《中国人工智能学会通讯》——6.15 基于符号的推理方法
6.15 基于符号的推理方法 1 . 知识图谱的表示语言 介 绍 知 识 图 谱 中 基 于 符 号 的 推 理 方 法 之前，需要先对知识图谱的知识表示（knowledgerepresentation）有一个了解。 前面提到，知识图谱是一个语义网络，即一种用互联的的节点和弧来表示知识的一个结构[1] 。语义网络中的节点可以代表一个概念（concept）、一个属性（attribute）、一个事件....
《中国人工智能学会通讯》——6.14 知识图谱中的推理技术
6.14 知识图谱中的推理技术 知识图谱的概念由谷歌 2012 年正式提出，旨在实现更智能的搜索引擎。知识图谱本质上是一种叫做语义网络（semantic network）的知识库，即具有有向图结构的一个知识库，其中图的结点代表实体（entity）或者概念（concept），而图的边代表实体 / 概念之间的各种语义关系，比如说两个实体之间的相似关系。谷歌知识图谱很重要的一部分是一个大规模的协同合作....
中国人工智能学会通讯——自然语言处理的十个发展趋势 趋势 6: 文本理解与推理——从浅层分析向深度理解迈进
趋势 6: 文本理解与推理——从浅层分析向深度理解迈进 Google等都已经推出了这样的测试机——以阅读理解作为一个深入探索自然语言理解的平台。就是说，给计算机一篇文章，让它去理解，然后人问计算机各种问题，看计算机是否能回答。这样做是很有难度的，因为答案就在这文章里面，人会很刁钻地问计算机。所以说阅读理解是现在竞争的一个很重要的点。
中国人工智能学会通讯——深度嵌入概率图模型:从材料设计、个性化医疗到推荐系统和知识推理
今天我想讲四个应用，它们看起来很不相关，但是我会讲讲它们是怎样连在一起的，特别是你可以用图来表示不同的应用。我会介绍一些机器学习里比较前沿的方法，那就是怎么把图表示成向量的结果。 第一个应用是关于材料科学，或者是应用到药品的设计方面。这个材料是一些分子结构，每一个节点都是不同的原子。显然它能通过图的形式联结在一起，问题就是分子的空间很大，怎么寻找有用的分子去制药，或者去做很好的材料？如果用机器学....
《人工智能：计算Agent基础》——第二部分 表达和推理第3章 状态和搜索3.1 用搜索进行问题求解
本节书摘来自华章计算机《人工智能：计算Agent基础》一书中的第3章，第3.1节,作者：（加）David L.Poole,Alan K.Mackworth 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 第二部分 表达和推理 第3章 状态和搜索 你看到过海岸上的螃蟹在寻找大西洋的过程中一直向后爬行，最终消失吗？人们也是同样的思考方式。——H.L.Mencken (1880—1956) 前....
人工智能悖论：简单的动作比复杂的推理更难以实现
就像IBM的深蓝战胜卡斯帕罗夫的2007年5月一样，2016年3月注定也要载入人工智能的发展史册：来自Google DeepMind的人工智能程序AlphaGo以总比分4：1的成绩战胜了前世界冠军李世石。 号称“人类最后智力骄傲”的围棋也被人工智能攻破了，一时间人工智能与机器人威胁论刷爆了微博、微信及各路新闻媒体。大家都在担心着某一天自己的工作会被人工智能抢去，又在某一天人类会被人工智能...
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