知识图谱是否是NLP的未来
我觉得之所以有这个疑问，一个很大的原因是NLP本身的发展落后于人民对它的期望，需要找一个方向加持一下研究的意义和效果。这一点图像要好很多，至少搞图像的人喊知识图谱的声音很少。
但是我觉得，知识图谱可以说是整个AI的未来。所以单说是NLP的未来，既正确也片面。当前的人工智能基本还在识别层面，并不在认知和决策层面，而知识图谱最大的贡献应该就是认知，推理和决策。NLP的窘境在于，识别也不保准，认知和推理更是麻烦。如果NLP不寄希望于知识图谱，能寄希望于什么呢？机器翻译，对话生成？这些应用真的理解自己的结果吗？
然而这条路并不好走。本人在开放领域做过知识图谱，现在干医疗垂直领域。两种类型的知识图谱完全不是一回事。开放领域的知识图谱通常包含的节点和关系很多，最终的准确性也无从判别(现实世界没那么多非黑即白的事情)，很多情况下只能走ab test。垂直领域的知识图谱节点和关系类型很有限，强调准确，但是最大的问题是语料很少，中文的更少。国内这么多医疗创业公司，喊人工智能三五年了，有多少认真做出过系统的知识图谱的。如果做出来了，到处宣传都来不及。
知识图谱是块宝，但是不一定能拿得起来！
■网友
NLP的进展离不开知识图谱，然而眼下的知识表示理论和技术都不支持NLP领域产生飞跃性的进步。仅仅是更大规模，更多节点和关系，并不能引起质变。知识表示的基础理论必须有所突破，产生一种像信息论之于信息那样，对知识进行严格数学描述的理论，才能真正实现语义的形式化，从而实现真正的自然语言理解。
参见我的文章
NLP能解决语义问题吗？
■网友
可以参考我专栏下的文章：
邵浩博士：聊天机器人：困境与破局邵浩博士：人工智能虚拟生命及其技术近年来人工智能在感知层面突飞猛进，伴随着深度学习的发展，在各个领域都取得了超越人类的成绩。但迄今为止的这些突破，体现的是强大的计算能力，和海量训练数据。随着大数据红利的消失，以深度学位为代表的感知智能逐步达到天花板，而认知智能领域的关键技术例如自然语言理解、推理和联想等方面，仍然有大量的难题没有得到解决。知识图谱可以帮助我们构建更有学识的人工智能，从而提升机器人推理、理解、联想等功能。而这一点，仅通过大数据和深度学习是无法做到的。多伦多大学的Geoffrey Hinton教授也提出，人工智能未来发展方向之一就是深度神经网络与符号人工智能的深入结合。
从聊天机器人的角度来看，近年来大量的聊天机器人产品，都宣称具有五花八门的功能，比如情感陪伴、个人助理、儿童教育、生活购物等功能。但从实际的效果来看，绝大部分产品只能完成简单的问答和对话，远未达到媒体上所宣传的效果，更不要说进行真正的思考和推理。就好像是绿野仙踪里的铁皮人，缺少了具有“生命感”的那颗心。同时，人工智能系统在理解常识上的能力还非常稚嫩，对于人类而言非常容易的问题，例如：“鸡蛋放到篮子里，是鸡蛋大还是篮子大”，“啤酒杯掉到地毯上会不会碎”等问题，机器则很难进行判断。究其原因，大数据并不等于知识，人类在长期生活实践中所积累的经验和知识，也无法快速传递给人工智能系统。
因此，知识图谱是实现通用人工智能（Artificial General Intelligence）的重要基石。从感知到认知的跨越过程中，构建大规模高质量知识图谱是一个重要环节，当人工智能可以通过更结构化的表示理解人类知识，并进行互联，才有可能让机器真正实现推理、联想等认知功能。
8月，新写了一篇文章，详细阐述了自然语言处理和知识图谱在认知智能的作用。可以参考：
邵浩博士：从感知智能到认知智能：自然语言处理、知识图谱技术的发展与未来
■网友
【知识图谱是否是NLP的未来】 现在感觉不是。
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