《人工智能之认知图谱》重磅发布（附报告全文下载）
来源于微信公众号：AI TIME 论道
作者 | 智谱AI 徐菁
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近日，由清华大学人工智能研究院、北京智源人工智能研究院、清华—中国工程院知识智能联合研究中心、阿里集团—新零售智能引擎事业群编写的《人工智能之认知图谱》报告正式发布。报告显示，以知识图谱、认知推理、逻辑表达等技术为支撑的认知图谱是实现机器认知智能的使能器，不仅让机器理解数据的本质，还可以让机器解释现象的本质。
1956 年，人工智能概念提出以后，经过六十多年的发展，人工智能在计算能力、大数据和深度学习的支撑下取得显著成果。根据人工智能解决问题的不同阶段，人工智能发展历程可以分为：计算智能、感知智能、认知智能、意识智能（见图 1）。计算智能让机器能存会算；感知智能让机器能听会说、能看会认；认知智能解决机器能理解会思考的问题；意识智能是近期图灵奖获得者 Manuel Blum 夫妇提出的全新思想，核心理念是构造一个新型的可用数学建模、可计算的机器认知/意识模型。
如何实现认知智能，清华大学唐杰教授提出了结合知识图谱、认知推理、逻辑表达等关键技术的认知图谱（Cognitive Graph）是一种有力的支撑手段，希望利用知识表示、推理和决策，包括人的认知来解决复杂问题。这个思路的基本思想是结合认知科学中的双通道理论，在人脑的认知系统中存在两个系统：System 1 和 System 2，如图 2 所示。System 1 是一个直觉系统，它可以通过人对相关信息的一个直觉匹配寻找答案，它是非常快速、简单的；而 System 2 是一个分析系统，它通过一定的推理、逻辑找到答案。
让机器具备认知智能，其核心就是让机器具备理解和解释能力。这种能力的实现与大规模、结构化的背景知识是密不可分的。结合认知心理学、脑科学和人类知识等，以知识图谱、认知推理、逻辑表达等技术为支撑的认知图谱是实现机器认知智能的使能器，利用结构化的实体、概念、关系等构成元素，不仅让机器理解数据的本质，还可以让机器解释现象的本质。
报告围绕认知图谱及其 3 个技术领域（知识图谱、认知推理、逻辑表达），从概念、发展历程、关键技术（如图 3 所示）、问题与挑战、未来研究方向等方面展开介绍，并进行了论文研究主题分析、经典论文解读，以及技术情报深入挖掘，旨在为读者了解认知图谱领域的基础和应用研究的代表性成果、以及研究动向和进展提供信息窗口。
报告借助 AMiner 科技情报大数据挖掘与服务系统平台，不仅深入分析了认知图谱领域的技术研究发展趋势和创新热点，以及中国的专利数据和国家自然科学基金项目支持情况，还从学者分布地图、学术水平分析、国际合作分析、学者流动情况等维度，对比分析了中国和全球其他国家学者在该领域的发展状况，并给出了相应的对策建议，旨在为中国的学科布局和科技人才队伍建设提供数据支撑和指导。以下选取代表性的分析维度进行展示说明。
技术研究发展趋势
Knowledge Base（知识库）、Semantic Web（语义Web）、Natural Language Processing（自然语言处理）近年来的研究热度居高不下。
学者分布
认知图谱领域高水平学者主要集中在以美国为首的北美洲、以英国为首的欧洲和以中国为首的亚洲。中美两国高水平学者数量远高于其他国家，但两者之间仍有一定差距，中国需持续加强建设高水平人才队伍。
中国高水平学者主要分布在京津冀、长江三角洲和珠江三角洲，以及香港、台湾等东部地区。
学术水平
论文总被引频次最高的国家是美国，其次是英国和德国等欧洲国家，中国排名全球第 4。相比英国和德国，中国的学者数量和论文发表量较高，但是论文总被引频次偏低。
表 1论文总被引频次排名前10的国家
论文总被引频次排名前 10 的全球机构中，仅有清华大学和中国科学院入榜。这两个机构的论文发表量和学者数量排名前列，但是论文总被引频次位居榜尾。
表 2 论文总被引频次排名前10的全球机构
国家合作
中国与美国合作的论文数量最多，其次是英国、新加坡、澳大利亚、加拿大。中美两国合作论文的数量约占中国与其他国家合作论文数量的 47.9%，远高于中国与其他国家合作的论文。
学者流动
2009年—2020年间，美国、加拿大、法国的学者流入数量大于流出数量，而中国、英国、德国、意大利、印度、日本、西班牙的学者流出数量大于流入数量。无论是学者流入还是学者流出，美国排名第一，其次是中国。
2009年—2020 年间，北京是学者流动性最高的城市。此外，北京、香港、上海、哈尔滨的学者流出数量高于流入数量，而武汉、南京、西安、杭州、广州、合肥的学者流入数量高于流出数量。
学者画像
报告利用 AMiner 平台的“学者画像”功能，展示了认知图谱相关领域国内外具有代表性的专家学者信息（如 Amit P. Sheth）。其中，“学者画像”不仅提供了学者的个人基本信息，还利用命名排歧等技术建立了较为完全的学者—论文映射关系，提供了学者学术评价、研究兴趣发展趋势、学者合作者关系网络、研究方向相似学者等信息。
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