中國工程院院士、國家新一代人工智能戰(zhàn)略咨詢委員會組長、浙江大學計算機學院教授潘云鶴表示，OpenKS知識計算引擎算法庫可以實現(xiàn)從數(shù)據(jù)中提煉出知識，并在此基礎上做出決策。這將加速眾多知識密集型行業(yè)向智能化過渡，推動中國產(chǎn)品在瞬息萬變的市場中快速走向世界前沿。

4月24日，浙江杭州舉辦OpenKS(知目)知識引擎開源項目發(fā)布會。潘云鶴口中的OpenKS知識計算引擎算法庫，是由浙江大學牽頭研發(fā)。

從全社會來看，眾多知識密集型行業(yè)，如安防、金融風控、智慧城市、工程教育等均有著從海量數(shù)據(jù)中構建知識圖譜，并基于此進行快速決策的共性需求。

然而，目前的人工智能技術在應對上述共性需求時，并沒有通用、完整的解決方案，也無法同時解決數(shù)據(jù)不全、預測不準和計算不快等應用挑戰(zhàn)。

上述問題存在的關鍵原因是，計算機在數(shù)據(jù)與知識之間的轉化還不是很順暢。為了解決這個問題，2019年，以浙江大學計算機學院教授莊越挺作為首席科學家的科技創(chuàng)新2030“新一代人工智能”首批重大項目——“可泛化的領域知識學習與計算引擎”正式啟動。

當前，OpenKS知識計算引擎已取得重大進展。莊越挺介紹，OpenKS已基本支持知識學習與計算全流程主要任務，涉及多模態(tài)數(shù)據(jù)知識抽取、知識表征、知識圖譜快速構建、分布式知識學習與計算、知識服務與智能應用等環(huán)節(jié)模塊。

潘云鶴表示，從跨領域知識自動歸納與遷移，到可泛化的知識演化與協(xié)同推理，再到永不停息的自主知識學習與計算服務的思路，將會加速眾多知識密集型行業(yè)向智能化過渡的過程。這是中國在大數(shù)據(jù)人工智能方向的又一次有益嘗試。(江楊燁 吳雅蘭柯溢能)