数字孪生

海致科技杨娟:知识图谱能够让数字人真正拥有智慧和灵魂

2019年,数字王国 Doug Roble带着自己的虚拟形象Digi Doug登上了TED的演讲舞台;2020年,三星旗下STAR Labs展示了虚拟数字人NEON;2021年, NVIDIA发布会上出现虚拟黄仁勋与他的虚拟厨房

新浪科技讯 12月16日下午消息,由新浪财经客户端、新浪科技联合主办的“2022科技风云榜”线上年度盛典今日开幕。海致科技集团总裁杨娟指出,在元宇宙当中,最基础的交互单元是数字人,数字人是一个虚拟的化身,是物理世界的每一个个体在元宇宙里面的数字形象,知识图谱技术的落地应用能够帮助数字人构建认知智能能力,让数字人拥有智慧和灵魂。

“元宇宙的落地有着不同的阶段和不同的路径,现在正在进行的是物理世界的数智化。作为元宇宙最基础的交互单元,支撑数字人发展的数字技术上一般都是需要软硬结合,并最终拥有人的外观、行为以及智能等特征。”杨娟表示。

杨娟指出,知识图谱技术主要落地应用能构建数字人的认知智能能力。在这个阶段,我们需要根据具体所在的领域,将知识图谱技术和大规模的机器学习以及预训练模型进行融合,同时从知识、数据结构等多种维度进行迁移学习,通过知识蒸馏的方法,实现面向专业领域的轻量级的机器学习和预训练模型,这是我们在数字人领域落地知识图谱技术的通用途径。

  以下为演讲实录:

  《元宇宙中的知识图谱》

各位新浪的朋友们大家好,我是来自海致科技集团的杨娟,非常高兴参与这次新浪科技“守正创新,科技向上”的论坛,今天我演讲的主题是《元宇宙中的知识图谱》。

熟悉信息技术的朋友们可能知道,知识图谱是人工智能尤其是认知智能的重要技术分支,也是现在第三代混合式人工智能的基石。

最近一段时间,ChatGPT (聊天机器人模型)非常火爆,大家也都在探讨能不能把 ChatGPT 用到元宇宙的构建中来。当然,ChatGPT 确实是非常的令人惊艳,但事实上,过往我们在使用Bert(预训练的语言表征模型)、Transformer(自然语言翻译模型)、GPT-3(自回归语言模型)等预训练大模型,应用在某一个具体行业、具体的领域的时候,往往都会遇到一个共性的问题:这一领域对专业性知识的逻辑要求非常严谨,对答案的准确性要求很高,容错率低,但是专业性过强就意味着能够提供给模型进行预训练的语料不够丰富。

为了解决这样的问题,我们就需要引入知识图谱技术,与机器学习、神经网络等预训练大模型相结合。

知识图谱是事物及其之间关联关系的抽象表达,它能够把碎片化的知识进行关联,能够在更高的维度上对世界进行建模,将真实世界与虚拟世界交织连接在一起,构建成有机的整体,用以实现更好的分析和推理知识,最终有效描摹出一个元宇宙。这项技术不仅仅是人工智能进行思考和回答的基石,也能够帮助元宇宙当中的数字人去构建属于自己的知识和认知。同时,知识图谱所搭建的人、事、物、实地之间的关联关系网络,能够更真实、更准确、更清晰地映射现实世界真实存在的情况,从而形成元宇宙运行的底层逻辑。

我们知道元宇宙的落地有着不同的阶段和不同的路径,现在正在进行的是物理世界的数智化。

在物理世界的数智化过程中,我们把万事万物包括房屋、设备、路网、车流、物流、人员、手机、账户、行业知识融汇在一起,做知识的提取和构建,形成能够映射真实物理世界的图谱,可以构建类似于人群图谱、设备图谱、企业图谱、社区图谱、行业图谱等等,同时这些图谱之间相互交织,连接在一起,在此之上去构建各种各样的智能化的业务场景、产业的场景、生活的场景、文旅的场景、金融的场景、政府的场景等等,实现物理世界的数字化、智能化,也就是我们所说的数智化。

在元宇宙当中,最基础的交互单元是数字人,数字人是一个虚拟的化身,是物理世界的每一个个体在元宇宙里面的数字形象。

近年来,数字人产业非常火爆,在视觉与语音形象的模拟、动作的捕捉、场景的渲染等等方面技术发展非常迅猛,但是关于人的互动、认知相关的部分仍然处于比较早期的阶段,很大程度上取决于我们能不能构建出足够丰富、足够延展、足够准确关联的超大规模知识图谱,让数字人真正拥有智慧和灵魂。

2019年,数字王国 Doug Roble带着自己的虚拟形象Digi Doug登上了TED的演讲舞台;2020年,三星旗下STAR Labs展示了虚拟数字人NEON;2021年, NVIDIA发布会上出现虚拟黄仁勋与他的虚拟厨房。数字人现在正在朝着智能化、便捷化、精细化、多样化发展,我们越来越熟悉数字学生、数字航天员、数字手机助手、数字主播,这些角色已经是大家不会再感到非常新奇的事物。

支撑这样的虚拟人,数字技术上一般都是需要软硬结合,具备以下的三方面的特征:一是数字人需要拥有人的外观,具有特定的相貌、性别和性格等人物特征;二是拥有人的行为,具有用语言、面部表情和肢体动作表达的能力;三是拥有认知智能,即具备人的思想,具有识别外界环境并且能够与人交流互动的能力,能够独立进行推理、判断,完成交互和决策。

知识图谱技术主要落地应用在第三个阶段即构建数字人的认知智能能力。在这个阶段,我们需要根据具体所在的领域,将知识图谱技术和大规模的机器学习以及预训练模型进行融合,同时从知识、数据结构等多种维度进行迁移学习,通过知识蒸馏的方法,实现面向专业领域的轻量级的机器学习和预训练模型,这是我们在数字人领域落地知识图谱技术的通用途径。

海致科技集团作为国内最早将知识图谱技术推广在企业级应用的企业,已经将知识图谱技术应用在了像金融、数字能源、智慧城市、智能交通、疫情防控、智能制造、智慧医疗等多个领域,在完成了应用层的创新之后,开始向着基础软件层去进行突破创新,推出了一款自研的高性能分布式实时图数据库AtlasGraph,助推着人工智能技术走向底层的方向,通过底层技术的创新,推动人工智能数字世界乃至元宇宙的构建。

24快报
JSON抓取失败