2018年，Gartner首次宣布知识图谱是一项新兴技术；1996年的资源描述框架（一种为标准的主-动-宾语义扫清道路的图谱数据模型）问世整整26年后，知识图谱才到达成熟度曲线的顶峰。
10年前，谷歌（现在是控股公司Alphabet的子公司）提及了“知识图谱”（knowledge graph）这个术语，并笼统地描述了其知识图谱是如何工作的。
而20年前，Tim Berners-Lee、James Hendler和Ora Lassila发表了他们的第一篇文章来描述他们设想的语义Web。许多知识图谱是使用W3C随后在至少10年前实施的语义标准来构建的。
想想此后发生的事情蛮有意思。在过去这十年，Alphabet逐渐发展成为全球市值（已发行股票的总价值）超过1万亿美元的六大公司之一。
下面是2022年初Alphabet在市值方面与最接近的IT公司相比的排名：
这些市值领先者在知识图谱方面有何作为？
我做了一些案头研究，分析图中所示的这些公司中哪些在过去十年致力于开发知识图谱：
•苹果在2010年收购了从斯坦福研究院（SRI）的项目派生而来的Siri。Tom Gruber是SRI团队的联合创始人。作为人在回路AI领域的先驱，Gruber于1993年在SRI发表了关于知识共享本体（ontology）设计的成果。后来在2019年，苹果的工作记录描述了其知识图谱工程团队的工作，描述如下：
Aaron Bradley通过Twitter提供，2019年1月19日
•微软亚洲研究院在2010年开发出了Trinity分布式图谱存储，并在2013年的一篇论文中发表了其内存中RDF图谱功能。多年来，Satori一直是微软版的知识/事实图谱，类似谷歌知识图谱。微软学术知识图谱（MAKG）出现在2019年前后。该公司在2022年的一份数据和分析科学家空缺职位要求中提到，推动“商业知识图谱模型和算法的创新”是该职位的一项要求。
•多年来，亚马逊似乎对招聘本体专业人员犹豫不决，但在2010年代后期着手开发产品知识图谱。Alexa对话式助手基于知识图谱，Alexa的含义表示语言（MRL）基于图谱，一篇关于该主题的论文在2016年发表。来自捷克技术大学的Alquist团队因对话式知识图谱获得了第四届年度Alexa大奖，该知识图谱是2020年Alquist 3.0智能助手的基础。
•Meta（Facebook）在2013年3月宣布了Facebook Graph，到2013年6月将其提供给 Facebook的所有美国英语用户。该图谱含有当时十亿不同Facebook用户的信息。Graph在2022年继续提供给用户使用。
•Alphabet（谷歌）在2012年宣布了其知识图谱，员工队伍中继续拥有语义标准方面有经验的本体专业人员和数据架构师。
•特斯拉——我还没有发现表明特斯拉在使用知识图谱的任何证据。
谷歌早期的知识图谱
这里展示了一张谷歌用来描述其知识图谱的插图。这是一张有向图，上面有命名实体（达芬奇、蒙娜丽莎和卢浮宫）以及显示实体之间关系的命名关系。
该图表明了可以开发的上下文片段，并将Tinker Toy风格连接到另一个兼容的语义图，这是一种深度集成的过程，比链接关系表简单得多、可扩展性强得多。为了减少获取信息的点击次数，谷歌随后使用选择的一些达芬奇片段来填充知识面板，内容直接显示在结果页面上。到2016年，谷歌上每月有1000亿次搜索结果，其中三分之一都附有知识面板。
谷歌搜索结果页面通常很快就能响应返回结果，而且搜索引擎及算法会确保你对这些检索结果是否感兴趣。
2020年代的知识图谱
快进到2020年。Gartner随后在其《人工智能成熟度曲线》中将知识图谱绘在靠近期望膨胀期顶峰的位置。
2018年，Gartner首次宣布知识图谱是一项新兴技术；1996年的资源描述框架（一种为标准的主-动-宾语义扫清道路的图谱数据模型）问世整整26年后，知识图谱才到达成熟度曲线的顶峰。
当然，值得注意的是，神经网络背后的理论可以追溯到1873年，而针对AI中的神经网络的具体研究重点是从1943年开始的。但直到1990年代，计算、网络和存储才取得长足发展，神经网络才站稳脚跟。许多AI专家表示，今天的神经网络算法与“AI”刚刚起步时开发的算法有短暂的相似之处。
缓慢发展的技术可能最有影响力
其他许多企业在各自实施的知识图谱方面取得了重大进展。在2月28日至3月1日，Semantic Arts举办了首次企业数据转换和知识图谱采用线上活动。部分演讲嘉宾包括如下：
•Montefiore 医院的Parsa Mirhaji
•西门子的Thomas Hubauer
•阿斯利康的Ben Gardner和Colin Wood
•宜家的Katarinna Kari
•斯沃琪集团的Peter Hutzli
现在说知识图谱已经成为主流还为时过早，但很明显，越来越多的《财富》全球1000强公司正在针对许多不同的用途采用该技术。
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