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探索通往通用人工智能(AGI)的关键技术,知识图谱在AI服务中扮演的角色不容小觑。 核心内容: 1. 知识图谱作为AI认知地图的构建与功能 2. 知识图谱的构建过程及其在不同领域的应用 3. 知识图谱在金融风控和医疗健康领域的价值展现
智能时代,我们已经习惯让AI为我们提供各种服务。
当你问DeepSeek:"北京的天气怎么样"时,它能精准回答;当你让ChatGPT"用简单语言解释相对论",它能流畅作答...
这些AI能力的背后,除了神经网络的感知能力,还有一个关键支撑技术——知识图谱。
知识图谱本质上是用关联图的方式表示现实世界中的事物和关系
。
例如你翻开一本百科全书,里面的知识点彼此孤立。知识图谱则将这些知识点通过关系连接起来,形成网状结构
。
在知识图谱中,节点代表实体
(如中国、北京、人口),边代表关系
(如"首都是"、"拥有")。
这种结构让AI不仅知道独立的事实,还能理解事物间的联系。当你问"中国的首都是哪里"时,AI能通过知识图谱直接找到答案;当你进一步询问"北京的人口多少"时,AI可以顺着关系网络
找到相关信息
。
知识图谱由三元组构成:实体-关系-实体。这种结构与人类认知方式相近,让机器能更自然地理解世界。与传统数据库的表格存储不同,知识图谱将信息组织成网络,便于推理和发现隐含关系。
当我们说"AI拥有知识
"时,实际上是指AI能够访问和利用知识图谱中储存的结构化信息。这些信息经过精心组织,使AI能够进行类似人类的思考过程。
构建知识图谱如同为AI打造一张认知地图。这个过程涉及多个环节:数据收集、数据清洗、结构设计、图谱构建、图计算和应用部署
。
数据是知识图谱的基础
。在金融风控领域,我们需要收集客户手机号、银行卡、设备信息、单位数据、位置信息等多维度数据。这些数据点将成为图谱中的节点或属性。数据质量直接影响图谱效果,所以数据清洗至关重要。
结构设计决定了知识图谱的组织方式。常见的有两种结构:
隐性申请节点结构
强调客户间关系的简洁呈现,计算效率高,客户关联只需两度计算。适合简单业务模式,如单次授信用款场景。
显性申请节点结构
将申请行为作为独立节点,能清晰表现客户多次申请行为,适合复杂业务场景如循环额度、多次用款。这种结构计算客户关联需要四度计算,资源消耗较大。
图谱构建完成后,我们可以通过社区发现算法识别紧密连接的客户团簇,通过中心度算法
发现关键节点,用最短路径算法分析客户间最紧密的关联途径。这些图计算能力是传统数据库难以实现的。
知识图谱在多个领域展现出强大价值,从金融风控到医疗健康,从智能搜索到AI集成,正成为数字化转型的核心引擎
。
金融风控领域
,知识图谱通过构建客户关系网络,能高效识别欺诈团伙。
一个示例场景:18个申请客户通过设备、电话等多种关系形成紧密连接,其中13人出现逾期,逾期率高达72.2%。传统数据库需要多次全量扫描才能发现这样的关联团簇,而知识图谱可以秒级完成。知识图谱还能识别团伙中的核心节点,发现可能的中介欺诈行为。
医疗健康领域
,知识图谱连接症状、疾病、治疗和药物,支持智能诊疗。
有趣的是,百度灵医智惠系统通过知识图谱实现了智能问诊,其诊断准确率和人类医生相当,处方药方与老中医开具的方案相似度可达80-90%。这说明AI已经可以将结构化医学知识转化为临床决策支持。
智能搜索方面
,知识图谱是Google、百度等搜索引擎革命性升级的核心技术。
当你搜索"周杰伦的妻子"时,搜索引擎不再仅仅匹配关键词,而是理解"周杰伦"是一个人,"妻子"是一种关系,直接给出"昆凌"这个答案。
最令人兴奋的是知识图谱与大语言模型的结合
。
当前的LLM主要解决了感知问题,而知识图谱作为符号学派的代表,可以为AI提供结构化的世界知识和推理能力。多伦多大学的Geoffrey Hinton教授指出,AI未来发展方向之一是深度神经网络与符号人工智能的深入结合。知识图谱正在成为迈向通用人工智能(AGI)的重要基石。
从本质上看,知识图谱是AI从"感知智能
"迈向"认知智能
"的关键一步。它不仅提供了海量结构化知识,更重要的是提供了一种类似人类思维的关联推理方式。
随着知识图谱技术的发展,我们将看到AI在理解、推理、联想等高级认知功能上的显著进步,最终实现真正意义上的智能AGI
。
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