探究知识图谱
我思故我在。

人的思维活动主要有感觉、认知、记忆、学习、联想、计算、推理、判断、决策、抽象、概括等10大类。

没有了这些思维活动，人自然就是死人了。

模仿人的思维活动，用计算机解决现实问题，就是人工智能的目标。

人工智能其实就是对现实问题的求解，其方法主要是应用逻辑推理，而面向现实的逻辑推理能否实现的关键，在于知识表示方法。

确实，知识是很难用逻辑和数学表示清楚的。

人们为此探索出了各种各样的知识表示方法。

现在比较常用的知识表示方法主要有：状态空间法、问题规约法、谓词逻辑法、产生式法、语义网络法、框架法、脚本法等。

没错，在浏览器中经常看到的脚本一词，就是一种知识表示方法。

但是目前看来，语义网络法风头强劲。

知识，究其本质，就是信息的联接。

在网络空间，通过链接很容易实现知识的联接。

互联网搜索领域的老大，谷歌公司使用了一种能够提供智能搜索服务的技术，这个技术就是知识图谱。

知识图谱其实就是一个知识库，这个知识库从从语义角度组织网络数据。

计算机领域的库这个概念，借用了现实生活中仓库这个概念。

计算机的库，首先是描述信息，组织信息，存储信息，有点象是图书馆给书分类，贴标签，按标签上架。

这些工作的目的，是为了方便检索，查找。

知识库，
就是把知识贴上标签，放在一个计算机的库里。

那么，问题来了，知识在这个库里，怎么表示呢？
显然，这个问题已经超越了计算机应用，进入了哲学领域，需要回答什么知识？或者说知识的本质是什么？好在哲学上有一关于本体论的研究，给我们解决这个问题带来了曙光。

本体论探究的是客观事物的本质及其组成，本体就是事物的本质和它的组织。

本体论主要探究两个问题，一个问题是“事物的本质是什么？”，另一个问题是“事物的一般特征是什么？”。

由这些探究逐步可以构建一个分类体系，比如植物学，其实就是一个门、纲、目、科、属、种的分类体系。

由一个一般特征，可以再往下找到几个一般特征予以分类。

分类是很不容易的，可以说，迄今为止，人类的知识体系，就是一个分类体系。

归根到底，知识就是分类加关联。

有了对知识本质的理解，就有了知识表示的方法。

其中的一种方法就是语义网络。

语义网络其实就是一种网络图，先有一个节点，让后通过节点的关系，指向另一个节点。

比如，老王是个节点，然后通过儿子关系指向小王，小王通过儿子关系指向小小王等，老王通过媳妇关系指向麻子，麻子通过儿子关系指向小王等。

这样老王家就构成了一个网络图，这个网络图还可以成为老王家这样一个大节点，老王家通过同事关系指向老李家，老王家、老李家通过邻居关系指向小
区，小区通过街区关系指向街镇等等，这样既是指向明确，又是层层嵌套，无穷无尽，并以此形成了一个知识系统。

可以看出，语义网络这个网络图，其实是个有向图，图中的节点可以是概念、属性、动作、状态，有向弧表示两个节点之间的关系。

关系的本质是一种说明，比如有一种猫是波斯猫，那么说明波斯猫，可以是用“有一种是”关系来有向联接猫。

关系是很灵活的，比如说明一个人的关系，就可以有“生日是”、“身高是”、“职务是”、“工作单位是”、“孩子是”等等的各种有向联接。

语义网络其实就是一种有向的、复杂的图结构而已。

可以看出，所谓高大上的知识图谱，不过就是语义网络的图结构的库罢了。

但是，这个库确是能够实现无比强大的功能，这一点，容后在慢慢细说。

二〇二〇年十一月十二日星期四于上海闵行莘庄。