如何让直升机更聪明？知识图谱与智能航电

图1：一个简单的知识图谱示例

知识图谱是什么？为什么有知识图谱？

提起对知识的描述，我们并不会陌生。Wikipedia、百度百科等平台已经将一条条知识以人类可以理解的方式进行描述，因此我们可以很方便地查询某一个概念。

但是，这些对人类直观的描述是基于人类对自然语言的理解，而自然语言是“非结构化”的，无法被计算机直接处理。举例来说，几乎所有的编程语言中都有“字符串”数据类型，程序可以读取字符串并将其保存。尽管以我们的视角来看，这一段字符串传达了信息，但计算机并不能理解所保存的字符串到底代表了什么、是什么意思，从而无法“自主地”采取进一步的行动。

值得一提的是，HTML的发明是为了提供一种组织信息的方式，用来描述发布在网络上面的信息。开发人员可以使用各种标签（tag）来“告诉”浏览器一个网页应该向用户显示什么、怎么显示，通过在相对应的位置插入超链接，引导用户根据既定的开发逻辑进行页面跳转。

可以看出，HTML从某种程度上实现了对信息的“半结构化”描述，也就是说HTML为浏览器程序提供了“结构化”的展现信息的逻辑基础，但程序仍然无法“理解”HTML文档中使用自然语言所描述的信息，程序仅可以根据HTML中的描述在既定的位置展现这一段信息。这也是现今绝大多数数据的缺点，那就是数据被开发人员使用非结构化或半结构化的方式进行描述。

设想一下，当我们看到一句话：“直升机是一种旋翼飞行器”时，我们可以自主地将这段话转变为有价值的信息、甚至知识。那么如何将这一句话让计算机理解并以“结构化”、“形式化”的方式保存呢？如何让人工智能程序同样理解这一条知识呢？我们可以使用知识图谱。

何为直升机图谱

知识图谱是一种抽象化表达和推理知识的工具，其本质是一种利用基于图数据结构来集成、管理数据的知识库。知识图谱可以使用各种语义来描述实体（Entity），这里的实体可以是一个任何被可以抽象化描述的对象（例如概念、事件、术语等），以及实体的属性和实体间的关系。

结构化、形式化的描述使得机器可以从某种程度上“理解”人类的知识，从而使得计算机可以更好地组织、管理数据。海量的知识互相关联，如图 2所示，编织一张巨大的“网”，不同种类的信息便可以由一个机器可解释的、统一的、结构化的形式进行描述。

这样的一条知识便可以成为知识图谱的一部分。设想一下，当许多条直升机相关知识，互相交错，形成了一张巨大的“网”，我们便有了一个直升机领域知识图谱。

例如，我们通常使用三元组（Triple）来表示知识，即Subject-Predicate-Object模型。我们可以将其理解为我们学习到的语言的“主谓宾”结构。那么我们回到上面提到的“直升机是一种旋翼飞行器”，使用三元组则可以表示为：

这样的一条知识便可以成为知识图谱的一部分。设想一下，当许多条直升机相关知识，互相交错，形成了一张巨大的“网”，我们便有了一个直升机领域知识图谱。

图2：不同图谱互相关联，形成了一张巨大的“网”

知识图谱的广阔应用场景

现如今，随着自然语言处理、深度学习等众多人工智能技术的快速发展，知识图谱获得了广泛的关注。

知识图谱往往被认为是实现人工智能“认知层”的重要技术之一，因此自动化知识抽取、知识表示与推理、图数据挖掘与分析等研究领域同样取得了新的进展。

知识图谱现今主要被应用于涉及自然语言处理、知识推理及大数据集成的相关任务中，例如搜索、智能助理、智能问答、社交平台用户推荐、知识检索、NLP应用支持、社交网络管理、信用评估等领域等。

举例来说，通过解析知识图谱对实体间关系的表述，结合对用户行为偏好的分析，搜索引擎可以返回更为精准的结果。假设一个用户经常搜索科技相关的咨询，有一天，该用户通过某搜索引擎搜索“Apple”，那么结合他的行为偏好和知识图谱中对概念“Apple”的描述，该搜索引擎便可以得出该用户大概率倾向于搜索“苹果公司”的相关资讯而非一种水果，从而提升用户体验。

可以看出，知识图谱很好地解释了“Apple”在不同语境中的含义，并辅助智能助理为用户提供了更优质的服务。另外诸如华为、苹果等手机开发厂商，也在其智能助理APP中应用了知识图谱技术，为用户带来了更为顺畅的人机交互体验。常见的基于知识图谱的问答流程如图 3所示。

图3：基于知识图谱的问答流程

知识图谱在直升机领域的应用

图4：米35直升机的座舱

像图 4中的米35直升机的座舱，飞行员需要从数目众多的仪表盘来获取直升机当前的状态，并予以评估，同时需要手动操作种类复杂、数量庞大的操作按钮和开关。

飞行员在高压状态下的多任务决策能力难免会受到影响，降低作战效能。图 5中展示了美军直升机的通用电子系统架构带来的优势——传统仪表盘已经逐渐被抛弃，转而使用更数字化、更易读、更集成化的航电系统。

图5：美军通用电子系统为其智能座舱的发展提供了架构基础

高度集成的电子系统可以更好地呈现融合后的数据、展现当前态势并辅助飞行员更快速地做出决策，结合人工智能技术，我们有理由相信具备可理解直升机相关知识的智能助理可以更进一步地帮助飞行员做出最合理的决策，所以智能直升机平台在近些年得到了极大的关注。

作为人工智能技术的一部分，知识图谱同样可以在智能直升机平台中占有一席之地。

举例来说，我们可以想象一个科幻片中的场景——驾驶员询问计算机一个问题或者提出一个请求，计算机经过处理后可以准确地回答驾驶员的问题或者采取相对应的行动；或者在紧急情况时，机载智能助理根据图谱中所描述的知识，辅助飞行员进行故障排查、紧急处置等操作流程，避免让飞行员临时查阅安全手册，可以提高飞行安全。有了知识图谱，这样的场景可能不再仅仅存在于科幻电影中。

尽管知识图谱技术在自然语言处理中所展现出的卓越能力是否可以为智能座舱提供帮助仍然需要进一步的探索，但是我们有理由相信，随着深度学习技术和知识图谱的配套技术的发展，直升机可以变得更加智能化、自主化。（转自：中国航空新闻网）

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