什么是知識圖譜和AI多模態推理
大模型與知識圖譜結合，構建企業智能知識管理平臺，為解決上述難題提供了新的思路：大模型技術能夠從海量數據中提取復雜信息，具備學習和推理能力，而知識圖譜則通過圖形結構，將知識進行有機整合，展示出實體之間的關系和語義信息。兩個技術的結合，將實現更加便捷的知識管理、更加精準的智能問答、以及更加可靠的智能決策與分析。
知識圖譜推理
知識圖譜是一種結構化的知識庫，它以圖的形式表示和存儲現實世界中的實體、概念及其相互關系。這些實體可以是具體的人、地點、事物，也可以是抽象的概念或思想。
- 節點：代表現實世界中的實體（如人、地點、事物、概念等），每個實體通常由一個唯一的標識符表示。
- 邊：表示這些實體之間的關系。
知識圖譜的基本組成單位是“實體—關系—實體”三元組，以及實體及其相關屬性—值對，實體間通過關系相互聯結，構成網狀的知識結構。
KG = （E，R，T），KG表示知識圖譜、E表示實體集合、R表示關系集合、T表示知識三元組集合。
知識圖譜
什么是知識圖譜推理？知識圖譜推理是指基于知識圖譜中的事實和關系，通過邏輯、規則、統計或機器學習等方法，從已知的信息中推斷出新的信息或關系的過程。知識圖譜推理的目標是從有限的事實中推導出更多的知識，填補知識圖譜中的空白或增強圖譜的表達能力。
知識圖譜推理
知識圖譜推理是人工智能領域的一個重要分支，它涉及到基于知識圖譜中的事實和關系，通過邏輯、規則、統計或機器學習等方法，從已知的信息中推斷出新的信息或關系的過程。其目標是從有限的事實中推導出更多的知識，填補知識圖譜中的空白或增強圖譜的表達能力。例如，如果知識圖譜中表示“A是B的父親”和“B是C的父親”，通過推理，我們可以得出“A是C的祖父”。
知識圖譜推理在多個領域都有廣泛的應用，包括但不限于：
1. 企業投資風險研究：通過股權投資關系尋找持股比例最大的股東，辨別由最終控制人操縱的關聯交易，洞悉商業風險。
2. 信貸風控：識別貸款申請者之間的異常流水和單位，從而發現風險點。
3. 智能保顧機器人：根據癥狀、疾病和理賠范圍的邏輯去判斷保險理賠事宜。
4. 挖掘人物關系：在紀檢知識圖譜中發現人物之間的異常關聯。
5. 問答機器人：基于農業領域知識圖譜和邏輯推理模型，使問答對話更加順暢自然。
6. 動態屬性生成：在智能交易中心設置統計值和計算邏輯，實現各節點關系計算結果。
知識圖譜推理的主要技術手段分為兩大類：
1. 基于演繹的知識圖譜推理：通過邏輯規則從已知事實推導出新的結論。
2. 基于歸納的知識圖譜推理：通過統計學習方法從數據中歸納出新的模式和關系。
此外，知識圖譜推理還包括基于規則的推理、基于分布式表示的推理、基于神經網絡的推理和混合推理等方法。下面分別介紹
一、基于規則學習
通過挖掘圖譜中的邏輯規則，利用規則匹配和推理來預測新的實體和關系。例如：重寫邏輯（Rewriting Logic），將規則表示為重寫規則，并通過遞歸應用重寫規則來進行推理。
二、基于路徑排序
利用圖譜中實體間的路徑特征進行排序學習，通過評估路徑的可信度來推斷實體間的關系。例如：路徑排序算法（Path-Ranking Algorithm，PRA），采用隨機行走和基于重啟的推理機制，執行多個有界深度優先搜索過程來尋找關系路徑。
三、基于表示學習
將實體和關系嵌入到低維向量空間，通過向量運算和相似性度量進行推理。例如：翻譯距離模型（如TransE、TransH、TransR等），這些模型為知識圖譜中的每個實體和關系學習一個向量表示，并通過向量間的運算關系來推斷新的實體和關系。
四、基于神經網絡學習
利用神經網絡模型捕捉圖譜中的結構信息，通過神經網絡的前向傳播進行推理預測。例如：基于圖神經網絡（GNN）的推理方法，如基于注意力機制的圖卷積神經網絡（Graph Attention Network，GAT），通過對實體之間的相似度進行加權，來推斷實體之間的關系。
多模態推理任務
多模態推理任務是指利用多種感知模態的信息進行綜合分析和判斷的過程。多模態推理涉及至少兩種不同的感知模態，最常見的是視覺和語言。這兩種模態的信息可以是圖片和文本、視頻和語音等。多模態推理的目標是從不同模態的信息中獲取更全面、更準確的理解和知識，以支持各種任務，包括視覺問答、視覺常識推理、視覺語言導航等。
多模態推理任務
多模態推理的目標是從不同模態的信息中獲取更全面、更準確的理解和知識，以支持各種任務，包括視覺問答、視覺常識推理、視覺語言導航等。多模態推理在多個領域都有廣泛的應用，包括但不限于：
1. 人機交互：通過結合語音、圖像和文本等多種輸入方式，提高人機交互的自然性和效率。
2. 機器人控制：在機器人技術中，多模態模型可以幫助機器人更好地理解和響應復雜的環境輸入。
3. 多模態情感分析：充分利用多個模態數據中的情感信息，提高情感分析的水平。
4. 多模態事件檢測：檢測不同模態數據中發生的事件，并對事件進行分類和定位。
5. 多模態生成任務：生成具有多個模態的數據，比如文本和圖像的生成、音頻和視頻的生成等。
多模態推理的技術手段包括：
1. 表示學習：將不同模態的數據轉換為統一的特征表示，使得模型能夠同時處理和理解這些模態。
2. 對齊（Alignment）：研究不同模態元素間的對齊關系，包括顯式對齊和隱式對齊。
3. 融合（Fusion）：整合來自不同模態的特征信息，以提高模型的決策能力。
4. 協同推理（Cooperative Reasoning）：不同模態的信息協同工作，共同支持復雜任務的推理過程。
多模態推理
一、視覺問答（Visual Question Answering，VQA）
視覺問答指的是給機器一張圖片和一個開放式的自然語言問題，要求機器輸出自然語言答案。答案可以是短語、單詞、(yes/no)或從幾個可能的答案中選擇正確答案。
- VQA是一個典型的多模態問題，融合了計算機視覺（CV）與自然語言處理（NLP）的技術，計算機需要同時學會理解圖像和文字。
- 為了回答某些復雜問題，計算機還需要了解常識，并基于常識進行推理（common-sense resoning）。
二、視覺常識推理（Visual Commonsense Reasoning，VCR）
視覺常識推理需要在理解文本的基礎上結合圖片信息，基于常識進行推理。給定一張圖片、圖中一系列有標簽的bounding box，VCR實際上包含兩個子任務：{Q->A}根據問題選擇答案；{QA->R}根據問題和答案進行推理，解釋為什么選擇該答案。
- VCR數據集由大量的“圖片-問答”對組成，主要考察模型對跨模態的語義理解和常識推理能力。
- 預訓練任務可能包括將BERT經典的MLM和NSP預訓練任務擴展到多模態場景等。
三、視覺語言導航（Vision Language Navigation）
視覺語言導航是一種技術，它結合了計算機視覺、自然語言處理和自主學習三大核心技術，使智能體能夠跟隨自然語言指令進行導航。
- 智能體不僅能夠理解指令，還能理解指令與視角中可以看見的圖像信息。
- 智能體需要在環境中對自身所處狀態進行調整和修復，最終做出對應的動作，以達到目標位置。
多模態AI的實際應用
多模態AI已經在多個領域展現了強大的潛力，以下是一些實際應用的案例：
NO.01醫療領域
多模態AI在醫療中的應用非常廣泛，尤其是在醫療影像分析、病歷記錄整合等方面。通過將醫學影像（如CT掃描、MRI等）和患者的文字病歷數據結合，AI能夠為醫生提供更準確的診斷建議。這種多模態整合可以極大提升醫生的診斷效率，減少誤診率。
NO.02智能家居
多模態AI在醫療中的應用非常廣泛，尤其是在醫療影像分析、病歷記錄整合等方面。通過將醫學影像（如CT掃描、MRI等）和患者的文字病歷數據結合，AI能夠為醫生提供更準確的診斷建議。這種多模態整合可以極大提升醫生的診斷效率，減少誤診率。
NO.03虛擬助手
多模態AI使得虛擬助手變得更加智能，能夠同時處理語音、文字和圖像。未來的虛擬助手可能不只是聽你說話，它們還能夠“看”到你展示的圖片或視頻。例如，你可以向虛擬助手展示一個視頻，詢問它某個場景的詳細情況，虛擬助手能快速理解并給出答案。
NO.04教育與內容創作
多模態AI可以根據圖像生成詳細的文字描述，或者根據給定的文字生成相關的圖像和視頻。這種能力在教育領域特別有用，教師可以使用AI生成跨模態的教育材料，學生則可以更直觀地理解復雜的概念。
多模態AI的未來與挑戰多模態AI在開發和應用過程中面臨多種挑戰，但這些挑戰也為未來的發展提供了機遇和方向未來研究方向包括：
1. 多模態大模型算法的挑戰與預訓練模型的興起：探索多模態大模型算法的發展，以及如何利用預訓練模型提升多模態推理能力。
2. 跨模態語義對齊：改善不同模態之間的語義對齊，以實現更準確的多模態信息整合。
3. 多模態AI的五大研究方向：包括視覺理解、視覺生成、統一視覺模型、LLM支持的多模態大模型、多模態Agent等。
多模態推理作為人工智能領域的一個重要分支，正不斷發展和進步，其在實現更智能、更全面的交互系統方面具有巨大潛力。
