烧脑
当我们遇到一个未知的事物,比如我们发现了一个新的物种,不知道是从哪个星球来的,我们想去认识它的时候,就会提出下面的几个问题:
1. 它是个什么东东?
2. 它为什么是这个样子的?
3. 它是怎么来的?和我们谁有关系?
4. 它是男的还是女的?它会死吗?
5. 它对我们有威胁吗?
6. balabalabala
探究这些问题的过程,就是一个知识构建的过程,而在这个过程中一直追问的核心,就是“它是xxx”,这是一个存在(being),我们一直在追问的这个“存在”,就是Ontology。
西方的哲学史,伴随着工业革命、科技革命,到今天的信息革命,以及未来的机器(人工智能)革命。是人类自我认知,对自己这个本体的认知的过程,人工智能发展到今天,就是一个伟大的见证。
科学家们一直在研究如何让机器模仿人类,可以自由的行走,可以观察、记忆、分析、思考。现在的机器已经具有了部分只有人类才有的能力,比如可以通过画面和声音来识别事物;可以理解你的简单的语言,并作出合适的回应。
那么,现在的智能机器是如何学习和构建知识,并理解人类的呢?
这就要回到Ontology(本体论),科学家们最初创造计算机的时候,就是想让计算机可以帮助人类处理信息,而帮助人类处理信息,就要理解这些信息。具体的过程大概如下:
人类把信息输入计算机
计算机定义信息结构
计算机通过逻辑语言(编程语言),解析人类输入的信息,比把信息按照之前定义好的结构进行存储记忆
计算机通过逻辑编程语言,接受、处理、分析、存储定义好的信息结构的过程,就是一个认识理解人类这个信息(知识、事物)的过程,是最基本的知识构建的过程。
随着计算机信息技术的神速发展,2012年,Google提出了知识图谱的理论和技术。而知识图谱的构建,用到的RDF、RDFS、OWL(Web Ontology Language),都属于用来表示Ontology的一种方式。可以说,知识图谱是Ontology的具体实现方式,计算机用知识图谱的技术,也就是人类学习构建知识的方式,真实的模仿了人类的学习知识、构建知识、逻辑和推理的能力。
Ontology,这个知识学习构建的核心,人类终极的追问。现在又多了计算机朋友们。如果想象人和机器人的一段对话,是非常有趣的一个场景:
某某人:你是谁?
机器人:你是谁?
某某人:你从哪里来?
机器人:你从哪里来?
某某人:你到哪里去?
机器人:你到哪里去?
某某人:xxxxxxxxxx
机器人:sdirnknidrkefnsif
。。。。。。
说到学习,作为人类,你是否已经具备了这种知识构建的能力了呢?
领取专属 10元无门槛券
私享最新 技术干货