第4问讲深度学习的时候我们说过：随着大数据红利的消失殆尽，数据采集难度和获取成本日益增高，深度学习模型效果的天花板也已近在眉睫。

而另一方面，已经大量存在并持续涌现的先验知识却尚未被深度学习有效利用。融合知识图谱与深度学习，已然成为进一步提升深度学习效果的重要思路之一。

壹

什么是知识图谱？

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（“苹果”是一个实体；“水果”是“苹果”的概念)，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。

在实践中，我们并不需要太过纠结使用哪种工具的才是知识图谱，哪些不是。关键是它的本质是什么。

而理解本质需要从知识图谱的演化过程入手。

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知识图谱的演化

知识图谱这个概念是近五、六年才逐渐为人所知的，但这项技术本身则可追溯到五六十年代前就已经形成的一个方向：即知识工程。我们叫它符号主义或者理性主义，也就是我们之前第3问提到过的人工智能领域内的三大学术流派之一。

60s 语义网

六十年代有一种东西叫做语义网络。语义网络的诞生起源于一些做认知科学的学者，他们认为人类的自然语言是很复杂的，和计算机储存信息的差别非常大。如何把人类的自然语言用一种符号化的形式表示出来，从而让计算机也能够读懂和学会。

给大家看一个语义网络的示例就很容易明白了：

语义网络其实就是一个网络。这张图上有各种不同的概念，比如中间的哺乳动物，猫（cat）是一种哺乳动物，猫有毛（Fur）；熊是哺乳动物，熊也有毛；鲸(Whale)是哺乳动物，但生活在水里面；鱼也生活在水里面，但不是哺乳动物，而属于哺乳动物的上位概念：动物（Animal）这个类别；哺乳动物是一种脊椎动物(Vertebra)，也是动物的一种。

看懂了这张示例图，大家理解起来是不是有点儿感觉了呢？

70-80s 描述逻辑

语义网络到了七十、八十年代时演化成了描述逻辑。产生这种变化的原因在于，很多从事自然语言处理和知识表现的学者批评了这种语义网络，他们认为语义网络本身只是一种表征，而没有办法用于推理。语义网络+推理变成了新的逻辑系统，叫做“描述逻辑”

如上图所示，假设我们知道1）Gowild是一个人工智能公司；2）人工智能公司是高科技公司。那么就可以推理得出：Gowild是高科技公司。

很容易理解对吧！

再比如，1）投资是投资人投资公司；2）胡海泉投资了Gowild。那么我们就可以推理出：1）胡海泉是一个投资人；2）Gowild是一个公司。

当然这都是一些比较简单的例子，人类的语言远比这些要复杂得多。

90s OWL

到了九十年代，描述逻辑成为知识表现领域的一种非常显学和重要的分支，正好这时候互联网兴起了。到了1995年前后开始了真正知识图谱化的第一步：开始把描述逻辑用互联网的语言来重新表征，有人用HTML，也有人用XML。

1999年马里兰大学开始发布了第一个这样的语言，叫“SHOE”，后来这个语言被美国国防部高等研究所资助了一个项目叫“DAML”。与此同时，在欧洲也有一个非常相似的项目“OIL”，再后来经过W3C的综合汇总与进一步协调，合并了一个新的语言叫“OWL”。

从九十年代到 2009 年这十几年期间，这个领域不断向上、向好积极发展，在那个时候我们曾经认为 OWL 是描述这个世界非常好的一种工具，因为它对于机器处理是非常友好的，所以我们就希望把它放到互联网上去，让更多人用到，但是这个设想后来并没有实现。

OWL这个语言，或者说语义网整个领域，在2006 年前后遇到了瓶颈：没有人真的去产生这样的数据，因为大多数日常场景根本用不到。关于到底应该加强语义呢，还是加强互联网属性？由此产生了两派不同的人不断进行争论。

60-90s 小结

知识图谱技术的发展历史总的来说可以分为两个大的阶段：一个是从六十年代到九十年代，早期的知识图谱原型，包括语义网络、专家系统等等；第二个就是从语义网络到描述逻辑，一直发展到OWL（并行的还有另外一些，比如基于框架逻辑产生的另外一种语言“RIF”）。这十几年的时间，实际上完成了一种从弱语义到强语义的尝试，不断加强语义表现的表达力，但最后证明这个做法是不太妥当的。

虽然在最早的语义网络里，我们无法定义一个词的意义。比如第一个例子图中居于中间位置的词语“哺乳动物”，我们很难让计算机理解什么是真正的哺乳动物。但对于计算机而言，它只需要知道万事万物之间的联系，对于机器处理来说就够了。虽然语义网络没有所谓的“语义”，但它的语义其实都在关系里了。

叄

元数据框架到RDF

除了学术性很强的描述逻辑OWL分支之外，知识图谱还有另外一个分支是来自于元数据框架的。这个工作最早是一个叫“Guha”的人在苹果公司做的，Ghua在某种程度上可以说是“知识图谱之父”，谷歌的知识图谱建立的背后Ghua也是主要推手。

1997年Guha发明了RDF，并且在RDF的基础上发明了RSS语言。十多年前我们看新闻都是用RSS订阅的。从本源上来讲，RSS这项技术就是RDF的第一个应用。RSS的第一个字母“R”就是RDF。

RDF的本质就是三元组，主语、谓语、宾语就是个三元组。比如“我叫小T”，“我”是主语，“是”是谓语，“小T”是宾语。在RDF这个框架下，万事万物各种复杂的关系最后都被拆分成三元组。

RDF是一个没有语义的元数据框架，它和前面提到的描述逻辑不同，描述逻辑是从实验室里来的，它想构建一个庞大的体系，一个完美的知识表现语言，然后再寻求落地。

而RDF从一开始就是一个从实践出发、自底向上的语言。我们日常生活中所遇到的绝大多数网站，都有着某种类型的元数据，其中相当一部分就是用RDF的不同变种来实现的。所以RDF总得来说是一个比较成功的技术，因为它来自于现实的实践基础。

小  结

知识图谱的领域从 2006 年往前一直不断从弱语义到强语义的发展过程中，这个阶段最后被证明是不太成功的。2006 年之后这个领域不断的强调工程、强调应用、强调数据、强调跟实践最相关的东西，语义也进一步弱化，又从强语义再次回归到弱语义。2012 年谷歌的知识图谱是完全抛弃掉语义的。

从二十年来的历史表明，从实践中总结的方法要优于从顶向下设计的方法。简单的优于强大的，太过复杂的比如 OWL 最终用不起来，反而比较简单的的像 RDF、最近比较火的 JSON‑LD 用得越来越多。越简单越好，这就是 20 年来最核心学习到的东西。

—THE END—

下期内容：如何构建知识图谱？ | “人工智能+区块链”科普第7问