在安全領(lǐng)域，一個(gè)具有代表性的案例是Palantir，因通過(guò)大規(guī)模知識(shí)圖譜協(xié)助抓住了本·拉登而聲名大噪。據(jù)報(bào)道，Palantir在實(shí)戰(zhàn)中對(duì)各個(gè)區(qū)域的各類(lèi)事件（武裝襲擊、爆炸、綁架等）進(jìn)行大規(guī)模關(guān)聯(lián)分析，通過(guò)數(shù)據(jù)可視化鉆取和查詢(xún)，對(duì)關(guān)系挖掘與分析，找出了事件之間的因果關(guān)系鏈。
這是知識(shí)圖譜的經(jīng)典應(yīng)用案例之一，實(shí)際上，知識(shí)圖譜并不是一個(gè)全新的概念。2012年便由Google公司首先提出，知識(shí)圖譜是為了準(zhǔn)確地闡述人、事、物、地、組織等之間的關(guān)系，一般情況下，我們可以使用關(guān)系圖來(lái)表示知識(shí)圖譜，它是信息與智慧之間的一座橋梁。
近年來(lái)，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，算法精度和算力不斷提升，數(shù)據(jù)來(lái)源愈發(fā)廣泛，大規(guī)模自動(dòng)化的知識(shí)獲取和全新的知識(shí)表達(dá)成為可能，知識(shí)圖譜開(kāi)始應(yīng)用于更多的應(yīng)用場(chǎng)景，成為認(rèn)知智能領(lǐng)域的核心技術(shù)之一。
從看見(jiàn)，到讀懂，需要的是NLP技術(shù)
新一代人工智能正逐步從感知智能向認(rèn)知智能發(fā)展，對(duì)于機(jī)器識(shí)別來(lái)講，不僅是會(huì)看，更要看懂并做出決策。當(dāng)人們能使用機(jī)器識(shí)別更多事物，自然而然地引發(fā)了對(duì)事物的理解分析和決策等深層次的自動(dòng)化知識(shí)服務(wù)的需求。然而需要外部知識(shí)、邏輯推理或者領(lǐng)域遷移的認(rèn)知智能領(lǐng)域還處于初級(jí)階段，由于知識(shí)圖譜富含實(shí)體、屬性和關(guān)系等信息，使機(jī)器理解與解釋現(xiàn)實(shí)世界成為可能。早期的知識(shí)圖譜又被稱(chēng)為“知識(shí)域可視化”或“知識(shí)映射地圖”，兩者都可以利用已經(jīng)結(jié)構(gòu)化好的數(shù)據(jù)迅速搭建起來(lái)。但接下來(lái)，隨著知識(shí)圖譜構(gòu)建和應(yīng)用到了深水區(qū)，從單純的知識(shí)服務(wù)，逐步向決策和預(yù)測(cè)服務(wù)過(guò)渡。
從NLP的角度來(lái)看，構(gòu)建知識(shí)圖譜需要了解如何從非結(jié)構(gòu)化的文本中抽取語(yǔ)義和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。目前從結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化中抽取知識(shí)并構(gòu)建知識(shí)圖譜的技術(shù)已經(jīng)相對(duì)成熟，但超過(guò)80%的信息儲(chǔ)存于非結(jié)構(gòu)化的文本中，這就需要設(shè)計(jì)一套可靠的信息抽取技術(shù)，而信息的有效抽取也是當(dāng)前NLP技術(shù)的一個(gè)痛點(diǎn)和難點(diǎn)。
智慧眼打造的云譜系列產(chǎn)品，其基礎(chǔ)底座是玄武大數(shù)據(jù)平臺(tái)，嫁接的是行業(yè)知識(shí)圖譜，同時(shí)還包括一系列的布局算法、聚類(lèi)算法、最短路徑查找算法和圖計(jì)算算法。
云譜的“探索分析能力”最核心的優(yōu)勢(shì)是：無(wú)論是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些信息都以知識(shí)圖譜的方式關(guān)聯(lián)起來(lái)，行業(yè)要素圖譜化，幫助“數(shù)據(jù)”到“知識(shí)”轉(zhuǎn)化，最后形成“智慧”存儲(chǔ)沉淀下來(lái)，為各垂直行業(yè)分析研判賦能。
從技術(shù)，到應(yīng)用，云譜解析行業(yè)數(shù)字智慧化
云譜是智慧眼打造的“風(fēng)險(xiǎn)知識(shí)一個(gè)池”中的重要部分，為事件的深度挖掘和理解提供了清楚的脈絡(luò)解析，隨著云譜平臺(tái)和應(yīng)用的不斷完善與深入，智慧眼助力智能社會(huì)、醫(yī)療健康、民生、金融等眾多領(lǐng)域應(yīng)用場(chǎng)景，例如圖譜研判、語(yǔ)音助手、聊天機(jī)器人、智能問(wèn)答等。
智慧眼基于醫(yī)療知識(shí)圖譜開(kāi)發(fā)出多個(gè)智能服務(wù)的應(yīng)用場(chǎng)景。比如，基于醫(yī)療知識(shí)圖譜的智能問(wèn)答，云譜可以提升問(wèn)答機(jī)器人的智能化程度。
它首先構(gòu)建疾病癥狀、藥物、病理、病因、診斷方法等相關(guān)的領(lǐng)域知識(shí)之間的關(guān)系；構(gòu)造適用于醫(yī)療圖譜信息抽取詞向量模型，通過(guò)自然語(yǔ)言交互的方式，滿(mǎn)足用戶(hù)知識(shí)獲取、業(yè)務(wù)咨詢(xún)、操作執(zhí)行等需求。在這種全新的人機(jī)交互形式下，云譜扮演著“大腦”的角色，基于知識(shí)圖譜的問(wèn)答系統(tǒng)，可以更好的理解問(wèn)題，通過(guò)關(guān)系推理，得到更精準(zhǔn)的答案。
在安全領(lǐng)域，智慧眼云譜重點(diǎn)解決數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性和數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘問(wèn)題，賦能線(xiàn)索情報(bào)分析與案件預(yù)警，輔助相關(guān)決策。
隨著跨部門(mén)、警種、業(yè)務(wù)的協(xié)同和融合作戰(zhàn)大趨勢(shì)的到來(lái)，知識(shí)圖譜能通過(guò)數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)分析、文本語(yǔ)義理解等技術(shù)手段，抽取出人、號(hào)、企、物、地、組織、身份標(biāo)簽等實(shí)體，并根據(jù)其中的屬性、時(shí)空、語(yǔ)義、特征、位置聯(lián)系等建立相互關(guān)聯(lián)，構(gòu)建一張多維多層的實(shí)體與實(shí)體、實(shí)體與事件的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。它能實(shí)現(xiàn)重點(diǎn)人員場(chǎng)所關(guān)聯(lián)分析、物品關(guān)聯(lián)分析、團(tuán)伙關(guān)系分析、異常事件挖掘、相似案件推理等功能，提升公共安全信息化的智能化水平，促進(jìn)情報(bào)研判的演進(jìn)，高效服務(wù)打防管控工作，甚至可達(dá)到精準(zhǔn)的犯罪預(yù)測(cè)預(yù)警。
無(wú)知識(shí)圖譜，不AI，知識(shí)圖譜是人工智能應(yīng)用鏈條的底層支撐技術(shù)和關(guān)鍵應(yīng)用。未來(lái)，智慧眼將持續(xù)在技術(shù)領(lǐng)域探究創(chuàng)新，將知識(shí)圖譜、深度學(xué)習(xí)、NLP等技術(shù)融合，推動(dòng)人工智能產(chǎn)品的升級(jí)，助力智能社會(huì)建設(shè)。
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