本文摘要：2018年AI圈最棒的母亲是谁？这个桂冠只有两个候选人。俗话说，前端可以看到BERT，底层可以深入看到网络。但是，这个俗语不是……但是BERT和图网络在今天的AI界并驾齐驱，可以说是辩论最少的两种技术。 谷歌的BERT作为算法模型，在语言任务中表现出不合理的应用效果，明亮的自然容易解读。但是，另一个最近听了好几次的话，图网可能不太容易解读。与某种算法相比，图形网络在学术思维下看起来像几个技术解决问题的子集，非常抽象化和基础。 它的价值在哪里？为什么会被深度自学的救星压低？

2018年AI圈最棒的母亲是谁？这个桂冠只有两个候选人。俗话说，前端可以看到BERT，底层可以深入看到网络。但是，这个俗语不是……但是BERT和图网络在今天的AI界并驾齐驱，可以说是辩论最少的两种技术。

谷歌的BERT作为算法模型，在语言任务中表现出不合理的应用效果，明亮的自然容易解读。但是，另一个最近听了好几次的话，图网可能不太容易解读。与某种算法相比，图形网络在学术思维下看起来像几个技术解决问题的子集，非常抽象化和基础。

它的价值在哪里？为什么会被深度自学的救星压低？我们发现，目前图形网络的解释大多指论文到达。非技术背景的读者可能看起来有点暗。所以，我想在这里用白话来说明风口浪尖的图网络有什么秘密你想让自己在AI圈变得酷吗？谈谈Graph和GNN吧。

所谓图形网络，不是图像的网站……而是基于图形数据开展工作的神经网络。Graph翻译为图或图。这是数学概念，是指顶点和边缘(edges)包含的数学关系。

之后，该概念产生在计算机科学中，成为最重要的数据形式，应对单元之间有联系的数据网络。此外，该概念还衍生出生物学、社会科学、历史学等无数学科，成为我们生活中罕见的概念。在警匪电影中，警察和刑警办公室的墙壁上挂着罪犯关系的网络图，这是我们生活中最少见的Graph。

返回计算机科学领域，根据图的数据和图的分析，广泛应用于各种分类、链接、集体任务。人工智能领域有最重要的分支，被称为科学知识图像。基本逻辑是将科学知识转化为Graph，在寻找科学知识时，可以根据图像关系进行跟踪和定位。

例如，当我们在搜索引擎中搜索一个名人时，推荐不会跳出与此人字面意义相关的其他人。这就是科学知识图像的发展。

那么，图网是怎么制作的呢？用机器视觉技术，AI今天可以很好地识别照片上的几张脸。但是，和真人一样，一眼就能看出是朋友、恋人还是家庭聚会。

换句话说，一般来说，人工智能无法获得和加强人类常识的逻辑推理能力。许多人通过这种方式来区分，今天的人工智能不。

AI科学家们的木村，有办法应对这件事。把图/图像作为AI的一部分，将深度自学带来的自学能力和图像代表的逻辑关系融合起来不是很好吗实际上，GraphDeeplearning并不是一个全新的概念。

首先，2009年，研究明确提出了两者的融合。近年来，该领域相继研究。

对于这个人群的产物，学术界有人称作图卷积网(GCN)，也有人称之为图神经网(GNN或图网(GN、Graphtworks)，其技术内涵和命名思路也各不相同。这里不得不用于图形网络的总称。图形网络作为一种新的人工智能研究思路，需要在2018年大程度上是AI担任者的Deepmind功劳。

火种抛弃、世界第一时间、反复争论后，图网成为AI学术界最美的关键词。今天有很大的感觉，闲谈深刻的自学不说道图网就会变得low……从认识小说的名人到推理小说的专家:AI富二代打工记的论调是这样说的:深刻的自学被杀来。这句话怎么木村都有问题。因为从图形网络去年被改装的瞬间，本质上是受欢迎的多层神经网络的补充。

例如，让我们来看看与传统深度自学相比，图形网络应该如何工作。举个例子，如果我们想教育我们的孩子，让他知道新和家庭。我们该怎么办？你可以自由地和他说话旁边新来的孩子们，他父亲是谁母亲是谁。

但是这样不直观，孩子更容易记住。更慢的方法可能是拿着照片给他看，告诉他照片上的人有什么关系。在这项工作之前，我们已经完成了一个先觉条件:我们已经告诉他孩子，父母、祖父和祖母的这些称谓分别是什么意思。

他解读了这些边，代入了新邻居家庭明确的样子性格聊天作为顶点，最后包括了家庭这个图的网络化理解。我们在深入自学教AI时，往往会省略第一步。

需要拿出大量的图片和语音文字资料开展培训，强迫AI去忘记这一家人的关系。但是，在AI缺乏对家庭关系的基本常识的情况下，是否能忘记，是如何忘记的，不会经常出现偏差，但是我们没有说。

也许，这是深度自学的黑箱性来源之一。因此，图网的想法是，首先让AI构筑图数据，解读父母这种关系的意思，自学明确的家庭数据。

这样，AI就可以依靠已经积累的节点之间的信息传达性，自己推理小说下一个家庭应该知道谁是父亲谁是儿子。这意味着图网可能有自己推理小说的能力。

推广这种能力，AI可能在非常复杂的联系和推理小说中完成智能工作。以前说过，这个领域的工作还没有暂停。然而，它并不普遍流行。

一方面，这个领域相对较小，缺乏大量的研究来吸引每个人的注意力。另一方面，它也是因为它看不见和触摸，缺乏开源模型来检查理论的正确和错误。去年6月，Deepmind领导谷歌大脑、麻省理工等机构的27名学者共同发表了关于网络的论文《Rlationaliondouctivebiass、deeplearning、and在graphtornetworks》，开源的算法包在graphnet。在这篇文章中，Deepmind不仅明确提出了新的算法模型，还希望通过图形网络构末端到末端的自学，总结了以前图形网络各流派的研究方法，融合了新的算法。

在这一点上下意义的研究出来后，大量的图形网络总结、应用于检验，新算法的探索开始在学术界消失。随着世界AI圈的联合力量，这个AI技术富二代正在尝试南北台前。

图网，到底有什么用？这个问题可能分为两个方面。在附近，AI面临的任务自然属于图形结构数据。因此，使用图网来自学和处理是工作的一半。例如，在社交网络、智能推荐、化学分子预测、科学知识图像等领域，可以广泛应用图网络技术，提高智能效率，减少计算能力消耗。

非结构化数据，如语音、文本、照片等场景，图形网络可以提取结构化信息。例如，在照片中更好地识别家庭关系，理解照片中再次发生的不道德等。

此外，图形网络还可以为数据优化组合获得更智能的应用。从未来的角度来看，图形网络是图形技术和深度自学技术两个技术领域的融合和再扩展。这不仅使深渊幸运，AI中的科学知识对流派没有复活的潜力。更重要的因素是，图形网络可能会让深度自学关闭因果推理小说的大门。

明确的是，作为基础逻辑的改版，图网络可能会填补深度自学的一些原始缺点:加强AI的说明性。臭名昭著的深度自学黑箱，在大量非结构数据输出后，不知道算法开展概括的逻辑控制。图网络操作者的科学知识概括逻辑，表现出不道德的因果关系，似乎是黑箱性的突破。

增加人工智能障碍式的视觉错误判断。在机器视觉领域，人工智能的另一个广为人知的问题是反击的低抵抗力。

例如，AI知道这是鸟，结果在照片上涂上黑点，不知道。这个问题来自人工智能本身识别像素，而不是物体概念本身。如果图形网络将物体关系带入其中，人工智能的视觉判断可能不会更像人类。

小样本自学的可能性。深度自学的另一个问题是，许多算法需要经过大规模训练来提高精度。

这也是计算能力和数据的暴力消耗。如果人工智能没有逻辑转移的可能性，那么没有人类常识的人工智能将在较小的数据样本中完成相对简单的工作。

面向标准化智能的小步骤。AI今天的主要能力是识别和解读，推理小说是其想法。如果图网填补了这个弱点，AI意味着从单体智能向标准化智能迈出一步吗？有这么多价值的图形网络似乎没有火。

2019年可能是图形网络释放更多光芒的一年。但是，不要太悲观。这更多的光几乎是相对值！今天很多声音嘲笑图网的价值，但图网不是AI的万能钥匙。

心动，道阻，宽:如何看待网络的发展现状？今天的产业末端对图形网络的应用还没有多少提到，关于我认识的AI学术界的人，显然对图形网络非常感兴趣。当然，图形网络的争论今天也很普遍。总的来说，它的总体评价分为三个流派:悲观的流派:有一种观点指出，图形网络只是对深度自学的劣质补丁，属于深度自学，不能回头，想绕道。而且这种补丁并没有证明有效。

今天还停留在概念和浅层实验阶段。客观指出，图网络是深度自学发展的必然趋势和最重要的补充，证明了AI作为基础技术大幅发展，扩大了自己的边界。无论图网络是否知道能否举行宴会，至少证明了深度自学系统今天有发展能力。

悲观首先明确提出，图网的重要意义是人工智能需要提供常识和推理小说能力，这种能力似乎是人类智能的最重要代表。我们还在期待的AI南北通用化的强大人工智能，不是从图形网络开始吗？显然，图形网络是AI下一个时代的重要电源。到底哪一派更像未来真凶？我可能会把大家和将来一起检查。

总的来说，图形网络是今天流行的AI系统，从技术思想到技术逻辑最重要的修复和升级。也许是未来，但今天还缺乏实践中的检查和有效工作。

在实践中，图形网络的允许仍然很多。例如，其反应能力严重不足，不能分担过于简单的图形结构数据。另外，拒绝计算的复杂性很高，明确了今天的计算结构提出了新的挑战。另外，图形网络主要解决问题的是AI处理结构化数据，在动态数据、大规模数据、非结构化数据等领域，图形网络的作用依然受到限制。

另一个是AI是高产学一体化的学科，从积极的研究到技术实践的周期已经大幅度缩短。但是，客观地看，两者不是无缝访问，从算法理论明确提出到实际应用，还是没有广泛的潜伏期。我们不确定去年的AI学术明星，今年离开了千家万户。

总之，这是一项令人感动的技术，但今天也意味着找到了藏宝图。确实的宝贝，大概还在千山万水之外。

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