知識(shí)圖譜融入 AI 解決方案后，將帶來諸多優(yōu)勢。這些優(yōu)勢涵蓋互操作性、查詢功能等技術(shù)改進(jìn)以及可解釋性、可信度、減少開發(fā)工作量等更高層次的關(guān)注點(diǎn)。本文概述了知識(shí)圖譜的主要優(yōu)勢，以及它如何補(bǔ)充機(jī)器學(xué)習(xí)模型，助力打造更值得信賴的 AI。

數(shù)據(jù)互操作性和集成：知識(shí)圖譜 (KG) 的優(yōu)勢在于通過提供通用語義層來統(tǒng)一來自不同來源的數(shù)據(jù)。使用共享標(biāo)識(shí)符和本體，知識(shí)圖譜可以連接以前孤立的數(shù)據(jù)——例如，將 CRM 中的客戶資料與其在財(cái)務(wù)系統(tǒng)中的交易以及其在服務(wù)臺(tái)的支持工單關(guān)聯(lián)起來。互操作性源于遵循標(biāo)準(zhǔn)（例如 RDF、schema.org 或領(lǐng)域本體）并使用全局標(biāo)識(shí)符（例如 RDF 中的 URL 或 IRI），從而使不同的數(shù)據(jù)集“使用同一種語言”。這意味著，只要?jiǎng)?chuàng)建到本體的映射，就可以以相對較低的摩擦將新的數(shù)據(jù)源插入到知識(shí)圖譜中。其好處是，組織可以全面查詢所有數(shù)據(jù)，而無需手動(dòng)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)庫之間的 ID。它有助于對核心業(yè)務(wù)實(shí)體（客戶、產(chǎn)品等）進(jìn)行全方位的了解。由于許多知識(shí)圖譜使用 Web 標(biāo)準(zhǔn)，集成甚至延伸到組織外部——鏈接到 Wikidata 等外部知識(shí)圖譜以獲取更多上下文，或通過共享詞匯表鏈接到合作伙伴數(shù)據(jù)。本質(zhì)上，知識(shí)圖譜充當(dāng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)或語義數(shù)據(jù)湖，其中所有內(nèi)容都相互連接且可發(fā)現(xiàn)。這大大減少了在開發(fā) AI 模型或進(jìn)行分析時(shí)花費(fèi)在數(shù)據(jù)整理上的時(shí)間，因?yàn)殛P(guān)系已預(yù)先集成在知識(shí)圖譜中。正如艾倫·圖靈研究所所言，知識(shí)圖譜“方便訪問和集成數(shù)據(jù)源”。

富有表現(xiàn)力且靈活的查詢：與受限于預(yù)定義表連接的關(guān)系數(shù)據(jù)庫不同，知識(shí)圖譜支持復(fù)雜且臨時(shí)的查詢，這些查詢反映了人類對關(guān)系的思考方式。想要找到像“過去兩年內(nèi)涉及召回的零件供應(yīng)商”或“通過第三方間接合作的作者”這樣的模式嗎？在知識(shí)圖譜中，這些多跳、有時(shí)模式靈活的查詢通常可以用單個(gè) SPARQL 或 Cypher 查詢來表達(dá)。這種任意遍歷且不需要嚴(yán)格模式對齊的能力是一大優(yōu)勢。圖查詢可以遵循未知長度的路徑，處理可選關(guān)系，并且可以輕松地融入本體推理，例如，包含查詢要求“車輛”的結(jié)果，而知識(shí)圖譜可以返回轎車、卡車等，因?yàn)橹浪鼈兪擒囕v的子類。因此，分析師和人工智能系統(tǒng)可以提出更豐富的問題。例如，推薦引擎可以查詢“給我這個(gè)用戶的朋友的朋友，他們喜歡 X 類別的產(chǎn)品”，以獲得更廣泛的推薦基礎(chǔ)。或者，分析師可以查詢文獻(xiàn)知識(shí)圖譜“查找引用了與主題 B 論文共同的論文的主題 A 的論文”，以識(shí)別跨學(xué)科影響。因此，知識(shí)圖譜充當(dāng)強(qiáng)大的可查詢知識(shí)庫，通常支持全文搜索或與語義條件集成的地理空間查詢等功能。靈活性還意味著數(shù)據(jù)模型可以在沒有痛苦的模式遷移的情況下發(fā)展——可以在不破壞現(xiàn)有查詢的情況下將新的實(shí)體類型或關(guān)系添加到圖譜中，這在動(dòng)態(tài)環(huán)境中非常重要。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫在這里舉步維艱，而知識(shí)圖譜則能優(yōu)雅地適應(yīng)。

可解釋性和透明度：知識(shí)圖譜 (KG) 的一大優(yōu)勢在于它能夠增強(qiáng) AI 的可解釋性。當(dāng) AI 系統(tǒng)使用知識(shí)圖譜時(shí)，它可以將其輸出追溯到該圖譜中的特定事實(shí)和路徑。這意味著決策可以用人類可理解的術(shù)語來解釋，參考現(xiàn)實(shí)世界的實(shí)體和關(guān)系，而不是晦澀難懂的模型權(quán)重。例如，假設(shè)一個(gè) AI 推薦一種治療方法——如果它由知識(shí)圖譜支持，它可能會(huì)給出這樣的結(jié)論：“推薦治療方法 X，因?yàn)榛颊呋加胁∏?Y，并且根據(jù)指南 Z，治療方法 X 適用于 Y，并且有證據(jù)表明該方法對具有生物標(biāo)志物 W 的患者有效”——這些部分（病情、指南、生物標(biāo)志物）都是知識(shí)圖譜中通過已知關(guān)系連接起來的節(jié)點(diǎn)。這種可檢查性對于信任至關(guān)重要：用戶和利益相關(guān)者可以審核 AI 是如何得出結(jié)論的 。

福布斯科技委員會(huì)指出，知識(shí)圖譜將成為使 AI 系統(tǒng)更易于解釋、更易于審核并最終更易于控制的關(guān)鍵要素。此外，知識(shí)圖譜 (KG) 提供出處信息 (Progression)，由于每個(gè)事實(shí)都可以鏈接到一個(gè)來源或證據(jù)節(jié)點(diǎn)，人工智能的斷言可以追溯到原始數(shù)據(jù)或參考文獻(xiàn)，從而滿足受監(jiān)管行業(yè)對信息來源的了解需求。在知識(shí)圖譜中，出處可能是一條類似于“assertedInStudy”的邊，將某個(gè)聲明鏈接到某個(gè)出版物的 DOI。這在一定程度上增強(qiáng)了人工智能的可信度和可問責(zé)性——如果結(jié)果錯(cuò)誤，人們可以排查是哪部分知識(shí)導(dǎo)致了錯(cuò)誤，可能是知識(shí)圖譜中某個(gè)過時(shí)或有偏見的事實(shí)。對于黑盒機(jī)器學(xué)習(xí)來說，這要困難得多。因此，知識(shí)圖譜通過明確推理鏈，為值得信賴的人工智能做出了貢獻(xiàn)。正如一位消息人士所強(qiáng)調(diào)的那樣，知識(shí)圖譜使人工智能的輸出對每個(gè)人都透明且易于解釋，用戶無需擁有機(jī)器學(xué)習(xí)博士學(xué)位即可理解答案的來源。

減少對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的需求（小樣本學(xué)習(xí)）：機(jī)器學(xué)習(xí)模型，尤其是深度學(xué)習(xí)，通常需要大量的帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)。然而，知識(shí)圖譜編碼了一般知識(shí)，可以幫助模型用更少的樣本執(zhí)行任務(wù)。這是因?yàn)槟Ｐ涂梢砸蕾囍R(shí)圖譜獲取事實(shí)或常識(shí)性信息，而不是從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的模式中學(xué)習(xí)。例如，如果聊天機(jī)器人在被問到某個(gè)事實(shí)時(shí)可以直接向知識(shí)圖譜查詢，那么它可能不需要數(shù)百個(gè)關(guān)于該事實(shí)的示例。在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，概念知識(shí)圖譜可以幫助進(jìn)行零樣本分類：例如，如果一個(gè)模型從未見過“霍加狓”，但通過知識(shí)圖譜知道霍加狓是一種有斑馬條紋的有蹄類動(dòng)物，那么它可以推斷出它的某些屬性并通過相關(guān)特征識(shí)別它。在自然語言處理（NLP）領(lǐng)域，通過注入知識(shí)圖譜事實(shí)，而不是寄希望于答案出現(xiàn)在訓(xùn)練文本中，問答等任務(wù)的性能得到了顯著提升。艾倫·圖靈研究所指出，知識(shí)圖譜減少了對大型帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)集的需求，并促進(jìn)了遷移學(xué)習(xí) 。本質(zhì)上，知識(shí)圖譜提供了一種背景知識(shí)，模型無需從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，從而提高了數(shù)據(jù)效率。尤其是在醫(yī)療、法律等標(biāo)注數(shù)據(jù)稀缺的專業(yè)領(lǐng)域，擁有專家構(gòu)建的知識(shí)圖譜可以彌補(bǔ)這一缺口，使模型能夠在有限的微調(diào)下運(yùn)行。這對于規(guī)模較小的組織或資源匱乏的環(huán)境來說是一個(gè)好處，因?yàn)樵谶@些環(huán)境中，收集大數(shù)據(jù)是不可行的——他們可以利用現(xiàn)有的知識(shí)圖譜（例如維基數(shù)據(jù)或領(lǐng)域本體）來增強(qiáng)人工智能系統(tǒng)。

符號(hào) AI 與統(tǒng)計(jì) AI 的結(jié)合：知識(shí)圖譜提供了一條通往神經(jīng)符號(hào) AI的途徑，將符號(hào)推理（精確、基于邏輯）與統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)（數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、概率）相結(jié)合。其優(yōu)勢在于兼顧兩全其美：符號(hào)系統(tǒng)的穩(wěn)健性和先驗(yàn)知識(shí)，以及統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)的靈活性和模式識(shí)別能力。例如，AI 助手可以使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將用戶的問題解析為意圖，然后以符號(hào)方式使用知識(shí)圖譜來實(shí)現(xiàn)該意圖（通過邏輯檢索答案或基于事實(shí)進(jìn)行推理）。這種結(jié)合可以減少幻覺，因?yàn)橹R(shí)圖譜充當(dāng)了事實(shí)核查或?qū)φ嫦嗟挠灿洃洝Ｊ聦?shí)上，最近的研究正在使用知識(shí)圖譜來緩解大型語言模型 (LLM) 的幻覺，方法是強(qiáng)制模型將其響應(yīng)的某些部分基于檢索到的知識(shí)圖譜事實(shí)。另一方面，機(jī)器學(xué)習(xí)可以通過鏈接預(yù)測或自然語言處理 (NLP) 提取來填補(bǔ)知識(shí)圖譜中的空白，從而解決知識(shí)圖譜的不完整性問題。這種協(xié)同作用意味著更強(qiáng)大的人工智能：一篇2025年的系統(tǒng)綜述指出，知識(shí)圖譜和大語言模型“對于提升人工智能的理解、推理和語言處理能力至關(guān)重要”，并強(qiáng)調(diào)了這種相互作用。因此，知識(shí)圖譜通過提供機(jī)器學(xué)習(xí)所缺乏的——顯性知識(shí)、一致性和推理能力——來補(bǔ)充機(jī)器學(xué)習(xí)，從而使整個(gè)系統(tǒng)更加高效和可信。正因如此，科技公司紛紛投資于這樣的系統(tǒng)：知識(shí)圖譜可以生成候選答案，機(jī)器學(xué)習(xí)模型對其進(jìn)行排序；或者機(jī)器學(xué)習(xí)生成假設(shè)，知識(shí)圖譜對其進(jìn)行驗(yàn)證。

復(fù)雜查詢支持與推理：知識(shí)圖譜 (KG) 能夠執(zhí)行復(fù)雜的查詢和推理，而這些查詢和推理對于關(guān)系數(shù)據(jù)庫或純機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 來說極其困難。例如，語義推理：從“大張是小張的姐姐”和“小張是張明的父親”，知識(shí)圖譜推理器可以通過本體規(guī)則自動(dòng)推斷出“大張是張明的阿姨”。這種推斷新知識(shí)的能力是一個(gè)巨大的優(yōu)勢——圖譜不僅僅包含給定的事實(shí)，還可以擴(kuò)展到隱含的事實(shí)，從而豐富 AI 可用的知識(shí)。它還能確保一致性——如果本體論認(rèn)為沒有人可以有兩個(gè)出生日期，那么知識(shí)圖譜推理器可以檢測到機(jī)器學(xué)習(xí)模型無法察覺的矛盾之處。對于法律或醫(yī)學(xué)等行業(yè)而言，這種邏輯一致的推理至關(guān)重要。知識(shí)圖譜允許以正式的方式對約束和業(yè)務(wù)規(guī)則進(jìn)行編碼，確保 AI 決策遵守這些規(guī)則。例如，貸款審批人工智能可能會(huì)使用知識(shí)圖譜 (KG) 來確保其不違反監(jiān)管規(guī)則（規(guī)則編碼在本體或規(guī)則庫中，任何違反規(guī)則的決策路徑都會(huì)被推理器標(biāo)記）。因此，知識(shí)圖譜在人工智能治理中發(fā)揮著作用：通過將策略和領(lǐng)域知識(shí)注入決策過程，它們有助于避免不可接受的結(jié)果（例如，醫(yī)療人工智能建議一種明顯禁忌的治療方法——如果知識(shí)圖譜了解藥物相互作用，人工智能就可以避免這種情況）。

與外部知識(shí)和生態(tài)系統(tǒng)的互操作性：許多知識(shí)圖譜鏈接到常用詞匯和數(shù)據(jù)集（例如，schema.org、維基數(shù)據(jù)、地名）。通過利用這些知識(shí)圖譜，組織的知識(shí)圖譜可以無縫集成外部知識(shí)。例如，電商知識(shí)圖譜可以將其產(chǎn)品鏈接到維基數(shù)據(jù)實(shí)體以獲取豐富的描述，或鏈接到谷歌知識(shí)圖譜進(jìn)行常見實(shí)體識(shí)別。這種利用全球知識(shí)生態(tài)系統(tǒng)（鏈接開放數(shù)據(jù)云）的能力是知識(shí)圖譜的獨(dú)特之處——將外部數(shù)據(jù)整合并集成到定制的機(jī)器學(xué)習(xí)模型中要困難得多。這為人工智能應(yīng)用提供了豐富的上下文，而無需手動(dòng)收集所有信息。

值得信賴且負(fù)責(zé)任的人工智能：知識(shí)圖譜對提高人工智能系統(tǒng)的可信度做出了巨大貢獻(xiàn)。它們通過以下方式實(shí)現(xiàn)：

通過已驗(yàn)證的事實(shí)提供準(zhǔn)確性，人工智能不需要猜測它不知道的事實(shí)，它可以在知識(shí)圖譜中查找它們。

確保所描述的透明度和可解釋性，建立用戶信任。

偏差緩解：雖然知識(shí)圖譜可能帶有數(shù)據(jù)偏差，但它們也提供了檢測和緩解偏差的方法，通過明確表示人口統(tǒng)計(jì)屬性和關(guān)系，從而能夠分析不公平的聯(lián)系。例如，您可以查詢知識(shí)圖譜，看看某些分類是否與受保護(hù)的屬性相關(guān)，這在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部比較棘手。研究人員正在研究知識(shí)圖譜來識(shí)別人工智能模型中的偏差，例如，在自然語言處理模型中，用一個(gè)包含概念的知識(shí)圖譜來查找某些性別是否與某些職業(yè)相關(guān)聯(lián)，然后消除偏差。

安全性與合規(guī)性：知識(shí)圖譜 (KG) 可以編碼 AI 系統(tǒng)必須遵循的規(guī)則（道德約束、法規(guī)遵從性），有效地充當(dāng)護(hù)欄。這是一種主動(dòng)的方式，可以確保 AI 不會(huì)輸出或做出違反已知約束的決策。一位 Neo4j 總經(jīng)理寫道，圖數(shù)據(jù)庫和知識(shí)圖譜是增強(qiáng) AI 解決方案的關(guān)鍵數(shù)據(jù)元素，能夠提高準(zhǔn)確性、透明度和可解釋性。它們?yōu)闄C(jī)器智能“打下基礎(chǔ)”，使其能夠大規(guī)模地模擬人類推理，而不是像一個(gè)不受約束的黑匣子一樣運(yùn)作。

增強(qiáng)的機(jī)器學(xué)習(xí)特征和上下文：知識(shí)圖譜的另一個(gè)實(shí)用且重要的優(yōu)勢是，它可以作為機(jī)器學(xué)習(xí)的豐富特征庫。知識(shí)圖譜中的實(shí)體具有眾多屬性和關(guān)系，這些屬性和關(guān)系可以轉(zhuǎn)化為預(yù)測模型的特征。例如，在推薦機(jī)器學(xué)習(xí)模型中，從知識(shí)圖譜中獲取的特征（例如“hasGenre: Sci-Fi”或“與用戶最喜歡的電影分享演員”）可以顯著提高模型的準(zhǔn)確性，而不僅僅使用觀看歷史記錄。在自然語言處理 (NLP) 中，將基于知識(shí)圖譜的嵌入或關(guān)系（例如 WordNet 關(guān)系）融入模型，可以改進(jìn)詞義消歧和閱讀理解等任務(wù)。因此，知識(shí)圖譜通過信息豐富的特征補(bǔ)充了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)學(xué)習(xí)，使學(xué)習(xí)更加高效且具有泛化能力。

總而言之，知識(shí)圖譜為人工智能帶來了意義和記憶。它們使數(shù)據(jù)集成更易于處理，查詢更強(qiáng)大，人工智能決策更易于理解，并使整個(gè)系統(tǒng)更符合人類的知識(shí)和價(jià)值觀。它們并非取代機(jī)器學(xué)習(xí)，而是增強(qiáng)了機(jī)器學(xué)習(xí)：知識(shí)圖譜提供了知識(shí)的畫布，機(jī)器學(xué)習(xí)可以在其上進(jìn)行細(xì)致的推理和預(yù)測。它們共同作用，使人工智能不僅更智能，而且更安全，更符合人類的期望。