如果你输入一段文字“我喜欢小米”，计算机能分析出小米指的是手机还是一个人吗？计算机能根据高中生历年成绩与特点，提供填报高考志愿的建议吗？这些年来，人工智能的迅速发展深刻地改变着人类的社会生活，但是我们仍然时不时发现人工智能还有很多不够“聪明”的地方。
记者从4月24日浙江大学召开的（知目）知识计算引擎开源项目发布会上获悉，浙大与合作单位研发的知识计算引擎取得重大进展，有望解决“人工智能不够智能”的问题。
中国工程院院士、国家新一代人工智能战略咨询委员会组长、浙江大学计算机学院教授潘云鹤说，本次发布的，作为知识计算引擎项目中的基础软件架构，定义并丰富了知识计算的内涵，这种从跨领域知识自动归纳与迁移到可泛化的知识演化与协同推理，再到永不停息的自主知识学习与计算服务的思路，将会加速众多知识密集型行业向智能化过渡的过程，是我国在大数据人工智能方向的又一次有益尝试。
在学习工作中，我们常会接触到表格和文档两种工具。比如，我们在录入一些个人信息的时候，可以在表格中设计好表头，按条目分别输入姓名、年龄、出生地等信息，计算机能够很容易地读取这些信息并加以整合、应用。而如果用一段文字“小A于1982年出生在杭州”来描述的话，计算机读取信息的时候可能就会懵圈。
为什么？因为表格是有结构的，而文字是非结构性的。对于目前的人工智能来说，非结构性数据只是数据，还不是知识，更不能被用于决策了。其中关键的原因就是数据与知识之间的转化还不是很顺畅。
为了解决这个难题，2019年12月，以浙江大学计算机学院教授庄越挺作为首席科学家的科技创新2030“新一代人工智能”首批重大项目——“可泛化的领域知识学习与计算引擎”正式启动。
该项目由浙江大学牵头，联合北京大学、北京航空航天大学、哈尔滨工业大学、西北工业大学、之江实验室等顶尖学术机构，以及百度、海康威视、同盾科技、科大讯飞等行业领军企业，旨在建立一整套可服务于知识密集型行业共性需求的知识计算工具、算法与系统，帮助这些行业快速地构建行业知识图谱，提供行业相关的智能规划与决策支持。
“目前已基本支持知识学习与计算全流程主要任务，涉及非结构化数据集与知识图谱载入、多模态数据知识抽取、知识表征、分布式知识学习与计算、知识服务与智能应用等环节模块。”庄越挺说。
“打一个比方，我们是打造了一个‘木匠的工具间’，里面有锯子、刨子、榔头、钉子等各种工具，桌子、柜子这些常用的家具，系统可以帮忙做，如果是个性化的需求，木匠也可以在工具间里利用我们提供的这些工具来自己做。”庄越挺说，项目的研发过程中，行业专家、算法开发者和用户都发挥了各自作用，“达到越用越聪明的效果。”
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