1.1 背景
人工智能正再次成为国际国内学术界和产业界关注的热点，深度学习、迁移学习和增强学习等方法在诸多领域得到了成功应用。图灵早期对获得机器智能进行了一些设想[1]，即通过添加遗传物质，辅以变异、进化、教育与自然选择等手段来使得“the child machine”成熟，并进一步去模仿成人的思维，这一设想至今仍具借鉴意义。与孩童成长类似，这个“child machine”首先需要对语言、文字、图像等非结构化数据所蕴含的（常识性）概念进行理解，来感知外界环境，这是一个跨媒体（cross-media）的感知过程。在此基础上，人类会利用已有的概念、关系等知识，通过演绎和推理等方法来获取新知识。在这一过程中，知识图谱可发挥重要作用。可以说，从数据到知识，再从知识到决策服务是实现人工智能深度应用的主要途径。
