圖為會議現場。 盧紹慶 攝
中新網杭州4月25日電(江楊燁 吳雅蘭 柯溢能)中國工程院院士、國家新一代人工智能戰略諮詢委員會組長、浙江大學計算機學院教授潘雲鶴表示，OpenKS知識計算引擎算法庫可以實現從數據中提煉出知識，並在此基礎上做出決策。這將加速眾多知識密集型行業向智能化過渡，推動中國產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佈會。潘雲鶴口中的OpenKS知識計算引擎算法庫，是由浙江大學牽頭研發。
從全社會來看，眾多知識密集型行業，如安防、金融風控、智慧城市、工程教育等均有着從海量數據中構建知識圖譜，並基於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，並沒有通用、完整的解決方案，也無法同時解決數據不全、預測不準和計算不快等應用挑戰。
上述問題存在的關鍵原因是，計算機在數據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”正式啓動。
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，涉及多模態數據知識抽取、知識表徵、知識圖譜快速構建、分佈式知識學習與計算、知識服務與智能應用等環節模塊。
潘雲鶴表示，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向智能化過渡的過程。這是中國在大數據人工智能方向的又一次有益嘗試。(完)