1知识图谱与人工智能的关系
在人工智能应用层出不穷的今天，作为软件从业者，我们都非常关注如何在自己研发的应用中使用人工智能技术，以提高软件的智能化水平。
回顾过往人工智能应用，主要利用了语音识别、图像识别方面的成果，但是不如想象般遍地开花。究其原因，我们发现，以机器学习为基础的人工智能应用往往需要满足以下几个特点：
1）必须具备充足的数据，而且这些数据是准确可靠的；2）需要具备完整的信息，例如下棋，是完整信息博弈，只要算的快就可以，而人的决策往往是在不具备完整信息的情况下做出的；3）结果是明确的，人很容易确定结果是否正确，即使暂时不能确定，确定的代价也不高；4）过程往往是静态的，缺乏动态的可预测性。
这些特点导致很多情况下无法采用机器学习方式，进行人工智能的应用。例如在大型装备的故障诊断中，我们无法具备大量准确的故障数据进行学习，因为很多故障没有发生过或者很少发生；故障发生后对故障原因的判定，也不是一个很容易判定的结果，因为故障现象难以重现；故障发生后应急方案的制订，目前深度学习、神经网络的方式，由于人无法了解其推理过程，产生的预案也往往不敢使用。
上述四点只要能够改善某一点，就可以给人工智能的应用带来更广阔的空间，这也是知识图谱作为人工智能一个重要方向的原因。
知识图谱（KG Knowledge Graph）是 Google 2012 年提出的概念，并成功应用于搜索引擎当中。但什么是知识图谱，Google并没有给出明确的定义，目前业界的定义例如维基百科、百度百科都是从 Google 搜索引擎中知识图谱的运用出发，进行相关的功能描述。
我们可以把知识图谱，理解为对知识的一种结构化描述，它以结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其之间的关系，便于计算机更好的管理、计算和理解信息。它是新一代的知识库技术，通过结构化、语义化的处理将信息转换为知识，加以应用。
通常结构化知识是以图的形式进行表示，学术术语可以成为语义网络。图的节点表示概念和实体（学术术语称为语义符号），图的边表示节点之间的关系（学术术语称为语义关系），此外每个节点还有属性。
例如：人物、娱乐人物、歌手、影视演员都是概念，这几个概念之间有从属关系，周杰伦是一个实体，周杰伦是歌手，也是影视演员，周杰伦的出生日期等就是属性，周杰伦的妻子是昆凌，昆凌的丈夫是周杰伦，这就是关系，从上述关系可以推理出昆凌的丈夫是一个娱乐人物。
这个简单的示例表明，通过概念、实体以及之间的关系进行知识结构化表示，就可以让计算机具备推理能力，这种推理能力：
1）可以不需要大量数据基础就可以建立起来；2）不一定需要完备的信息就可以进行推理；3）推理的过程是可以评估的，人可以通过推理过程判断结果是否准确；4）可以进行对未来的预测。这就可以在一定程度上解决目前机器学习方式面临的问题。
研究知识图谱、人工智能的时候，我们经常遇到很多专业术语，例如语义网络、本体、知识库等等，理解起来非常费力。实际上如上例而言，用图的结构来表示知识就是语义网络，图的节点表示概念和实体，学术术语称为语义符号，图的边表示节点之间的关系，学术术语称为语义关系。
本体（Ontology）的源自于哲学领域，在哲学中的定义为“对世界上客观事物的系统描述”。哲学中的本体关心的是客观现实的抽象本质，而在计算机领域，本体是一种描述知识的方式。自从本体的概念引进后，就出现了资源描述框架 RDF（Resource Description Framework）、网络本体语言 OWL（Ontology Web Language）这样的语言进行标准化的知识表示。
其实本体也是基于图、概念、实体、属性、关系这些来描述知识的。传统人工智能领域采用了大量的学术术语，而Google的一个创新就是利用“知识图谱”这样直白的语言，形象的表述了一个复杂事物，用 AlphaGo 这样直观的示例，普及了人工智能的概念。而本文也希望尽可能用类比的方式，采用易于软件研发理解的语言来介绍使用知识图谱的过程，这也是取名“解开知识图谱神秘面纱”的初衷。
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