潘云鶴院士：大數據智能是人工智能2.0的核心組成部分
2020-09-12 12:15
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二、知識表達將引導大數據智能的發展
潘云鶴院士首先帶我們認識了各種形式的知識:
(1)結構化數據就是一種知識,和以往的程序計算數據的方式不同,AI采用的是數據驅動程序的方法;
(2)知識圖譜不但能用于搜索和分析,還能用于推理與學習,是另一種知識表達,2012年浙江大學人工智能研究所研發了 KS-studio,提出了將大數據轉換為知識圖譜的自動生成和關系發現技術;
(3)深度神經網絡(DNN)本質上也是一種知識表達,深度神經網絡可用于識別圖像、聲音,但是缺點是解釋性差,對機器友好,對人不友好的但是好用的一種知識表達;
(4)視覺知識(VK),是對視覺形象進行操作的一種知識表達,未來期望通過VK來模擬人的形象思維,提高形象相關工作的效率。
圖 四種知識表達的數據形式、特色應用
數據形式與應用目標不同,形成了不同的知識表達類型,隨著非結構化數據的細分和應用,將不斷的推動新的知識表達技術的誕生,同時不同的知識表達有自己擅長的領域,多種知識的協同使用,將能提高系統的智能水平,比如深度神經網絡(DNN)和視覺知識結合能在實際應用中就能提高識別率,DNN 類似于人類的短期記憶,擅長感知識別,視覺知識類似于人類的長期記憶,善于推理、變化等遷移應用,兩者“長短”結合,能有效的提高識別率,海康威視研究院基于視覺概念學習的自主目標檢測就是該方法的典型應用。
圖 海康威視研究院基于視覺概念學習的自主目標檢測
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