终于有人把知识图谱讲明白了

Posted 2021-12-11 人工智能博士

tags:

篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了终于有人把知识图谱讲明白了相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

“如果你不知道人工智能是什么？那你应该没有健康码，没有进行人脸识别，天天窝在家里，哪也去不了。”

在电影宇宙里，人工智能发展到达了一个又一个巅峰，“智械危机”、“天网”、“终结者”，影响甚至控制人类生活！

现实生活中，人工智能便利着我们的生活，从最初的谷歌、亚马逊，到现在的人脸识别、机智人、各类客服等，无一不发生在我们生活的每一天。

就是现在的热剧《理想之城》中，赵又廷饰演的夏明，这种人类高质量男性每天回到家的乐趣竟然是跟人工智能-小度聊天，“小度小度，我帅吗？”还会一遍遍的让小度开灯关灯……通过人机对话的方式，让小度一边翻白眼一边执行指令一边os：又疯一个。

人工智能的“核心驱动力”：知识图谱

当今数据和信息生成的规模和速度使得组织难以从大量信息和不同来源中有效地获取有价值的见解。我们依赖谷歌、亚马逊、Alexa 和其他聊天机器人，因为它们帮助我们以与我们通常思考事物相同的方式和方法查找信息并采取行动。

随着企业探索下一代可扩展的数据管理方法，利用自动化等高级功能成为一种竞争优势。想想企业经历了多次强大的技术转型。尽管制定了商业案例、战略和长期实施路线图，但许多人通常仍然无法实现或接受变革。

1、对业务应用程序和用例的理解有限，无法定义清晰的愿景和战略。2、在选择最相关和最具成本效益的业务用例以及支持快速验证的业务或职能团队方面，不知道从哪里开始。3、整个组织中有多项计划并未针对企业进行精简或优化。4、企业数据和信息是不同的、冗余的，并且不容易使用。5、缺乏所需的技能和培训。

目前，多数企业已经在开发或利用知识图谱来增强他们的知识、数据和信息管理。通常，这些功能属于组织内现有的职能或职位，例如数据科学或工程、业务分析、信息管理或数据运营。

然而，鉴于当今我们的工作和市场中的技术进步以及组织知识和数据的价值不断增加，将信息和数据视为资产并进行战略性投资以增强和优化这些信息和数据的组织领导者已经开始获得收益，并让他们的员工专注于更多增值任务，并为构建业务的复杂分析工作做出贡献。

制定面向知识图谱的定制战略和路线图的最务实方法首先是查看数据和信息管理实践中的现有能力和基础优势，例如元数据、分类法、本体和知识图，因为这些将作为人工智能的基础支柱。

图片来源：谷歌

知识图谱工程师月薪：30K-50K

知识图谱应用领域非常广泛，并且更重要的是知识图谱是企业数据管理的终极链接引擎，也是人工智能新方法的驱动力。所以各位工程师，你们想知道知识图谱工程师的薪资到底是多少吗？

据不完全统计截止2021年8月23日，知识图谱工程师平均工资33.1K/月，有71.3%的人每月薪资在30K-50K之间。

数据来源：职友集

通过历年薪资数据变化来看，从2016年至2021年知识图谱工程师的薪资待遇一直成上升趋势，并且随着知识图谱在各领域应用的爆发，未来知识图谱工程师的薪资会越来越高，是一个非常有竞争力的岗位。

数据来源：职友集

知识图谱工程师在各地区工资待遇都要远超过该城市平均薪资，证明大到国家，小到企业都开始注重知识图谱在未来的应用，该领域将有着无可限量的发展方向。

数据来源：职友集

此时此刻，我承认，我酸了！

月薪如此之高，那什么是知识图谱？

知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间关联关系的大规模语义网络，是大数据时代知识表示的重要方式之一。

知识图谱最常见的表示形式是RDF(三元组)，即“实体 x 关系 x 另一实体”或“实体 x 属性 x 属性值”集合，其结点代表实体(entity)或者概念(concept)，边代表实体/概念之间的各种语义关系。由于知识图谱富含实体、概念、属性和关系等信息，使机器理解与解释现实世界成为可能。

上世纪七八十年代，传统的知识工程与专家系统解决了很多的问题，但是都是在规则明确、边界清晰、应用封闭的限定场景取得成功，严重依赖专家干预，一旦涉及到开放的问题就基本不太可能实现，因此难以适应大数据时代开放应用到规模化的需求等问题。相对于传统的知识表示，知识图谱具有规模巨大、语义丰富、质量精良与结构友好等特点，宣告知识工程进入了一个新的时代。