知識圖譜和深度學習同樣是人工智能的一個關鍵技術。百度CTO王海峯說「知識圖譜是讓機器像人類同樣理解客觀世界的基石」 百度 AI 多年技術積累和業務實踐的集大成是百度大腦，百度大腦發展了近 10 年的時間，其中的知識圖譜技術是從 2013 年開始作的。一方面知識圖譜的規模在快速增加，另外一方面，基於知識圖譜來提供服務，天天知足用戶各類需求的量級也在快速增長。過去這些年，百度知識圖譜的服務規模大概增加了490倍。程序員
人工智能分爲三個階段，從機器智能到感知智能，再到認知智能。機器智能更多強調這些機器的運算的能力，大規模的集羣的處理能力，GPU的處理的能力。在這個基礎之上會有感知智能，感知智能就是語音識別、圖像識別，從圖片裏面識別出一個貓，識別人臉，是感知智能。感知智能並不是人類所特有，動物也會有這樣的一些感知智能。再往上一層的認知智能，是人類所特有的，是創建在思考的基礎之上的，認知的創建是須要思考的能力，而思考是創建在知識的基礎之上，必須有知識的基礎、有一些常識，才能創建一些思考，造成一個推理機制。 AI須要從感知智能邁向認知智能，本質上知識是一個基礎，而後基於知識的推理，恰好知識圖譜實際上是具有這樣的一個屬性。數據庫
知識圖譜是一項簡單的數據庫技術，國內比較好的開源知識圖譜技術有gStore，它的不少方面超越neo4j。知識圖譜比起深度學習容易學習不少，然而網上不少資料把知識圖譜概念化、複雜化。 所以咱們爲了讓你們能快速瞭解知識圖譜，以及快速瞭解它的應用場景，在10月31日（週六）在北京中關村開啓一場知識圖譜的技術沙龍。學習
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