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        靠這個“譜”讓機器會思考

        2018-05-14 12:05:50張佳星
        科學導報 2018年6期
        關鍵詞:人類文本

        張佳星

        如果說波士頓動力的翻跟頭是在幫機器人鍛煉筋骨,那么知識圖譜的“繪制”則是在試圖“創(chuàng)造”一個能運轉的機器人大腦。

        “目前,還不能做到讓機器理解人的語言。”中國科學院軟件所研究員、中國中文信息學會副理事長孫樂說。無論是能逗你一樂的Siri,還是會做詩的小冰,亦或是會“懸絲診脈”的沃森,它們并不真正明白自己在做什么、為什么這么做。

        讓機器學會思考,要靠“譜”。這個“譜”被稱為知識圖譜,意在將人類世界中產(chǎn)生的知識,構建在機器世界中,進而形成能夠支撐類腦推理的知識庫。

        為了在國內(nèi)構建一個關于知識圖譜的全新產(chǎn)學合作模式,知識圖譜研討會日前召開,來自高校院所的研究人員與產(chǎn)業(yè)團隊共商打造全球化的知識圖譜體系,建立世界領先的人工智能基礎設施的開拓性工作。

        技術原理:把文本轉化成知識

        “對于‘姚明是上海人這樣一個句子,存儲在機器里只是一串字符。而這串字符在人腦中卻是‘活起來的?!睂O樂舉例說。比如說到“姚明”,人會想到他是前美職籃球員、“小巨人”、中鋒等,而“上?!睍屓讼氲綎|方明珠、繁華都市等含義。但對于機器來說,僅僅說“姚明是上海人”,它不能和人類一樣明白其背后的含義。機器理解文本,首先就需要了解背景知識。

        那如何將文本轉化成知識呢?

        “借助信息抽取技術,人們可以從文本中抽取知識,這也正是知識圖譜構建的核心技術?!睂O樂說,目前比較流行的是使用“三元組”的存儲方式。三元組由兩個點、一條邊構成,點代表實體或者概念,邊代表實體與概念之間的各種語義關系。一個點可以延伸出多個邊,構成很多關系。例如姚明這個點,可以和上海構成出生地的關系,可以和美職籃構成效力關系,還可以和2.26米構成身高關系。

        “如果這些關系足夠完善,機器就具備了理解語言的基礎?!睂O樂說。那么如何讓機器擁有這樣的“理解力”呢?

        “上世紀六十年代,人工智能先驅麻省理工學院的馬文·明斯基在一個問答系統(tǒng)項目SIR中,使用了實體間語義關系來表示問句和答案的語義,劍橋語言研究部門的瑪格麗特·瑪斯特曼在1961年使用Semantic Network來建模世界知識,這些都可被看作是知識圖譜的前身?!睂O樂說。

        隨后的Wordnet、中國的知網(wǎng)(Hownet)也進行了人工構建知識庫的工作。

        “這里包括主觀知識,比如社交網(wǎng)站上人們對某個產(chǎn)品的態(tài)度是喜歡還是不喜歡;場景知識,比如在某個特定場景中應該怎么做;語言知識,例如各種語言語法;常識知識,例如水、貓、狗,教人認的時候可以直接指著教,卻很難讓計算機明白。”孫樂解釋,從這些初步的分類中就能感受到知識的海量,更別說那些高層次的科學知識了。

        構建方式:從手工勞動到自動抽取

        “2010年之后,維基百科開始嘗試‘眾包的方式,每個人都能夠貢獻知識?!睂O樂說,這讓知識圖譜的積累速度大大增加,后續(xù)百度百科、互動百科等也采取了類似的知識搜集方式,發(fā)動公眾使得“積沙”這個環(huán)節(jié)的時間大大縮短、效率大大增加,無數(shù)的知識從四面八方趕來,迅速集聚,只待“成塔”。

        面對如此大量的數(shù)據(jù),或者說“文本”,知識圖譜的構建工作自然不能再手工勞動,“讓機器自動抽取結構化的知識,自動生成‘三元組?!睂O樂說,學術界和產(chǎn)業(yè)界開發(fā)出了不同的構架、體系,能夠自動或半自動地從文本中生成機器可識別的知識。

        孫樂的演示課件中,有一張生動的圖畫,一大摞文件紙吃進去,電腦馬上轉化為“知識”,但事實遠沒有那么簡單。自動抽取結構化數(shù)據(jù)在不同行業(yè)還沒有統(tǒng)一的方案。在“百度知識圖譜”的介紹中這樣寫道:對提交至知識圖譜的數(shù)據(jù)轉換為遵循Schema的實體對象,并進行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)清洗、對齊、融合、關聯(lián)等知識計算,完成圖譜的構建?!暗谴蠹野l(fā)現(xiàn),基于維基百科,結構化半結構化數(shù)據(jù)挖掘出來的知識圖譜還是不夠,因此目前所有的工作都集中在研究如何從海量文本中抽取知識?!睂O樂說,例如谷歌的Knowledge Vault,以及美國國家標準與技術研究院主辦的TAC-KBP評測,也都在推進從文本中抽取知識的技術。

        在權威的“知識庫自動構建國際評測”中,從文本中抽取知識被分解為實體發(fā)現(xiàn)、關系抽取、事件抽取、情感抽取等4部分。在美國NIST組織的TAC-KBP中文評測中,中科院軟件所—搜狗聯(lián)合團隊獲得綜合性能指標第3名,事件抽取單項指標第1名的好成績。

        “我國在這一領域可以和國際水平比肩?!睂O樂介紹,中科院軟件所提出了基于Co-Bootstrapping的實體獲取算法,基于多源知識監(jiān)督的關系抽取算法等,大幅度降低了文本知識抽取工具構建模型的成本,并提升了性能。

        終極目標:將人類知識全部結構化

        《圣經(jīng)·舊約》記載,人類聯(lián)合起來興建希望能通往天堂的高塔——“巴別塔”,而今,創(chuàng)造AI的人類正在建造這樣一座“巴別塔”,幫助人工智能企及人類智能。

        自動的做法讓知識量開始形成規(guī)模,達到了能夠支持實際應用的量級?!暗沁@種轉化,還遠遠未達到人類的知識水平?!睂O樂說,何況人類的知識一直在增加、更新,一直在動態(tài)變化,理解也應該與時俱進地體現(xiàn)在機器“腦”中。

        “因此知識圖譜不會是一個靜止的狀態(tài),而是要形成一個循環(huán),這也是美國卡耐基梅隆大學等地方提出來的Never Ending Learning(學無止境)的概念?!睂O樂說。

        資料顯示,目前谷歌知識圖譜中記載了超過35億事實;Freebase中記載了4000多萬實體,上萬個屬性關系,24億多個事實;百度百科記錄詞條數(shù)1000萬個,百度搜索中應用了聯(lián)想搜索功能。

        “在醫(yī)學領域、人物關系等特定領域,也有專門的知識圖譜?!睂O樂介紹,Kinships描述人物之間的親屬關系,104個實體,26種關系,10800個事實;UMLS在醫(yī)學領域描述了醫(yī)學概念之間的聯(lián)系,135個實體,49種關系,6800個事實。

        “這是一幅充滿美好前景的宏偉藍圖。”孫樂說,知識圖譜的最終目標是將人類的知識全部形式化、結構化,并用于構建基于知識的自然語言理解系統(tǒng)。

        盡管令業(yè)內(nèi)滿意的“真正理解語言的系統(tǒng)”還遠未出現(xiàn),目前的“巴別塔”還只是在基礎層面,但相關的應用已經(jīng)顯示出廣闊的前景。例如,在百度百科輸入“冷凍電鏡”,右豎條的關聯(lián)將出現(xiàn)“施一公”,輸入“撒幣”,將直接在搜索項中出現(xiàn)“王思聰”等相關項。其中蘊含著機器對人類意圖的理解。

        “知識圖譜的應用涉及到眾多行業(yè),尤其是知識密集型行業(yè),目前關注度比較高的領域:醫(yī)療、金融、法律、電商、智能家電等?!睂O樂介紹,基于信息、知識和智能形成的閉環(huán),從信息中獲取知識,基于知識開發(fā)智能應用,智能應用產(chǎn)生新的信息,從新的信息中再獲取新的知識,不斷迭代,就可以不斷產(chǎn)生更加豐富的知識圖譜,更加智能的應用。

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