泰凡科技副總經理馬國寧:圖繪萬象,從柯尼斯堡到百業賦能

王林
發布: 2023-05-29 20:37:04
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2022年8月6日-7日,AISummit 全球人工智慧技術大會如期舉辦。在7日下午舉辦的《AI賦能產業實踐》分論壇上,泰凡科技副總經理馬國寧帶來了《圖繪萬象,從柯尼斯堡到百業賦能》的主題分享,詳細分享了知識圖譜在千行百業中的賦能。

愚公如果是AI,能不能移山?

如果把愚公當成AI,那他能不能移山?又是如何進行移山的?

馬國寧表示,在人工智慧產業,每個垂直領域都是一座大山。例如在金融、工業、政務等行業中,利用演算法去解決行業特定問題時,大家會發現它與最初的設計和落地總是不同的,主要原因是由於我們的算法邏輯不一定能夠匹配行業的業務邏輯。最開始解決這個問題的方式是利用資料智能和計算智能,依靠堆資料量來訓練,但是這種方法在後期也會出現一些瓶頸。為此,我們又開始利用人臉辨識、聲音辨識等感知智慧的方式來解決一些場景中出現的問題。

 當感知智能也遇到瓶頸,最新的方式是利用認知智能的演算法來解決。那麼,認知智能是否能模擬人的思考認知過程,去解決龐雜的困難問題呢?


泰凡科技副總經理馬國寧:圖繪萬象,從柯尼斯堡到百業賦能

在認知智能領域,Google很早就利用知識圖譜進行了嘗試,把所有知識裝到同一個圖譜中,模擬人的思考以及推理演繹的過程。但是,自從Google提出這個想法之後,至少到目前為止仍然沒有辦法去做到完全模擬人的思考過程。雖然圖譜的建構過程並不複雜,但資料量夠大之後,就會遇到各種問題。例如,WolframAlpha超過10億的實體,DBpedia超過30億的三元組,谷歌目前實體已經超過5億,關係連接超過百億,微軟Probase僅概念的總量就已經有千萬級別。這種情況下,先不談應用,光是搜尋和查詢分析就已經很難了。

 很多學者認為一個單點或一個群集解決不了,就用兩個群集乃至十幾個群集解決這個問題。實際上,在知識圖譜裡是很難進行堆集群量的,主要原因是在如此龐大的實體和節點相關聯的情況下,很難讓數據分離開。

 AI向產業賦能,誰向AI賦能?

本來想利用AI向產業賦能,但從運算智能到感知智能、認知智能,現在AI也需要有人向它賦能。那該怎麼辦?

馬國寧認為,方法就是站在巨人的肩膀上。

泰凡科技副總經理馬國寧:圖繪萬象,從柯尼斯堡到百業賦能

上圖中的柯尼斯堡是一個小城鎮,但是它在數學界或在圖論界非常有名,主要是因為一個很偉大的數學家歐拉,在1736年解決了柯尼斯堡七橋問題,開創了一個新的數學分支圖論。知識圖譜應用於叢集或分散式環境,需要用數學理論的基礎來解決這些問題。

因此,電腦問題解決到一定程度時就會歸結到數學問題上,在處理大規模知識圖譜時需要對知識圖譜進行劃分,重新利用算力解決分散式問題。那麼,在劃分的過程中,如何讓分區之後的知識圖譜之間的關聯性最小呢?為此,在這方面我們需要用到業界成型的或前沿的演算法,在滿足資料規模跟分散式要求的同時滿足圖劃分。

泰凡科技副總經理馬國寧:圖繪萬象,從柯尼斯堡到百業賦能

但是,目前公開實作或記載的演算法並不能完全解決所有的問題,一個是群集化問題,一個是分散式問題。因為在最小化切割邊或頂點數量情況下,很難同時滿足各個機器之間的負載平衡和通訊成本問題。

如何解決這些問題呢?我們的方式是對於沒有權重的簡單圖,在指數內部把複雜度降到一個常數的程度。在有權圖上,把其中的一個指數降到常數的複雜度,這都是比較前沿的研究成果。在超圖領域,最終要把超圖的切割問題當作次膜k-part的特例,在確定K值的情況下,進行求解是完全沒有問題的。

泰凡科技副總經理馬國寧:圖繪萬象,從柯尼斯堡到百業賦能

舉例說明,對於一個簡單圖,有三條線的切割,在真正實踐中可以簡單的理解為把整個知識圖譜切成三個集群的劃分知識圖譜。其中對於S2這個知識節點進行獨立切割,另外一邊S2則是最小獨立切割,這是我們作為一個簡單的形象化描述,方便大家理解為什麼要把這個圖分開。

從效果來講,像METIS演算法它在最小化跨越分區的頂點數上面,和後面的知識挖掘的時間上面比較均衡;像Hash演算法,或JA-BE-JA演算法,在其中一方面可能表現不盡人意,但METIS演算法表現是比較均衡的。

知識圖譜與百業賦能

基於技術與產業的研究,泰凡科技建構了一套知識圖譜平台,上層是應用服務體系,包括檢索、知識的視覺化查詢、智慧問答,底層把知識圖譜的「五臟六腑」建構好。實際上,圖譜最開始是個語意問題,是基於語意網路發展而來的。語意庫的管理,包括知識如何更新、更新的顆粒度有多大、還有相關領域要涵蓋多少實體、涵蓋多少映射關係等,泰凡科技都會放在整體框架中。因此,這是一個非常通用的框架平台,適​​用於各行各業。

泰凡科技副總經理馬國寧:圖繪萬象,從柯尼斯堡到百業賦能

除此之外,整個框架中還整合了實際應用中的必備功能,例如要實現知識庫全生命週期的管理,包括智慧推薦、檢索、擴展性,這些都是在產業落地實踐中必須考慮的問題。此外,很多關係探索挖掘,是可以依賴知識挖掘來解決。

在接下來的時間裡,馬國寧透過智慧園區、智慧建築、智慧交通、智慧航空、智慧科學數據分析等場景案例,詳細介紹了知譜圖譜在各行各業的實際應用。

「科技創新的星辰大海,未來的無限可能性,是更令人心潮澎湃的,這一點我深以為然。」馬國寧表示,希望透過這次分享,能讓更多的同行,或者其他有志於加入這個行業的從業者,能夠更有信心的去應用人工智慧技術,賦能千行百業。

大會演講回放及PPT已上線,進入官網查看精彩內容。

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