在人工智能时代，大家都在讨论机器学习、深度学习等技术，但如果你持续关注人工智能，你会发现知识图谱这个概念也在被越来越多的人重拾。而知识图谱也确实是人工智能发展到一定广度之后，向深度发展的重要依托工具。
传统的搜索方式是基于关键词，给出密密麻麻的网址排序，这种搜索方式并没有真正理解我们的搜索意图。而结合了知识图谱的搜索方式，其关键点在于“知识”，它集合于互联网上的知识于一身，试图去了解世界的真实含义，从信息检索的层次转变为知识积累，因此知识图谱建立认知的过程被看成是最能体现人工智能的方式之一，很像我们人类大脑学习思考的过程，即由点及线，由线到面，一步步理清知识之间的逻辑。
以百度这个全球最大的中文知识图谱为力，其优点可以简单总结出以下三点：
1）提供了一种新的搜索方式。例如我们在搜索“地球质量”的时候，百度内涵的知识图谱直接就显示给我们答案，而不是以往那些隔靴搔痒的网页。
2）以实体为中心建立丰富的联系。例如我们搜索“杨幂”，既能直接返回给我们杨幂个人信息，也能在右侧推荐出跟杨幂相关的其他实体，并能显示出实体与实体之间建立联系的逻辑，即下图中的推荐实体下方的推荐理由。
1）能够依据知识之间的逻辑进行简单的推理，简单的举例如下图所示。
基于逻辑的人工智能是AI的经典想法，就是因为我们发现世界上的知识无法用逻辑真理描述，而且存在很多自相矛盾的情况，后来机器学习（Learning from Data）成了AI的主流，到了今天，我们发现机器学习也有一定的瓶颈，尤其是在问题三的逻辑推理。越来越多的实操的智能系统都采用了两者结合的方式。
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