆桂林:东南大学教授、博导,获得“江苏省六大人才高峰”资助。担任中国中文信息学会语言与知识计算专业委员会副主任和中国科学技术情报学会知识组织专业委员会副主任。是开放知识图谱联盟 openKG 的联合创始人之一。在知识图谱和知识工程、大数据语义分析、不确定性推理等领域有将近 20 年的研究和产业化经验,也是本次知识图谱技术专题出品人。

2006 年从英国贝尔法斯特女皇大学获得计算机科学博士学位。2006 年 8 月至2009 年 8 月,在德国 Karlsruhe 大学 AIFB 研究所从事博士后研究。是 Data Intelligence 期刊执行主编,并且担任语义 Web 权威期刊 Journal of Web Semantics 的副主编和 Semantic Web Journal 的编委。是新华社中国经济信息社特约专家。发表高质量学术论文 150 余篇,获得多项发明专利授权。

张扬:百度知识图谱算法团队负责人

演讲议题:《大规模通用知识图谱构建及应用》

历任百度数据挖掘与机器学习工程师,资深工程师及技术经理,现任知识图谱算法团队负责人,负责知识图谱构建及图谱认知核心算法的研发,在大规模知识图谱构建及应用方面具有丰富的实战经验。在张扬老师的演讲中,他将系统地为大家讲解全领域、大规模知识图谱的构建技术与案例、经验分享。

张伟:阿里巴巴商品知识图谱负责人

演讲议题:《电商领域知识图谱的构建及应用》

张伟博士现为阿里巴巴业务平台资深算法专家,商品知识图谱负责人。在张伟博士的演讲中,他将系统地为大家介绍阿里巴巴知识图谱技术的发展。同时将以商品知识图谱为例,介绍在商业领域垂直知识图谱的构建与服务的实践。

张富峥:美团知识图谱算法团队负责人

演讲议题:《餐饮娱乐领域知识图谱的构建及应用》

担任 AI 平台 NLP 中心的研究员,带领知识图谱算法团队。目前主要负责构建围绕美团吃喝玩乐场景的知识图谱及其应用,为美团各场景业务提供更加智能的服务。在本次的演讲中,张富峥老师讲给大家介绍餐饮娱乐领域知识图谱的构建及应用、美团大脑的构建和面临的挑战等一系列技术问题。

除了知识图谱技术专题之外,我们还为大家准备了“自然语言处理”、“机器学习工具”、“数据分析”、“机器学习”、“计算机视觉”、“语音识别”等技术专题,以及“智慧金融”、“智能驾驶”、“智慧医疗”等行业峰会。详情请查看:《只讲技术,拒绝空谈!2018 AI开发者大会精彩议程曝光

原文发布于微信公众号 - AI科技大本营(rgznai100)

原文发表时间:2018-10-13

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