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人工智能系列(八)——知识图谱
目前，国内外已经建立了一大批规模庞大、开放共享的知识图谱，如WordNet、Freebase、YAGO、DBpedia、CN-DBpedia以及百度的知心、搜狗的知立方等。这些知识图谱为语义搜索、自动翻译、智能问答、医疗诊断、欺诈检测、风险控制、个性化推荐等应用场景提供了海量的知识资源。
知识图谱，作为揭示实体之间关系的语义网络，是接近“人工智能”心中所想的。它的定义在于基于信息建立起实体之间的联系，形成“知识”，实际上就是一系列的SPO三元组。
知识图谱是人工智能的一个分支，它在人工智能领域扮演着重要角色。人工智能的核心在于模拟、延伸和扩展人的智能，而知识图谱则提供了一种有效的手段来组织和表示知识，使得机器能够更好地理解和利用这些知识。
什么是知识图谱?|人工智能+区块链科普第6问
1、知识图谱是基于二元关系的知识库，旨在描述现实世界中存在的各种实体或概念及其相互关系。其基本组成单位是“实体-关系-实体”的三元组，实体之间通过关系相互联结，构成网状结构。知识图谱的详细解释定义与核心 知识图谱是一个结构化的知识库，它以图的形式表示现实世界中实体（如人、地点、事物、概念等）之间的关系。
2、构建知识图谱是一个复杂但系统的过程，它涉及多个阶段和多种技术手段。以下是构建知识图谱的详细步骤：数据准备 构建知识图谱的第一步是准备数据。这些数据可能来自多种来源，包括结构化数据（如关系数据库）、非结构化数据（如文本、图片、视频等）以及半结构化数据（如XML、JSON等）。
3、人工智能是大数据喂养出来的，而数据标注是形成有价值的海量数据中非常重要的一环。 如何高效的激励和组织更多人群来参与数据贡献将会是未来科技公司成功的关键。
人工智能所属领域
人工智能所属领域主要分为研究领域和应用领域。研究领域机器学习：是人工智能支柱，让计算机从数据学规律，有有监督、无监督等子领域。自然语言处理：研究计算机对人类语言的理解、处理和生成，如语音识别、机器翻译。计算机视觉：使计算机理解图像和视频，有图像识别、目标检测等方向。机器人学：涉及机器人设计、构建和控制，集成多学科知识。
人工智能涉及的领域包括计算机视觉、自然语言处理、机器学习、机器人技术、大数据分析、游戏与娱乐、语音助手与智能家居、医疗与健康。具体如下：计算机视觉：该领域旨在教会机器理解和解释图像与视频。通过深度学习技术，计算机视觉已实现物体检测、人脸识别、自动驾驶等实用功能。
人工智能的八大领域包括：机器学习、自然语言处理、机器视觉（或计算机视觉）、专家系统、自动驾驶、机器人技术、聊天机器人和数据挖掘与分析。机器学习：这是人工智能的一个核心领域，它让计算机能够从数据中自动学习并找出规律，进而做出决策和预测。
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