原標題：探秘未來偶像：知識圖譜如何給AI生命感

AI是個非常有趣的詞，不管是中文翻譯的人工智能，還是英文的Artificial Intelligence，都有“生物性”的含義。一個是集結(jié)了地球頂尖智慧的“人工”，另一個Intelligence則專指生物擁有的智慧。

不過在當今的AI風潮中，我們提到的種種AI應(yīng)用大多屬于機器學習——和生物性不沾邊。AI可以從大量數(shù)據(jù)中尋找規(guī)律，經(jīng)過訓練完成種種工作，可給人的感覺依舊是一種更高效的機械。

這樣的現(xiàn)象在語音助手上更為常見，很多廠商都會給語音助手起個名字，試圖將其人格化，可當用戶真正使用時，往往只能感受到工具感。語音助手可以聽懂你需要播放音樂、叫車出行，也能在你要求下講個笑話?？沙讼逻_指令和獲得反饋以外，語音助手很少能理解情緒、記憶、俚語、雙關(guān)等等人與人交流時經(jīng)常出現(xiàn)的元素，作為工具來講尚且不算優(yōu)秀，更別提什么生物性和人格化了。

如果要為這一切找出緣由，知識圖譜顯然是其中之一。最近中國信息通信研究院云計算與大數(shù)據(jù)研究所聯(lián)合Gowild人工智能研究院以及業(yè)內(nèi)多家企業(yè)推出了業(yè)內(nèi)首份《知識圖譜白皮書》，為此，我們采訪了來自Gowild人工智能研究院的邵浩博士，和他一同討論了知識圖譜與人工智能“生命感”之間的關(guān)系。

除了把工具變成更好的工具，知識圖譜還能做些什么？

之前我們在文章中，討論過一個“人工智能不會看漫畫”的問題，既利用大量四格漫畫對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓練，但將四格漫畫中的對話框挖空后，人工智能依然不知道應(yīng)該填入哪些內(nèi)容。

原因在于漫畫中的畫面和文字并非具有嚴格的對應(yīng)性，人類能看懂漫畫是因為建立在對現(xiàn)實世界的理解之上，通過聯(lián)想將文字與圖片的內(nèi)涵建立對應(yīng)關(guān)系。知識圖譜的作用，就是將不同的知識相互關(guān)聯(lián)，并形成一個網(wǎng)狀的知識結(jié)構(gòu)，幫助人工智能增強認知、理解行業(yè)并且建立“世界觀”。

這一點在人機交互中體現(xiàn)的更為明顯，比如在用戶向語音助手詢問“《天龍八部》里的阿紫”時，普通的語音助手只能調(diào)用搜索引擎原樣搜索用戶所說的話，一一展示出指向連接。但建立在知識圖譜之上，語音助手可以分別提供出小說、電視劇、電影等等多個版本《天龍八部》中阿紫這一角色的相關(guān)信息。

這樣的知識圖譜，可以幫助我們更好的進行搜索，理解語義、消除歧義、理解相對關(guān)系等等。這樣一來，知識圖譜可以幫助人工智能成為更好的工具，但從工具到生命的這一過程中，知識圖譜能做到什么？

認識自己，認識你：探訪AI偶像的生命引擎

在上一篇關(guān)于Gowild產(chǎn)品“琥珀虛顏”的介紹中，我們提到了“未來偶像”這一概念。琥珀是以全息3D主機HoloEra為載體的虛擬形象，用戶可以通過語音和手機App與琥珀進行交互。而琥珀自身的背景故事是一位無意降落地球的外星偶像，正向著成為“偶像”的道路進發(fā)。

所謂偶像，自然是人格化、有生命感的，這也是琥珀虛顏的主打賣點之一。Gowild曾經(jīng)在一篇論文中提出過“虛擬生命”這一概念——有記憶、有情緒、能理解、能交互。想要實現(xiàn)這幾點，依然離不開知識圖譜的加持。

上圖是Gowild提出的人工智能生命引擎（GAVE），把語義理解、QA系統(tǒng)、智能對話等等技術(shù)組件架構(gòu)在了知識圖譜之上，而知識圖譜則是給予AI“生命感”的重要工具。

比較典型的是Gowild為琥珀建立了她自己的個人知識圖譜，琥珀有自己的喜好和性格特點，喜歡紫色、愛吃葡萄、喜歡聽別人的表揚。當用戶和琥珀進行對話時，琥珀就會展露出這些性格特點，用戶提到“紫色”、“葡萄”等等琥珀喜歡的東西時，會得到相關(guān)的反饋。

這就是琥珀的自我認識知識圖譜。其中的狀態(tài)、心情、性格、人際關(guān)系又是時刻變化的，你對Siri說一句“我討厭你”，它只會回應(yīng)你“我盡力了”。而你要是對琥珀說一句“我討厭你”，或許她接下來一整天的情緒都會不好。

同時隨著用戶不斷與琥珀交流，琥珀還會建立起有關(guān)用戶的知識圖譜。記住用戶提及的個人信息、喜好等等。隨著擁有琥珀的時間越來越長，琥珀也會越來越懂得用戶，雙方累積起共同記憶。

一個有自己喜好、有情緒波動，還會記得你的特點的AI，正在慢慢從“工具”向“生命”跨越。

其實在最近大熱的《偶像練習生》等網(wǎng)綜中也能感知到，粉絲對偶像的情感并非單純的崇拜，而是通過每一次參與打榜、活動形成的陪伴感、付出感甚至是養(yǎng)成感。而通過知識圖譜對人工智能的自我認識和用戶關(guān)系的建立，這種人與偶像之間的復雜關(guān)系也可以映射到人與AI之間，讓“未來偶像”的命題更具合理性和想象空間。

垂直化+動態(tài)化，或許能幫助知識圖譜走入生活

邵浩博士向我們介紹稱，現(xiàn)如今人工智能生命引擎已經(jīng)開始逐步平臺化，通過API接口將各項能力開放出來，讓更多IP通過HoloEra“活起來”。只要獲得授權(quán)，HoloEra中的琥珀可以變成任何一個動漫人物、游戲角色，甚至是真實世界的Idol，并且通過IP背景構(gòu)建出不同的自我認識。而通過模塊化的平臺模式，這一過程可以低成本、高效的進行，進一步釋放科技與文娛產(chǎn)業(yè)的纏繞。

這其中的可以供更多行業(yè)的參考點就在于知識圖譜的快速建立。

邵浩博士表示，知識圖譜的發(fā)展之所以相比深度學習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)較慢，是因為知識圖譜的建立過程非常復雜：將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)已經(jīng)是一項繁重的工作，還需要建立數(shù)據(jù)之間的對應(yīng)關(guān)系。如何保證知識的權(quán)威性，更需要技術(shù)專家和學術(shù)專家一同跨領(lǐng)域合作。

何況知也無涯，人類世界的知識實在太過細致龐雜，建立知識圖譜需要耗費的時間和人力成本實在太高。在1984年，美國曾經(jīng)啟動過一項名為Cyc的工程，試圖把人類世界的日常常識建立起一個適用于計算機的大型知識庫，結(jié)果顯而易見——四十多年了，這項工程還是沒有完成。知識圖譜的費勁程度，可能就和Cyc有的一拼。

Gowild的解決方案，其實已經(jīng)展示了知識圖譜的兩個發(fā)展趨勢。

第一個趨勢是知識圖譜的垂直化。建立一個大而全的知識圖譜自然是不可能完成的任務(wù)，但將知識圖譜分割成細分領(lǐng)域，如醫(yī)療、金融、安防，甚至更細分到某一種疾病、某一種貨幣等等，可以極大的降低知識圖譜的建立成本，同時促進知識圖譜的快速投入使用。

第二個趨勢是知識圖譜的動態(tài)化。琥珀之所以有“記憶”，是因為用戶關(guān)系的知識圖譜會源源不斷的補充著用戶在交互時透露的信息，因而逐漸讓用戶畫像更加圓滿。隨著我們數(shù)據(jù)挖掘的能力越來越強，在流數(shù)據(jù)場景下儲存和查詢知識圖譜正在成為可能?；蛟S在未來不光琥珀能夠“記住”你，冰箱、電視、洗衣機等等生活中的一切設(shè)備也可以通過類似的方式建立對用戶的記憶和理解。

當然，問題并不只有一種解決方式。想要制造出有生命感的人工智能，知識圖譜只是可以利用上的技術(shù)之一。而讓人工智能具有生命感也僅僅是一段路程，路程的終點還是讓更強大技術(shù)改變的我們的世界。

到最后，這些不同的技術(shù)路徑還是要在頂點相見。

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