- 什么是知识
有读者可能会说，知识不就是我们在学校、工作中学到的内容嘛，这还有什么好讲的？实际上你只理解对了一部分，且容我细细道来。我们先来看一张图。
由上图可知，知识是将数据进行加工处理形成有逻辑的信息，并经过沉淀和结构化成为有价值的信息。
在数字化时代，人类拥有海量的数据，这是不是代表人类可以随时随地利用无穷无尽的知识呢？答案是否定的。
知识是人们在实践中认识客观世界（包括人类自身）的成果，它包括事实、信息、描述以及在教育和实践中获得的技能。
知识是人类从各个途径中获得的经过提升、总结与凝炼的系统的认识，是对信息进行处理之后的认识和理解，是对数据和信息的凝炼、总结后的成果。知识是有价值的信息。
我们在学校学习的课程以及工作中的相关内容、日常刷短视频、阅读文章都只是在获取信息，信息只有经过总结、提炼后成为对自己有用的内容，才叫知识。
举个非常简单的例子，比如我们在学校学习1+1=2，这是信息，当我们买菜的时候，给老板付2元钱，这时候1+1=2 才是知识。
那什么是图谱，下面这几个就是图谱。
简单来说，图就是用来表示一些事物（Object）与另一些事物之间相互连接的结构。一张图通常由一些结点（Vertice或Node）和连接这些结点的边（Edge）组成。
- 知识图谱是什么
从字面上看，知识图谱就是用图的形式将知识表示出来。图中的结点代表语义实体或概念，边代表结点间的各种语义关系。
专业定义一：知识图谱(Knowledge Graph, KG)是一种以结构化的形式描述客观世界中事物及事物之间联系的技术，它通过大数据和人工智能技术，将互联网的信息表达成更接近人类认知世界的模式。
专业定义二、知识图谱本质上是一个语义网络，由节点（Point）和边（Edge）组成，每个节点代表现实世界中存在的“实体”，每条边则表示实体之间的关系。它是为了提升搜索引擎返回答案的质量以及用户查询的效率，通过构建的知识库来增强语义搜索的效率和质量。
简单来说，知识图谱就是将现实世界中的事物和关系，用关联图的方式展现出来，让人能够一眼看出他们之间的关系。举个栗子。
如图所示，我们可以看到，如果中国和北京两个节点之间存在关系，他们就会被一条无向边连接在一起，那么这两个节点，我们就称为实体（Entity），它们之间的这条边，我们就称为关系（Relationship）。我们先介绍一下知识图谱的相关概念。实体：对应现实世界中的具体事物,比如中国、张三、老虎、软件工程师、合肥、铅笔等。关系：用来表达不同实体之间的某种联系，不同实体之间通过关系相互连接，比如国与国之间的竞争关系、合作关系、敌对关系等，人与人之间的父子关系、夫妻关系、同学关系等。属性：对实体或关系抽象方面的刻画，实体属性如一个人的年龄、身高、体重等,关系属性如夫妻关系的结婚时间、同学关系的就读学校等。
知识图谱是由实体（Entity）、关系（Relationship）、属性（Property）三元组构成，抽象地描述为：实体—关系—实体。
- 知识图谱的发展里程
最初，知识图谱的概念与早期的人工智能研究紧密相关，特别是专家系统和知识工程的兴起为知识图谱的发展奠定了基础。1960年，人工智能早期发展中出现了三个主要学派：符号派、连接派、行为派。符号派注重用计算机符号表示人脑中的知识，以此模拟人的思考、推理过程；连接派则注重模拟人脑的生理结构，由此发展了人工神经网络。行为学派强调模拟人的行为。这三个分支的研究为知识图谱的发展提供了理论和技术基础。
以深度学习为代表的连接学派，主要解决了感知问题，也引领了这一轮人工智能的发展热潮。但是在更高层次的认知领域，例如自然语言理解、推理和联想等方面，还需要符号学派的帮助。
知识图谱是符号学派的代表，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，人工智能未来的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。
2012年，随着大数据、云计算和人工智能技术的快速发展，知识图谱的研究和应用迎来了新的高潮。Google正式提出了“知识图谱”这一概念，旨在通过整合互联网上的开放数据，创建一个能够提供更加丰富和准确信息的智能搜索服务。
到目前为止，知识图谱的应用已经非常广泛，包括但不限于语义搜索、问答系统、智能决策等。它能够帮助网络的智能化水平更高，更加接近于人类的认知思维。知识图谱还可以被应用于自然语言处理、推荐系统等多个领域。知识图谱是实现通用人工智能（Artificial General Intelligence，AGI）的重要基石。在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，并进行互联时，才有可能让机器真正实现推理、联想等认知功能。
因此，也产生了一个问题，当AI拥有了全部人类知识后是否能够形成独立思考的能力？目前还不好下结论，需要专家学者的进一步研究。
- 知识图谱应用场景
知识图谱的应用领域非常广泛，涵盖了多个行业和应用场景。
知识图谱典型应用
在金融风控领域，知识图谱通过构建和分析金融实体之间的关系网络，能够帮助银行等金融机构识别和预防欺诈行为。
通过构建银行账户、客户等金融实体的知识图谱模型，利用图分析技术挖掘提炼账户之间的关联风险特征，进一步结合传统会计案防规则，形成智能化的反欺诈策略。
融合银行内外部数据，深度挖掘各类实体之间的关联关系，识别账号、客户、企业风险、异常担保、疑似实控人等情况，为银行的风险防控提供支持。知识图谱的应用不仅限于贷前、贷中和贷后三个环节，还包括对主体进行多维度、多层次的风险评估，提供更加全面、准确的风险预警。
例如，在信贷场景中，知识图谱可以应用于信用风险的识别和管理。同时，面对信贷黑产的猖獗发展，知识图谱和图谱挖掘技术能够识别欺诈团伙、黑产中介等恶意骗贷行为，有效预防团伙欺诈、黑产中介、代办包装等恶意骗贷行为。
知识图谱在金融风控领域的应用主要通过构建和分析金融实体之间的关系网络，结合大数据技术和图分析技术，实现对欺诈行为的早期识别和预防，从而帮助金融机构提高风险管理的效率和准确性。
在医疗健康领域的应用主要体现在辅助诊断和治疗决策方面，具体案例包括：
辅助诊断：通过分析患者的症状、病史、检查结果等信息，为医生提供诊断建议。这种应用可以帮助医生更准确地诊断疾病，提高诊断的准确性。随着人工智能技术的发展，最近可以看到人工智能替代中医问诊并开中药的视频，视频显示人工智能机器人诊断的准确率及开的中药方与工作多年的老中医开的药方近似度约80-90%，就是最好的证明。
影像辅助知识图谱：构建影像辅助知识图谱，以及罕见病知识图谱诊断模型，利用人工智能算法在医学决策支持上的应用，这些例子证明了知识图谱推理在医学领域的有效性。
基于疾病诊断相关分组的医学知识图谱库：详细阐述了基于疾病诊断相关分组的医学知识图谱库构建方法，展望了其在健康宣教、辅助诊断决策系统、优化疾病诊断相关分组器等方面的应用前景。
胃癌肿瘤知识图谱：面向临床决策支持的胃癌肿瘤知识图谱构建与应用，包括胃癌辅助临床分期与诊疗决策支持，可为胃癌诊疗相关临床科室提供支持。
百度灵医智惠临床辅助决策系统CDSS：除了基于循证医学框架的疾病诊断功能，还支持智能风控、相似病历检索、治疗方案推荐、医学知识检索等多项AI辅诊功能，全方位、多维度提升医生诊疗能力
利用自然语言理解与知识图谱进行交互式导诊：通过自动处理患者交互信息用于医生临床诊断并附有医疗建议，利用自然语言理解关联用户信息并半自动建立结构化的医疗知识库。
高质量临床医学知识库知识图谱与人工智能结合：让计算机“学习”医生的医疗知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出诊断和治疗方案，是人工智能技术在医疗领域的核心应用场景之一。