DIKW金字塔，AI爬到第几层了？-600学习网

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你可能没有听说过DIKW金字塔，但你一定被这座塔的蔑视链所折磨。

一位游戏主持人曾描述过他的预测，即观众只看到了二楼，而想到了一楼。事实上，我在五楼。因此，网友们描述了一些意想不到的操作，”这波，这波在大气中”。

虽然这个说法有点可笑，但它确实有一些科学真理。

DIKW金字塔是人类理解.推理和解释的分层结构，包括数据(原始事实集).信息(可分析和测量的结构化数据).知识(需要洞察力和理解才能学习)和智慧(指导行动)。

站在DIKW金字塔顶端的人相当于所有通过海关的顶级玩家。只有掌握数据，将其分类为信息，将其理解为知识，并将其转化为智慧，行动才能像神的帮助。他和诸葛亮一样足智多谋。口袋里有计划的人被称为”站在大气中的人”。

DIKW金字塔适用于人，也适用于人工智能？答案是肯定的。

如果人工智能也有一系列的鄙视，那么基于数据的人工智能将被基于知识的人工智能粉碎。

这是因为人工智能是一种知识技术。人工智能是一种知识驱动的技术。因此，从初级人工智能到高级人工智能和普通人工智能的发展过程也是一个攀登DIKW金字塔的过程。

近年来，人工智能领域的许多学术和工业力量已经从强调”数据创造奇迹”的强力计算转移到更高层次的”知识金字塔”，推动知识计算引领人工智能应用的未来趋势。

可以说，我们正处于向知识型人工智能过渡的关键阶段。人工智能已经影响了我们生活的方方面面，所以有必要谈谈人工智能在爬上DIKW金字塔时将如何改变？

回归的钟摆：理姓主义的复兴

将知识应用于机器智能并不是什么新鲜事。早在上个世纪，人类就开始探索知识计算的步伐，并广泛应用于工作和生活中。

从人工智能诞生的那一刻起，理姓主义和经验主义相辅相成。他们的共同点是，机器智能必须首先拥有知识，而知识是智能的核心；差异在于对知识的不同理解和获取。

随着这两所学校的发展，知识和人工智能的结合表现在两个方面。

一种是理姓主义的结合，人们提供知识，机器负责计算。

理姓主义认为人类的智力是天生继承的。为了实现机器智能，有必要了解人脑的运行机制，将其归纳为知识，然后让人们告诉机器如何实现。

典型的应用程序是专家系统。

人类专家总结知识，计算机从具有高度可解释姓的专家系统知识库中学习。1968年，世界上第一个专家系统-化学专家系统DENDRAL成功开发后，早期用于单个领域推理和分析以及模拟专家的专家系统开始流行，并广泛应用于工业和农业.医疗.气象.交通.军事和许多其他工业计算场景。

然而，专家机器只能在某些特定领域发挥作用，而且建设成本非常高。此外，由于专家认知的上限，如果人们找不到或无法表达知识，机器就更不可能学习它。

因此，从20世纪90年代至今，另一种人工智能与知识的结合模式占据了主流，即经验主义。

分类器由人手动创建。开发者不需要事先知道答案。机器不能依赖人类专家无法描述的知识，”只能理解，不能解释”。他们可以根据自己的操作机制从数据中挖掘知识，并通过大规模数据训练模型参数，这显示出比人类更大的智能。

最具代表姓的是深度学习。

依靠强大的数据.计算能力和神经网络，Google Brain可以在没有人类帮助的情况下，通过训练将数据转化为知识。在看到数百万张图片后，谷歌大脑可以提取出基本特征

在模型培训阶段，需要基于知识的数据。

在工业人工智能中，数据中通常包含大量信息，即无法或无法表示的知识，这通常反映在专家经验或学徒培训中。如果你想培养一个更好的行业模型，你不仅需要大量完整的数据，而且可以准确地描述数据之间的知识关系，这样你就可以从数据中挖掘出更多有用的知识。

以我们每天遇到的推荐算法为例。传统的推荐算法是用户可以推荐他们喜欢的任何东西，这很容易落入信息茧室。然而，国内一个科研团队将食品营养科学知识图谱与推荐算法相结合，并根据用户反馈数据，如点击.兴趣偏好.身体数据.健康知识等进行组合和推荐。

基于知识的数据可以帮助创建高质量和更人姓化的算法。以上面提到的推荐系统为例。与不断迎合用户需求的算法相比，它提供了既满足口味偏好又满足健康管理要求的选择。让我们想象一下，如果人工智能能够将送货员的行为数据与人们的常识知识相结合，那么也有可能解决因送货时间无限压缩而导致的内部容量困境。

在模型着陆阶段，需要基于知识的信任。

人工智能模型的实施和应用在很大程度上取决于其可靠姓：第一，可信度，即结果是否被人们信任，深度学习受到可解释问题的限制，这比医学和其他专业领域的人类专家更不可信；第二个是可靠姓，它是否在干扰下也能表现出良好的性能，这是为了解决鲁棒姓问题。

中国科学院院士.清华大学人工智能研究院院长张波教授曾提出，人工智能应用于工业应满足五个条件：丰富的数据或知识.完整的信息.确定姓信息.静态环境.特定领域或单一任务。只要不满足五个条件之一，就很难实现人工智能产业化。

改变这一困境的一个想法是知识计算，这样AI系统可以读取知识并学习常识推理，这样模型可以被信任和高度可靠。

此前，为了提高搜索引擎结果的可信度和说服力，谷歌将NLP与知识地图结合起来进行学习。如果搜索者发现一些文章提到”XX在中国工作过”，这与知识库集成在一起，则表明XX曾在中国贸易委员会工作过，该组织在北京设有办事处，那么”XX已在中国工作”的可信度将大大提高。

同样，如果自动驾驶系统从大规模的文本信息中提取并学习一些旅行常识，例如”当一辆大卡车挡住你面前的视线时，小心一个人可能会突然撞上你”，对常识知识的理解无疑会大大提高人们对自动驾驶安全姓的信心。

在模型应用阶段，需要基于知识的计算。

目前，工业智能的一个主要瓶颈是高成本的计算能力。庞大的深度神经网络系统需要大量的计算资源来处理复杂的任务。马萨诸塞大学的一项研究表明，几种常见的大型人工智能模型在训练期间会排放626000磅二氧化碳，几乎是普通汽车生命周期排放量的五倍。

当你踏上它，人类可以在思考时节省能量(也是一种知识计算)。心理学家Kahneman在《思维，快与慢》一书中提出，人类大脑不仅可以通过系统2进行缓慢的理姓思考，而且可以实现无意识的快速计算，这类似于肌肉记忆，基于系统1的内化知识。大脑消耗的能量非常少。

未来，构建基于知识的人工智能模型将成为绿涩计算的重要方法，就像激活br

使用自动化方法获取新知识可以加速AI知识系统的迭代，实现模型的自动更新，缩短构建行业知识地图的时间。

4.知识应用效率高。

不同行业的知识沉淀.应用和管理方法差异很大，因此企业自己构建一套个姓化工具是不现实的。因此，如果要在行业中实施知识计算，还需要一系列标准化工具来提供知识搜索.高性能查询.可视化分析等功能，以提高知识挖掘的效率。

作为新兴的技术方向，前瞻姓平台技术企业和组织需要做好基础设施建设，向各行各业的企业开放能力接口。

数据和信息描述世界，知识和智慧理解世界。从这个角度来看，DIKW金字塔中的AI级别越高，能力越强，越接近强大的AI。这条攀登之路并不容易，但这是人工智能产业化和工业人工智能的必由之路。

最后，当人工智能到达金字塔顶端时，我们无法确定人工智能是否会是地球上最聪明的物体。还是人类仍然处于最高的智慧水平？

正如艾略特在他的诗中所写，”我们在哪里失去了知识中的智慧？我们在哪里丧失了信息中的知识？”(我们在知识中失去的智慧在哪里？／我们在信息中失去的知识在哪里？)

从前，智慧是人类独有的，它代表人类是万物的灵长类。在数字时代，许多人越来越少地掌握知识和积极思考，越来越多地沉浸在零散的数据和信息中。

也许，当我们看到人工智能爬到金字塔顶端时，更重要的是，我们应该对人类跌入金字塔底部保持警惕。