什么是知識圖譜和AI多模態(tài)推理 原創(chuàng) 精華
大模型與知識圖譜結(jié)合，構(gòu)建企業(yè)智能知識管理平臺，為解決上述難題提供了新的思路：大模型技術(shù)能夠從海量數(shù)據(jù)中提取復(fù)雜信息，具備學(xué)習(xí)和推理能力，而知識圖譜則通過圖形結(jié)構(gòu)，將知識進行有機整合，展示出實體之間的關(guān)系和語義信息。兩個技術(shù)的結(jié)合，將實現(xiàn)更加便捷的知識管理、更加精準的智能問答、以及更加可靠的智能決策與分析。
一、知識圖譜推理
知識圖譜是一種結(jié)構(gòu)化的知識庫，它以圖的形式表示和存儲現(xiàn)實世界中的實體、概念及其相互關(guān)系。這些實體可以是具體的人、地點、事物，也可以是抽象的概念或思想。
- 節(jié)點：代表現(xiàn)實世界中的實體（如人、地點、事物、概念等），每個實體通常由一個唯一的標識符表示。
- 邊：表示這些實體之間的關(guān)系。
知識圖譜的基本組成單位是“實體—關(guān)系—實體”三元組，以及實體及其相關(guān)屬性—值對，實體間通過關(guān)系相互聯(lián)結(jié)，構(gòu)成網(wǎng)狀的知識結(jié)構(gòu)。
KG = （E，R，T），KG表示知識圖譜、E表示實體集合、R表示關(guān)系集合、T表示知識三元組集合。
知識圖譜
什么是知識圖譜推理？知識圖譜推理是指基于知識圖譜中的事實和關(guān)系，通過邏輯、規(guī)則、統(tǒng)計或機器學(xué)習(xí)等方法，從已知的信息中推斷出新的信息或關(guān)系的過程。知識圖譜推理的目標是從有限的事實中推導(dǎo)出更多的知識，填補知識圖譜中的空白或增強圖譜的表達能力。
知識圖譜推理
知識圖譜推理是人工智能領(lǐng)域的一個重要分支，它涉及到基于知識圖譜中的事實和關(guān)系，通過邏輯、規(guī)則、統(tǒng)計或機器學(xué)習(xí)等方法，從已知的信息中推斷出新的信息或關(guān)系的過程。其目標是從有限的事實中推導(dǎo)出更多的知識，填補知識圖譜中的空白或增強圖譜的表達能力。例如，如果知識圖譜中表示“A是B的父親”和“B是C的父親”，通過推理，我們可以得出“A是C的祖父”。
知識圖譜推理在多個領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，包括但不限于：
1. 企業(yè)投資風(fēng)險研究：通過股權(quán)投資關(guān)系尋找持股比例最大的股東，辨別由最終控制人操縱的關(guān)聯(lián)交易，洞悉商業(yè)風(fēng)險。
2. 信貸風(fēng)控：識別貸款申請者之間的異常流水和單位，從而發(fā)現(xiàn)風(fēng)險點。
3. 智能保顧機器人：根據(jù)癥狀、疾病和理賠范圍的邏輯去判斷保險理賠事宜。
4. 挖掘人物關(guān)系：在紀檢知識圖譜中發(fā)現(xiàn)人物之間的異常關(guān)聯(lián)。
5. 問答機器人：基于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域知識圖譜和邏輯推理模型，使問答對話更加順暢自然。
6. 動態(tài)屬性生成：在智能交易中心設(shè)置統(tǒng)計值和計算邏輯，實現(xiàn)各節(jié)點關(guān)系計算結(jié)果。
知識圖譜推理的主要技術(shù)手段分為兩大類：
1. 基于演繹的知識圖譜推理：通過邏輯規(guī)則從已知事實推導(dǎo)出新的結(jié)論。
2. 基于歸納的知識圖譜推理：通過統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法從數(shù)據(jù)中歸納出新的模式和關(guān)系。
此外，知識圖譜推理還包括基于規(guī)則的推理、基于分布式表示的推理、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理和混合推理等方法。下面分別介紹
1、基于規(guī)則學(xué)習(xí)：
通過挖掘圖譜中的邏輯規(guī)則，利用規(guī)則匹配和推理來預(yù)測新的實體和關(guān)系。例如：重寫邏輯（Rewriting Logic），將規(guī)則表示為重寫規(guī)則，并通過遞歸應(yīng)用重寫規(guī)則來進行推理。
2、基于路徑排序：
利用圖譜中實體間的路徑特征進行排序?qū)W習(xí)，通過評估路徑的可信度來推斷實體間的關(guān)系。例如：路徑排序算法（Path-Ranking Algorithm，PRA），采用隨機行走和基于重啟的推理機制，執(zhí)行多個有界深度優(yōu)先搜索過程來尋找關(guān)系路徑。
3、基于表示學(xué)習(xí)：
將實體和關(guān)系嵌入到低維向量空間，通過向量運算和相似性度量進行推理。例如：翻譯距離模型（如TransE、TransH、TransR等），這些模型為知識圖譜中的每個實體和關(guān)系學(xué)習(xí)一個向量表示，并通過向量間的運算關(guān)系來推斷新的實體和關(guān)系。
4、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)
利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型捕捉圖譜中的結(jié)構(gòu)信息，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前向傳播進行推理預(yù)測。例如：基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）的推理方法，如基于注意力機制的圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Graph Attention Network，GAT），通過對實體之間的相似度進行加權(quán)，來推斷實體之間的關(guān)系。
二、多模態(tài)推理任務(wù)
多模態(tài)推理任務(wù)是指利用多種感知模態(tài)的信息進行綜合分析和判斷的過程。多模態(tài)推理涉及至少兩種不同的感知模態(tài)，最常見的是視覺和語言。這兩種模態(tài)的信息可以是圖片和文本、視頻和語音等。多模態(tài)推理的目標是從不同模態(tài)的信息中獲取更全面、更準確的理解和知識，以支持各種任務(wù)，包括視覺問答、視覺常識推理、視覺語言導(dǎo)航等。
多模態(tài)推理任務(wù)
多模態(tài)推理的目標是從不同模態(tài)的信息中獲取更全面、更準確的理解和知識，以支持各種任務(wù)，包括視覺問答、視覺常識推理、視覺語言導(dǎo)航等。多模態(tài)推理在多個領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，包括但不限于：
1. 人機交互：通過結(jié)合語音、圖像和文本等多種輸入方式，提高人機交互的自然性和效率。
2. 機器人控制：在機器人技術(shù)中，多模態(tài)模型可以幫助機器人更好地理解和響應(yīng)復(fù)雜的環(huán)境輸入。
3. 多模態(tài)情感分析：充分利用多個模態(tài)數(shù)據(jù)中的情感信息，提高情感分析的水平。
4. 多模態(tài)事件檢測：檢測不同模態(tài)數(shù)據(jù)中發(fā)生的事件，并對事件進行分類和定位。
5. 多模態(tài)生成任務(wù)：生成具有多個模態(tài)的數(shù)據(jù)，比如文本和圖像的生成、音頻和視頻的生成等。
多模態(tài)推理的技術(shù)手段包括：
1. 表示學(xué)習(xí)：將不同模態(tài)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的特征表示，使得模型能夠同時處理和理解這些模態(tài)。
2. 對齊（Alignment）：研究不同模態(tài)元素間的對齊關(guān)系，包括顯式對齊和隱式對齊。
3. 融合（Fusion）：整合來自不同模態(tài)的特征信息，以提高模型的決策能力。
4. 協(xié)同推理（Cooperative Reasoning）：不同模態(tài)的信息協(xié)同工作，共同支持復(fù)雜任務(wù)的推理過程。
多模態(tài)推理
1、視覺問答（Visual Question Answering，VQA）
視覺問答指的是給機器一張圖片和一個開放式的自然語言問題，要求機器輸出自然語言答案。答案可以是短語、單詞、(yes/no)或從幾個可能的答案中選擇正確答案。
- VQA是一個典型的多模態(tài)問題，融合了計算機視覺（CV）與自然語言處理（NLP）的技術(shù)，計算機需要同時學(xué)會理解圖像和文字。
- 為了回答某些復(fù)雜問題，計算機還需要了解常識，并基于常識進行推理（common-sense resoning）。?
2、視覺常識推理（Visual Commonsense Reasoning，VCR）
視覺常識推理需要在理解文本的基礎(chǔ)上結(jié)合圖片信息，基于常識進行推理。給定一張圖片、圖中一系列有標簽的bounding box，VCR實際上包含兩個子任務(wù)：{Q->A}根據(jù)問題選擇答案；{QA->R}根據(jù)問題和答案進行推理，解釋為什么選擇該答案。
- VCR數(shù)據(jù)集由大量的“圖片-問答”對組成，主要考察模型對跨模態(tài)的語義理解和常識推理能力。
- 預(yù)訓(xùn)練任務(wù)可能包括將BERT經(jīng)典的MLM和NSP預(yù)訓(xùn)練任務(wù)擴展到多模態(tài)場景等。
3、視覺語言導(dǎo)航（Vision Language Navigation）
視覺語言導(dǎo)航是一種技術(shù)，它結(jié)合了計算機視覺、自然語言處理和自主學(xué)習(xí)三大核心技術(shù)，使智能體能夠跟隨自然語言指令進行導(dǎo)航。
- 智能體不僅能夠理解指令，還能理解指令與視角中可以看見的圖像信息。
- 智能體需要在環(huán)境中對自身所處狀態(tài)進行調(diào)整和修復(fù)，最終做出對應(yīng)的動作，以達到目標位置。
多模態(tài)AI的實際應(yīng)用
多模態(tài)AI已經(jīng)在多個領(lǐng)域展現(xiàn)了強大的潛力，以下是一些實際應(yīng)用的案例：
NO.01醫(yī)療領(lǐng)域
多模態(tài)AI在醫(yī)療中的應(yīng)用非常廣泛，尤其是在醫(yī)療影像分析、病歷記錄整合等方面。通過將醫(yī)學(xué)影像（如CT掃描、MRI等）和患者的文字病歷數(shù)據(jù)結(jié)合，AI能夠為醫(yī)生提供更準確的診斷建議。這種多模態(tài)整合可以極大提升醫(yī)生的診斷效率，減少誤診率。
NO.02智能家居
多模態(tài)AI在醫(yī)療中的應(yīng)用非常廣泛，尤其是在醫(yī)療影像分析、病歷記錄整合等方面。通過將醫(yī)學(xué)影像（如CT掃描、MRI等）和患者的文字病歷數(shù)據(jù)結(jié)合，AI能夠為醫(yī)生提供更準確的診斷建議。這種多模態(tài)整合可以極大提升醫(yī)生的診斷效率，減少誤診率。
NO.03虛擬助手
多模態(tài)AI使得虛擬助手變得更加智能，能夠同時處理語音、文字和圖像。未來的虛擬助手可能不只是聽你說話，它們還能夠“看”到你展示的圖片或視頻。例如，你可以向虛擬助手展示一個視頻，詢問它某個場景的詳細情況，虛擬助手能快速理解并給出答案。
NO.04教育與內(nèi)容創(chuàng)作
多模態(tài)AI可以根據(jù)圖像生成詳細的文字描述，或者根據(jù)給定的文字生成相關(guān)的圖像和視頻。這種能力在教育領(lǐng)域特別有用，教師可以使用AI生成跨模態(tài)的教育材料，學(xué)生則可以更直觀地理解復(fù)雜的概念。
多模態(tài)AI的未來與挑戰(zhàn)多模態(tài)AI在開發(fā)和應(yīng)用過程中面臨多種挑戰(zhàn)，但這些挑戰(zhàn)也為未來的發(fā)展提供了機遇和方向未來研究方向包括：
1. 多模態(tài)大模型算法的挑戰(zhàn)與預(yù)訓(xùn)練模型的興起：探索多模態(tài)大模型算法的發(fā)展，以及如何利用預(yù)訓(xùn)練模型提升多模態(tài)推理能力。
2. 跨模態(tài)語義對齊：改善不同模態(tài)之間的語義對齊，以實現(xiàn)更準確的多模態(tài)信息整合。
3. 多模態(tài)AI的五大研究方向：包括視覺理解、視覺生成、統(tǒng)一視覺模型、LLM支持的多模態(tài)大模型、多模態(tài)Agent等。
多模態(tài)推理作為人工智能領(lǐng)域的一個重要分支，正不斷發(fā)展和進步，其在實現(xiàn)更智能、更全面的交互系統(tǒng)方面具有巨大潛力。
本文轉(zhuǎn)載自公眾號數(shù)字化助推器 作者：天涯咫尺TGH
