人工智能知识图谱发布，人工智能激发新活力！

近日，清华人工智能研究学院、北京人工智能研究学院、清华的工程院知识智能联合研究中心与阿里集团联合发布了一份人工智能领域的知识图谱。这份知识图谱的发布标志着人工智能的发展已经进入了一个全新的阶段。

知识图谱，这一由谷歌于2012年提出的概念，以结构化的形式描述客观世界中的概念、实体及其关系。它将互联网的信息转化为一种更贴近人类认知的形式，为我们提供了一种更好地组织、管理和理解海量信息的能力。

知识图谱的构建涉及多个关键环节。首先是知识体系的构建，这包括通用型和领域型知识图谱的划分，以及采用何种方式来表达知识。还需要进行知识融合，即将不同领域、不同语言、甚至不同结构的知识进行“补充、更新和去重”。在获取知识的环节，需要从海量信息中抽取知识，这一过程涉及结构化信息、半结构化信息和非结构化信息的抽取。完成知识的抽取和融合后，需要选择适当的方式存储知识，例如采用RDF格式或图数据库等方式。

除了知识的识别、抽取、存储和融合，知识图谱还涉及到知识推理和知识应用。知识推理是指挖掘实体之间隐含的语义关系，例如通过已知的关系推导出新的关系。而知识应用则是识别、抽取、存储和推理的最终目的，知识图谱在搜索、问答、推荐和决策等方面有着广泛的应用。

此次知识图谱的发布，展示了人工智能的特色化、开放化、智能化的趋势。为了更好地发挥知识图谱的优势，需要将其与其他技术如信息推荐、事理图谱、学习等相结合。目前知识图谱商业应用落地场景有限，如何有效实现知识图谱的应用、利用知识图谱实现知识推理、提高大规模知识图谱计算效率等问题，仍是未来一段时间业界亟需解决的问题。

随着信息提取、查询应答、问题回答、概率逻辑、实体消歧、实体识别、查询处理、决策支持等方向的热门研究热度逐渐上升，知识图谱成为了各大人工智能与互联网公司的焦点。它与学习一起，成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一。未来，随着技术的不断进步和应用的不断拓展，知识图谱将在更多领域发挥重要作用，推动人工智能的持续发展。