生成式人工智能知识图谱

人工智能知识图谱是一种结构化的图形表示方法，用于描述人工智能领域各个知识点之间的层级、关联和语义关系。通过图谱的方式，可以更清晰地理解 AI 技术的全貌与发展路径，同时也能支持智能检索、语义理解和推理等应用。

该知识图谱的核心层次一般包括以下几个模块：

1. 基础概念层

• 人工智能（AI）
• 机器学习（Machine Learning）
• 深度学习（Deep Learning）
• 强人工智能（AGI）与弱人工智能（Narrow AI）
• 数据科学与统计学基础

2. 主要技术分支

• 监督学习
  • 分类（Classification）
  • 回归（Regression）
• 非监督学习
  • 聚类（Clustering）
  • 降维（Dimensionality Reduction）
• 强化学习
  • Q-Learning
  • 策略梯度
• 联邦学习、迁移学习、小样本学习
• 自监督学习、对比学习

3. 典型算法与模型

• 线性回归、逻辑回归
• 决策树、随机森林、XGBoost
• 支持向量机（SVM）
• K-means、PCA、t-SNE
• 神经网络（ANN）
  • 卷积神经网络（CNN）
  • 循环神经网络（RNN）
  • Transformer
    • BERT、GPT、Qwen、Claude 等大模型

4. 应用场景

• 自然语言处理（NLP）
  • 文本生成、文本分类、命名实体识别、翻译、问答系统
• 计算机视觉（CV）
  • 图像识别、目标检测、图像分割、OCR
• 语音处理
  • 语音识别、语音合成、语义理解
• 多模态学习
  • 图文、语音图像联合建模
• 推荐系统、搜索引擎、自动驾驶、金融风控、医疗辅助诊断等

5. 工具与平台

• 编程语言与框架
  • Python、TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn
• 数据标注与增强
• 模型训练与部署平台
  • Hugging Face、阿里云百炼、百度飞桨、AWS SageMaker 等
• 向量数据库与检索
  • FAISS、Milvus、Weaviate、pgvector

6. 数据与伦理

• 数据集与标注标准
• 模型可解释性（Explainable AI）
• 算法公平性与偏见
• 数据隐私与安全
• 人工智能伦理和监管

通过将上述知识点构建成图谱，可以以节点（概念）和边（关系）形式展示知识的全貌，如“Transformer 是 深度学习 的 一种架构”、“BERT 属于 NLP 预训练模型”等。这种图谱不仅适用于学习路径规划，也适用于构建智能化的问答系统、推荐系统以及企业内部的知识管理平台。