百度饮得知识图谱的头啖汤！会让大家跟着吃鸡吗？

我们不论是招聘秘书，还是聘请管家，都希望找一个“有一定想法”的，会主动思考和自我决策的人，而不是找一个让TA做什么才做什么的人。同样的道理，要机器有“一定的想法”，能够自我决策，变得智能，就必须要有足够多的知识输入，让其形成认知能力。

因此可以看到，在AI时代，我们要让机器真正意义上认知这个世界，要让机器与我们更自然地交互，要让机器可以智能做出决策，都必须要输入足够多的知识给机器。如何给机器输入知识?核心技术就是知识图谱，它就像AlphaGo“吃”的棋谱一样，是将人类掌握的不同知识进行关联存储于计算机中，形成网状结构并持续动态完善，让机器不断汲取知识，对世界的认知日益完善。

看到这里就能明白，为什么李彦宏会说知识图谱是百度整个人工智能非常基础的构件了。知识图谱对于人工智能可以说是不可或缺，陆奇说，“AI革命的本质是快速的、自动地获取知识”，王海峰则认为知识图谱是AI的基石。“如果知识是人类进步的阶梯，知识图谱就是AI进步的阶梯”，知识是AI的基础已得到行业共识——有数据的巨头企业很多，然而有知识图谱技术的巨头却屈指可数。

知识图谱到底有哪些应用场景?

说到语音技术，人们就会想到Siri;说到图像技术，人们会想到iPhone X的Face ID;说到知识图谱，人们可能会想到百度搜索结果右侧的关联内容，这是百度 2014 年便已大规模应用的知识图谱产品， 3 年应用量增加了 160 倍。

不过，知识图谱的应用场景远不止于搜索，它跟自然语言处理技术一样更为底层，很多时候是透明的，许多AI应用，背后都在应用知识图谱技术，目前这些场景最典型：

1、资讯。

资讯行业正在迎来一场大变革——内容创作进入自媒体时代，内容分发信息流日益流行，而信息流的基础就是个性化推荐技术。要做好个性化推荐技术只需做好两点：一个是理解用户的阅读兴趣;另一个是理解资讯内容。然而两点要做到都不容易，理解用户的前提是足够多的用户兴趣数据，理解内容的前提则是知识图谱，平台必须要有一定的“认知”才知道不同内容意味着什么，适合哪些兴趣的用户，而不是简单的关键词匹配。

举个例子，一个文章内容是马云最新演讲解读，是将其推荐给电商行业人士，还是希望获得成功的年轻人，还是李彦宏等企业家们?每个人都可能感兴趣，如何推荐就要结合对内容的认知，以及对用户兴趣以及当前场景的理解，知识图谱就派上用场了。特别是在视频领域，要理解内容不是靠文字识别，而是要靠机器视觉技术，对内容本身的理解难度更高，知识图谱更重要。

现在，今日头条、百度、一点资讯、搜狐、网易、企鹅、UC、微博等等都在做信息流。百度世界大会上宣布百度信息流月活超过 6 亿，相比去年 5 月刚推出时日均阅读量提升 105 倍，短视频日均播放量提升 169 倍，这个成果，与知识图谱的优势密不可分。

2、泛娱乐。

（编辑：西安站长网）

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