¿Cómo puede un robot aprender a pensar?

Para que las máquinas aprendan a pensar, necesitamos confiar en el "espectro". Este "espectro" se denomina gráfico de conocimiento y tiene como objetivo incorporar el conocimiento generado en el mundo humano al mundo de las máquinas, formando así una base de conocimiento que pueda respaldar el razonamiento similar al del cerebro.

Con el fin de construir un nuevo modelo de cooperación industria-universidad-investigación en el gráfico de conocimiento de China, en un seminario sobre gráficos de conocimiento celebrado recientemente, investigadores y equipos industriales de universidades y facultades discutieron la construcción de un gráfico de conocimiento global. sistema, estableciendo una infraestructura de inteligencia artificial líder en el mundo y otros trabajos innovadores.

Principio técnico: convertir texto en conocimiento

"Para una frase como 'Yao Ming es de Shanghai', lo que se almacena en la máquina es sólo una cadena de caracteres. Pero esta cadena de personajes es en humano La mente está 'viva'." Sun Le dio un ejemplo. Por ejemplo, cuando se habla de "Yao Ming", la gente pensará en él como un ex jugador de la MLB, un "pequeño gigante", un centro, etc., mientras que "Shanghai" hará pensar en la Perla de Oriente, una ciudad próspera, etc. Sin embargo, si la máquina simplemente dice "Yao Ming es de Shanghai", no podrá entender el significado detrás de esta frase como un humano. Para comprender el texto, una máquina primero necesita comprender conocimientos previos.