鲍捷 | 知识表示——面向实战的介绍

本文转载自文因互联 2016 年 6 月份组织的第一期北京知识图谱学习小组 Wiki。


知识表示(Knowledge Representation,KR,也译为知识表现)是如何将结构化数据组织,以便于机器处理和人的理解的方法。从结构推导出新的结构,这就是推理。传统上KR属于逻辑的分支,但在实践中我们会用很简单、可读、可维护的数据结构。

经典的教科书中的 KR,主要关注的是如何方便机器处理。但是在现实的工程中,如何方便人的理解也是极为关键的。在工程实践中,人才是知识不能被处理好、不能快速交换、不能规模化的核心。

知识表现的瓶颈不在于机器处理能力的不足,而在于人的认知能力的不足。因此,我们在学习知识表现方法的时候,要始终牢记知识的可读性、可维护性要远远比它的表达力、计算速度重要。知识是为人阅读而设计的,只是偶尔被机器执行。

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闫峻 | 知识就是力量,让机器站在巨人的肩膀上

本文转载自公众号微软研究院AI头条,作者为微软亚洲研究院资深研究员闫峻博士。


编者按:人类社会的进步,尤其是科技的进步,大多是站在前人的肩膀上一步一步发展起来的。在人工智能领域,当前很多统计机器学习算法都是从零开始学习数据,而可计算知识的引入则能够让机器读取已知的知识,并以此为基础进行新的学习,在巨人的肩膀上迅速实现进步。

知识对于认知计算的重要性不言而喻,当前聚焦于知识领域的研究和探索也非常丰富。本文中,微软亚洲研究院资深研究员闫峻博士将结合实际案例为大家详解知识领域的“四大问题”,回答你心中有关可计算知识的小疑惑。

 

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