最近在各个行业技术会议上，出现了越来越多的人工智能与测试结合的topic。比如最近几个跟人工智能相关的内容。
当今，数字化浪潮席卷全球，数字经济正在成为全球可持续增长的引擎。据 IDC 预测，到 2023 年，数字经济产值将占到全球 GDP 的 62%，全球进入数字经济时代。 愈加复杂的数据挑战 在中国，数字经济加速发展，以 2020 年为例，数字经济是 GDP 增速的 3 倍多。为促进数字经济更好更快发展，国家一方面提出加快培育数据要素市场，激活数据要素潜能，聚焦数据价值释放；另一方面，出台了《数据安全法》和《个人信息保护法》，满足数字经济时代和社会发展的迫切需求，为数据安全保障和个人权益保护奠定基础。 在 5G
翻译自 How Knowledge Graphs Make Data More Useful to Organizations 。更多链接查看原文。
【新智元导读】Yoshua Bengio 在 Arxiv 上发表了一篇题为《意识先验》的笔记。大数医达创始人、CMU 计算机学院暨机器人研究所博士邓侃专为此笔记做了解读。他认为：“笔记往往比论文更有启发，就如同与教授喝咖啡聊天，往往更容易学到教授的思想方法。”邓侃同时也是 AI WORLD 2017 世界人工智能大会智能医疗论坛的讲者，届时他将以《多模态智能疾病诊断系统的四大技术难点》为题做出精彩分享。 2017 年 9月 26 日，深度学习大佬 Yoshua Bengio 在Arxiv 上发表了一篇笔记，
一款覆盖软件开发全生命周期的端到端AI智能助手，让分散的软件开发操作变得集成化、智能化。
20 世纪50 年代中期到80 年代初期的感知器，20世纪80 年代初期至21世纪初期的专家系统，以及最近十年的深度学习技术，分别是三次热潮的代表性产物
作者简介 李健，携程度假研发部研发总监，2013年底加入携程，在数据挖掘分析、人工智能方面有一定的实践与积累。 随着大数据的应用越来越广泛，人工智能也终于在几番沉浮后再次焕发出了活力。除了理论基础层面的发展以外，本轮发展最为瞩目的是大数据基础设施、存储和计算能力增长所带来的前所未有的数据红利。 人工智能的进展突出体现在以知识图谱为代表的知识工程以及以深度学习为代表的机器学习等相关领域。 未来伴随着深度学习对于大数据的红利消耗殆尽，如果基础理论方面没有新的突破，深度学习模型效果的天花板将日益迫近。而另一方面
作者 | 李健 来源 | 源携程技术中心（ctriptech） 随着大数据的应用越来越广泛，人工智能也终于在几番沉浮后再次焕发出了活力。除了理论基础层面的发展以外，本轮发展最为瞩目的是大数据基础设施、存储和计算能力增长所带来的前所未有的数据红利。 人工智能的进展突出体现在以知识图谱为代表的知识工程以及以深度学习为代表的机器学习等相关领域。 未来伴随着深度学习对于大数据的红利消耗殆尽，如果基础理论方面没有新的突破，深度学习模型效果的天花板将日益迫近。而另一方面，大量知识图谱不断涌现，这些蕴含人类大量先验知识的
认知是人获取和应用知识的过程，知识图谱是人对客观世界认知的表示。人工智能系统如何实现知识的表示和推理？
机器之心发布 作者：吴欣 2018 年 3 月 13 日，人工智能公司第四范式正式宣布，即日起将免费对外开放旗下「第四范式智能客服」平台（以下简称「智能客服」）。据了解，这是智能客服市场的首款免费产品。第四范式方面表示，定位于免费的智能客服开放平台，目前「智能客服」可以提供任务对话、业务咨询、知识图谱、智能聊天等多项较为常见的功能，仅需配置 2 分半钟，即可接入 APP、微信公众号、Web 端、微博等渠道。此外，企业级开发者还可根据自身业务需求，开发定制化服务。 近年来，中国消费的升级，极大地拉动了客服类需
随着大数据的应用越来越广泛，人工智能也终于在几番沉浮后再次焕发出了活力。除了理论基础层面的发展以外，本轮发展最为瞩目的是大数据基础设施、存储和计算能力增长所带来的前所未有的数据红利。
本课程从知识图谱的历史由来开展，讲述知识图谱与人工智能的关系与现状；知识图谱辐射至各行业领域的应用；在知识图谱关键技术概念与工具的实践应用中，本课程也会讲解知识图谱的构建经验；以及达观在各行业领域系统中的产品开发和系统应用。
LLM 如火如荼地发展了大半年，各类大模型和相关框架也逐步成型，可被大家应用到业务实际中。在这个过程中，我们可能会遇到一类问题是：现有的哪些数据，如何更好地与 LLM 对接上。像是大家都在用的知识图谱，现在的图谱该如何借助大模型，发挥更大的价值呢？
抛出一个观点： 神经网络大模型 ⊙ 知识图谱 ⊙ 强化学习=通用人工智能（AGI） ⊙号用来表示组合/融合的方法，这里的 AGI，我称之为以人为本AGI。 通用人工智能有两类——以人为本和以AI为本。 以人为本AGI ：就是以人类为中心的通用人工智能，人工智能是以服务人类为目的的，有名的“机器人三定律”说的也是这个。以人为本 AGI，不可避免地会遇到 “事实”x问题，这个事实是以人类为标准的，比如《定风波 莫听穿林打叶声》这首词的作者是苏轼，如果如下图一样胡编乱造，那就是不可以接受的了。这些涉及人类生产、生
人工智能的发展分为三个阶段——计算智能、感知智能和认知智能。简要来讲，计算智能即快速计算、记忆和存储能力，可以应用于空间搜索、数值优化和数字模拟；感知智能即视觉、听觉等感知能力，当下热门的语音识别、图像识别、视频处理便属于感知智能的典型应用，商汤科技、云从科技等AI四小龙是视觉领域的头部玩家；认知智能是指在数据结构化处理的基础上，理解数据之间的关系和逻辑，并在理解的基础上进行分析和决策，认知智能包括理解、分析、决策三个环节。
席卷社交网络的 ChatGPT，最近再次向全世界投放了一个“炸弹”。3月初，开发出 ChatGPT 的公司 OpenAI，正式宣布开放 ChatGPT 的 API。“可以预见，以后客服不会有真人了”，消息一出，有网友评论道。
用私有数据定制一个专属的AI对话机器人，是很多人“ChatGPT自由”后的下一个梦想。
ChatGPT是一种由OpenAI开发的强大的自然语言处理模型，可以帮助企业和个人构建先进的自然语言处理应用程序。
认知智能以新技术和新产品为抓手，可以为企业带来从技术底座到业务流程的重大变革。对于技术底座的影响主要来自知识图谱平台和NLP平台。知识图谱平台是面向企业打造业务场景应用、挖掘数据价值的需求，构建基于自然语言处理和知识图谱技术，集知识建模、抽取、融合、存储、计算、推理以及应用为一体的知识全生命周期的管理平台。NLP平台是指使用机器学习、深度学习、知识图谱等技术，通过计算机编程，将文本、声音等自然语言数据编码成结构化信息的赋能平台。知识图谱平台和NLP平台是企业迈向认知智能的“必修内功”，企业将其融入自身技术底座后可以对上层的应用和业务进行赋能。
说到人工智能技术，人们首先会联想到深度学习、机器学习技术；谈到人工智能应用，人们很可能会马上想起语音助理、自动驾驶等等，不过，在AIWorld 2017世界人工智能大会上,百度副总裁、AI技术平台体系（AIG）总负责人王海峰却没有讲这些，这次他聊的是知识图谱。 虽然你可能说不出知识图谱的具体定义，但其实每天都在使用它。当你在百度搜索时，搜索结果右侧的联想，就来自于知识图谱技术的应用；你问百度某个字怎么念，答案也来自知识图谱的应用；你和度秘聊天，问他詹姆斯和科比谁厉害、都取得了哪些成就等等，背后都是知识图谱
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 《梦华录》是最近一段时间讨论度颇高的一部电视剧，豆瓣评分一度高达8.8分，是近些年来评分较高的一部古装影视剧。其制作相对精良，画面精美，主要人物的性格特色明显，角色鲜明。并且，这部剧的内容本身当属“披着古装的现代都市剧”，许多情节都能引起人们的共鸣。 不过，今天我们不是来聊剧情的，而是想借这部剧来谈谈知识图谱。从有意思的事情中学习，才能高效地学为所用嘛！ 众所周知，知识图谱是由实体和关系组成的网状结构的知识表示。 最新的研究表明，人脑就是通过知识与知识
前几天，谷歌发布了一个全新的书籍搜索产品：“Talk to Books”，用户可以通过对话的方式得到一本书籍的推荐，比如输入：“What is thebest programming language？”（什么是最好的编程语言？），就会被推荐《C Programming for Arduino 》。这个产品是典型的知识图谱技术的应用，它让搜索引擎可以理解用户的问题和每一本书的内容，进而进行精准匹配——就像有人在豆瓣给你荐书一样。事实上，知识图谱仍旧在驱动着已有20多年历史的搜索引擎进化。
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一种通过计算机模拟人类智能的技术，其应用范围越来越广泛。知识图谱（Knowledge Graph，KG）则是人工智能技术中的重要组成部分，它是一种结构化的、语义化的知识表示方式，能够帮助计算机理解和处理人类语言。
AI 科技评论按：现在的市场环境下，企业正面临着竞争逐渐加剧、人力成本增加、人员流动率加快等挑战。而随着企业经历了信息化的成熟阶段，沉淀了大量的数据，大型的企业都开始了数字化转型，它们利用前沿的技术、海量的外部数据以及内部积累的业务数据上下游的关联客户，将数据转化为专家的经验知识，从而提高工作效率和产品销量，并增强产品的用户体验。而知识图谱，则在企业的数字化转型中扮演了重要的作用。
如今，人工智能领域发展如火如荼，国家也高度重视人工智能的发展，自然基金委成立了人工智能的专项代码F06，我们做了一个很有意思的尝试，首先通过在相关领域发表的论文找到2000位左右华人专家，然后通过一个自动匹配算法把专家匹配到对应的专项代码上，用户可以通过专项代码找到领域专家。
原文链接：https://github.com/fighting41love/funNLP
人工智能正逐步从感知智能迈向认知智能，其终极目标是让机器具备类似人类的思维逻辑和认识能力，特别是理解、归纳和应用知识的能力，而知识图谱在这里面起到了非常关键的作用。 所以，本期和大家分享5本知识图谱经典畅销著作和一场线上交流活动，希望能够帮助大家更加系统深入地了解这个领域，将其炉火纯青地运用到实践中！ 知 识 图 谱 认真读一本书 1 book 《知识图谱：概念与技术》 简介：本书是一本系统介绍知识图谱概念、技术与实践的书籍。全书共5篇，由16 章构成，力求涵盖知识图谱相关的基本概念与关键技术。“基
在人工智能应用层出不穷的今天，作为软件从业者，我们都非常关注如何在自己研发的应用中使用人工智能技术，以提高软件的智能化水平。
近年来，随着大家对高级认知能力的积极探索，知识图谱因为表达能力强，扩展性好，并能兼顾人类认知与机器自动处理，引起了学术界、工业界以及政府部门的高度关注。
News 新闻 3月29日，复旦大学计算机学院教授、知识工厂实验室创始人、国内最早从事知识图谱研究的学者之一肖仰华博士受聘担任达观数据高级顾问，进一步增强达观数据在文本智能处理领域的技术攻坚力量，共同
随着全球数字经济的蓬勃发展，网络安全与物联网、工业互联网、云计算、5G 等多种场景和技术的融合极大地改变了网络安全防护体系。如何打造智能化的网络安全防护成为了学术界和工业界的热点。基于人工智能的安全运营技术方案（AISecOps）将大幅提升威胁检测、风险评估、自动化响应等关键运营环节的处理效率，大幅减少对专家经验的依赖，助力网络安全运营产业的技术升级。近年来，知识图谱技术得到了迅速发展，本文目的在于探讨智能的安全运营技术中知识图谱技术应该发挥何种作用。
知识图谱是一种基于图的结构化知识表示方式.如何构造大规模高质量的知识图谱, 是研究和实践面临的一个重要问题.提出了一种基于互联网群体智能的协同式知识图谱构造方法.该方法的核心是一个持续运行的回路, 其中包含自由探索、自动融合、主动反馈3个活动.在自由探索活动中, 每一参与者独立进行知识图谱的构造活动.在自动融合活动中, 所有参与者的个体知识图谱被实时融合在一起, 形成群体知识图谱.在主动反馈活动中, 支撑环境根据每一参与者的个体知识图谱和当前时刻的群体知识图谱, 向该参与者推荐特定的知识图谱片段信息, 以提高其构造知识图谱的效率.针对这3个活动, 建立了一种层次式的个体知识图谱表示机制, 提出了一种以最小化广义熵为目标的个体知识图谱融合算法, 设计了情境无关和情境相关两种类型的信息反馈方式.为了验证所提方法及关键技术的可行性, 设计并实施了3种类型的实验: 仅包含结构信息的仿真图融合实验、大规模真实知识图谱的融合实验, 以及真实知识图谱的协同式构造实验.实验结果表明, 该知识图谱融合算法能够有效利用知识图谱的结构信息以及节点的语义信息, 形成高质量的知识图谱融合方案; 基于“探索-融合-反馈”回路的协同方法能够提升群体构造知识图谱的规模和个体构造知识图谱的效率, 并展现出较好的群体规模可扩展性.
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 📷 认知的高度决定了创造价值的高度。 企业在从创办、发展、竞争、成功到衰亡的全生命周期中，会面临复杂多样的决策场景。 然而，时代演变产生的海量、分散、实时的信息，仅靠人类个体是难以高效、准确地感知、认知和决策的。 因此，企业需要通过大数据与人工智能技术，提升对业务的智能分析与决策能力，以此提升在快速、复杂的博弈场景中的竞争力。 那么如何运用人工智能技术增强企业的认知智能呢？ 在企业营销服务、设备生产运维的场景中，知识图谱与认知智能技术可以通过数据知识聚合、
二者展示的信息量是差不多的，但右边这种看起来更加直观。而且，随着文本篇幅的增长，这种优势会体现得更加明显。
此文内容取自肖仰华教授在华为、CCF等场合所做报告，完整内容见书籍《知识图谱：概念与技术》的第15章《知识图谱实践》。
当前人工智能正在经历从感知智能到认知智能的重要发展阶段。认知是人们获取和应用知识的过程，因此，作为人类对客观世界认知的一种表现形式，知识图谱是认知智能研究不可或缺的组成部分。
竹间科技创始人兼CEO简仁贤曾在世界人工智能大会上发表了一篇题为《认知智能赋能企业转型》的演讲，重点探讨了认知智能的基石——知识图谱，阐述了知识图谱的定义、优势等，接着围绕产业界极重视的大规模落地问题，结合具体例证及经验心得，描绘了跨越众多行业的不同应用。以下为竹间科技创始人简仁贤先生演讲内容的精彩节选。
2016 年起，人工智能成为中国开发者重点关注的技术领域，以深度学习驱动的计算机视觉、自然语言处理、语音相关技术成为渗透最广的三个 AI 技术领域。然而，在这样的背景下，AI 仍是一个非常前沿的学科，对于中国开发者而言有很多需要克服的障碍，首当其冲的就是算法成熟度问题。此外，不同领域不同产业的 AI 应用场景复杂度与日俱增，给很多开发者树立了天然门槛。
知识图谱是下一代可信人工智能领域的关键技术组成之一。围绕知识的归纳抽取、演绎推理等处理与分析过程，诸多关键问题逐步被攻克，大幅推动了机器认知技术的发展。在网络空间安全领域，防御技术的智能化升级也亟需成熟、有效的网络空间安全领域知识图谱（以下简称为安全知识图谱）技术体系，为应对强对抗、高动态环境下的攻防博弈提供知识要素与推理智能支撑。为了归纳总结安全知识图谱的关键技术研究进展，本文将尝试通过技术概述的方式，尝试回答以下几个问题，期望为读者较成体系化的安全知识图谱研究现状总结。
“知识就是力量”我们耳熟能详，但培根的这句话其实还有后半句“更重要的是运用知识的技能”。对于人工智能来说，知识图谱就是其如何对知识进行运用的技能体现。在金融领域，如何运用这一技能更好地理解客户需求，提高业务效率和客户满意度，同时进行风险管理？招商银行给出了他们的答案。 作者 | 李金龙、贺瑶函、郑桂东 出品 | 新程序员 知识图谱是一种用于描述实体、属性和它们之间关系的结构化语义网络，通常以图形模型的形式呈现。知识图谱可以帮助机器理解信息，并支持自然语言处理、搜索引擎优化等领域的发展。应用在招商银行的业务场
本期会议邀请到来自百度等头部企业的代表，来自清华大学的研究人员，以及来自维智科技、河溓海平等时空AI明星创业企业的技术负责人，一起深入探讨时空知识图谱在构建与行业应用落地所面临的机遇和挑战，并进一步了解时空知识图谱的技术发展，以及对应的相关解决方案。3月16日，欢迎报名！ 为工程师提供顶级交流平台 CCF TF第96期 主题 知识图谱赋能时空AI 2023年3月16日 19:00-21:00 长按识别或扫码报名 报名链接：https://conf.ccf.org.cn/TF96 时空人工智能(Spati
2017年，知识经济日益火爆，分答、知乎、得到等知识平台可谓如日中天。眼下这种火爆已在从人类延展到机器。互联网巨头纷纷对知识变得饥渴起来，知识成为数据之后的又一个香饽饽。 互联网巨头对知识越来越青睐 两三年来，互联网大佬言必谈数据，特别是大数据。曾有人戏称马云应该叫“Data Ma”，因为不懂技术的马云，十分钟爱谈大数据，马云的“五新理论”中有一个是“新能源”，其认为未来机器吃的不是电，而是数据。其外，李彦宏、马化腾等大佬关于大数据都有不少言论，马化腾说数据是AI应用的四大要素之一，李彦宏也提到：“由数据、
10月31日，由北京智源人工智能研究院主办的2019北京智源大会在国家会议中心开幕，本次大会吸引到了国内外人工智能领域的顶级专家学者参与，他们围绕人工智能基础研究现状及面临的机遇和挑战、人工智能技术未来发展的核心方向等话题，展开了深入研讨。
人工智能的发展可分为感知智能、认知智能和行动智能三个阶段。当下行业正处于认知智能的起步阶段，而从感知智能到认知智能的过程中，知识图谱是关键技术之一。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 近两年，人工智能领域的大模型可谓炙手可热。以自然语言处理领域为例，自BERT横空出世，在各种评测上分数一飞冲天，在斯坦福阅读理解评测集上超越人类水平之后，各种越来越大的自然语言处理模型不断涌现，并在各种评测中不断刷新出新的记录。 图1是近年来不同的预处理模型的情况，可以看出模型规模呈指数级增长。由此，许多人已经对模型越大效果越好（Larger model, better performance）深信不疑，并逐渐形成了AI领域的“军备竞赛”。 图1 “大
人工智能从感知阶段逐步进入认知智能的过程中，知识图谱技术将为机器提供认知思维能力和关联分析能力，可以应用于机器人问答系统、内容推荐等系统中。
---- 新智元报道 作者：专知 【新智元导读】本文件给出了知识图谱的技术框架中知识图谱供应方、知识图谱集成方、知识图谱用户、知识图 谱生态合作伙伴的主要活动、任务组成和质量一般性能等。本文件适用于知识图谱及其应用系统的构建、应用、实施与维护。 来自“ 知识图谱标准化” 本文件给出了知识图谱的技术框架中知识图谱供应方、知识图谱集成方、知识图谱用户、知识图 谱生态合作伙伴的主要活动、任务组成和质量一般性能等。本文件适用于知识图谱及其应用系统的构建、应用、实施与维护。 本文件给出了知识图谱的技术
原文地址：https://github.com/fighting41love/funNLP
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