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相关建议将跳出与与该人无关的其他人。这是工作中的知识图。 那么图形网络是如何出现的？ 每个人都可能知道有关“唱歌AI”的简短故事：使用机器视觉技术，AI可以轻松识别当今照片中的几张面孔。但它不能像真实的人，乍一看可以看作是朋友，恋人或家庭聚会。 换句话说，一般而言，人工智能无法获得和增强使用人类常识进行逻辑推理的能力。许多人以此判断当今的AI并不是很聪明。 AI科学家思考了一会儿，说有一种方法可以完成它。 如果将图/图用作AI的一部分，请将深度学习带来的学习能力与图所表示的逻辑关系相结合，会不会更好？ 实际上，Graph + Deeplearning不是一个新概念。早在2009年，一些研究就提出了两者的结合。近年来，对该领域进行了研究。对于这种组合产品，学术界中的一些人将其称为图卷积网络（GCN），而其他人则将其称为图神经网络（GNN）或图网络（GN，图网络）。它们的技术含义和命名思路也有所不同。 。暂时使用图形网络的总称。 图网络作为一种新的AI研究理念，其能够在2018年被点燃的原因在很大程度上归功于DeepMind，即被称为AI的手柄。 在抛弃Tinder，进行全球跟进和反复辩论之后，图网络成为AI学术界最漂亮的关键词。今天，有一种感觉，不谈论图形网络，谈论深度学习的机会很低。从认识小专家到推论专家：AI新贵求职记未来。 这句话有问题。因为从去年“翻新”图形网络以来，它实际上是对流行的多层神经网络的补充。 让我们做个比喻，看看与传统的深度学习相比，图网络应该如何工作。 例如，假设我们要教育我们的孩子，并让他认识他的新邻居。我们应该做什么？您可以选择告诉他隔壁有一个新孩子，但这不是直觉的，很容易让孩子们记住。一种更快的方法可能是向他展示照片并告诉他与照片中的人的关系。 实际上，在完成这项工作之前，我们已经完成了一个先决条件：我们已经告诉孩子们，父亲，母亲，祖母和奶奶的名字分别指什么。他了解了这些“边缘”，然后用新邻居家庭的特定外观和个性（“顶点”）代替了它们，最终构成了对邻居家庭“图片”的网络理解。 当我们通过深度学习教授AI时，我们通常会省略第一步。直接提供大量照片，语音和文本材料进行培训，迫使AI``记住’’这种家庭关系。但是，由于缺乏关于AI的家庭关系的基本知识，它是否能记住它，如何记住它以及是否会出现偏差，实际上我们都不知道。

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在某种程度上，这是深度学习的黑匣子之一。 因此图网络的想法是首先让AI构造一个“图”数据，首先了解父与母之间的关系的含义，然后学习特定的家庭数据。通过这种方式，AI可以依靠在节点之间传递的累积消息，并推断下一个知道的家庭是谁是父亲，谁是儿子。 这也意味着图网络在某种程度上具有自己的推理能力。如果扩展此功能，则AI将能够通过非常复杂的连接和推理来完成智能任务。 如前所述，这方面的工作从未停止过。但是，它之所以没有得到广泛应用的原因是，一方面是因为该领域相对较小，并且缺乏深入的研究来触发所有人。另一方面，这是因为它是不可见和不可访问的，并且缺乏用于测试理论正确性的开源模型。 去年6月，DeepMind发表了有关图网络的论文，“关系归纳偏差，深度学习和图网络”。与来自Google Brain，麻省理工学院和其他机构的27位学者合作，然后开源了相关的算法包GraphNet。 在本文中，DeepMind不仅提出了一种新的算法模型，希望使用图网络来实现端到端学习；并对各种类型的图网络的研究方法进行了总结和归纳，并将其与新算法相结合。 。学术界已经开始对图形网络，应用程序测试以及对新算法的讨论进行了很多评论。在全球AI界的共同努力下，这个AI新贵正在努力向前迈进。 图网络有什么用？ 可以通过两种方式来查看此问题：远近。 在不久的将来，AI必须面对一些任务，这些任务自然属于图结构数据。因此，可以说使用图网络学习和处理可以事半功倍。例如，社交网络，智能推荐，化学分子预测和知识图谱等领域已被证明能够广泛使用图网络技术来提高智能效率并降低计算功耗。 在非结构化数据（例如语音，文本，图片和其他场景）中，图形网络可用于提取结构化信息。例如，更好地识别图片中的家庭成员，识别图片中正在发生的事情，等等。此外，图形网络还可以为数据的优化组合提供更多智能应用程序。 从长远来看，图形网络是图形技术和深度学习技术这两个技术领域的融合和扩展。这不仅使人们长时间入睡，对AI的了解也表明该类型具有复活的潜力。更重要的因素是图网络可以允许深度学习打开因果推理的大门。 具体来说，作为一种低级逻辑更新，图形网络似乎能够弥补深度学习的一些固有缺陷：1，增强AI的可解释性。 “臭名昭著”的深度学习黑匣子。输入大量非结构化数据后，就无法掌握算法归纳的逻辑。图网络可以操作知识的归纳逻辑，看到行为的因果关系显然是黑匣子中的突破。 2。减少“人为延迟”的视觉误判。 在机器视觉中，人工智能的另一个众所周知的问题是它对对抗攻击的抵抗力低。例如，人工智能已经知道这是一只鸟，但是结果是照片上出现了黑点，并且它无法识别。问题在于AI本身识别像素，而不是对象概念本身。如果图网络将对象关系引入其中，则可能会使AI的视觉判断更像人类。 3。进行小样本学习的可能性。

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深度学习的另一个问题是，许多算法必须经过非常大规模的训练才能提高准确性。这也是对计算能力和数据的猛烈消耗。如果可以为AI提供逻辑迁移的可能性，那么具有人类常识的AI，4。向一般情报迈出一小步。 我们知道，当今AI的主要能力是识别和理解，而推理就是它想要的。如果数字网络弥补了这一弱点，是否意味着人工智能将从单一智能向通用智能迈进了一步？ 这么多有价值的图网络，很明显，要想一想起来就很难想到。 2019年可能是网络大放异彩的一年。 但是，不要太乐观，这完全是相对的！尽管今天有很多人吹捧图网络的价值，但必须看到，图网络不是AI的主键。 心动，道路漫长：如何看待Graph Network的发展状况？ 尽管今天没有提到图形网络的行业应用，但就我接触过的AI学术界而言，它的确对图形网络非常感兴趣。 当然，当今关于图网络的争论非常普遍。总的来说，它的整体评价分为三个流派：第一，悲观主义者。有观点认为，图网络不过是深度学习劣势的一个补丁。它属于深度学习，无法继续进行。它打算绕道而行。而且该补丁尚未被证明有效。时至今日，它仍处于概念性和浅层的实验阶段。 2，目标学校认为，图网络是深度学习发展的必然趋势和重要补充，证明了AI作为一种低级技术正在不断发展和扩展，扩展了其边界。不管图网络是否真的可以发挥想象力，至少可以证明深度学习系统具有当今的发展能力。 3乐观主义者提出，图网络的关键意义在于使AI获得常识和推理能力，这显然是人类智能的重要代表。我们一直期待着AI向通用的强大人工智能迈进，它会从图网络开始吗？他们认为，图形网络是AI迈向下一个时代的关键开关。 哪个派系更接近未来的真相？可能留给您测试未来。 总的来说，Graph Network是当今流行的AI系统（从技术构想到技术逻辑）的重要补丁和升级。在某种程度上，这是一个未来，但是今天，它缺乏实际的测试和有效的工作。 实际上，图网络有很多限制。例如，其表示能力不足以承受过于复杂的图形结构数据。并且需要很高的计算复杂度，此外，Graph Network主要解决了通过AI处理结构化数据的问题，但在动态数据，大规模数据，非结构化数据等领域，Graph Network的作用仍然有限。 另外，尽管AI是一门高度集成的学科，但从前瞻性研究到技术实践的周期已大大缩短。但是，必须客观地看到两者没有无缝连接。从算法的理论到实际应用，仍然会有一个相对较长的休眠期。我们不能指望去年的AI学术明星，今年它们已经进入了数百万个家庭。 无论如何，这是一个有趣的技术，但是今天它只是一张藏宝图。真正的宝藏可能超出了无边的山脉和河流。