知识自动化感悟——
知识自动化基于大数据和人工智能算法技术，一提到大数据和人工智能，尤其是人工智能，人们往往对其充满期待，期望值那是相当之高。对于业外人士，也就是绝大多数普通用户来讲，也许是受了科幻片、无人驾驶、人工智能领域“李鬼”的不实宣传和非专业媒体的非专业传播的误导，认为人工智能应该代替人所有的工作，只要是人能想到的，人工智能就能够实现，就差代替人生孩子了[捂脸]
其实，人工智能是从基础科学或基础应用为人类服务的，我们看到的自动驾驶、阿尔法狗这只不过是人工智能的典型应用而已，也只是人工智能技术的一个最能吸引人眼球的一个案例而已，实际上绝大多数人工智能应用根本让你发现不了它应用了人工智能技术，平淡无奇，比如知识自动化，看似毫不起眼，甚至光靠目测都无法认可它的价值，感受它的智能。可是它却是一个最具有广泛应用性，最能为各领域基础研究创造“生产力”的强大帮手。
人们看到“知识自动化”会觉得很抽象，很神秘，很费解，脸上写满了问号。
其实举个知识自动化最典型的应用场景：
我们都存在信息困境，不是信息匮乏的困境，而是信息泛滥的困境，于是乎今日头条成功了，但是头条的技术很难应用到B端场景中，我们不去深究原因。其实信息泛滥对B端的影响更大，因为B端对信息的要求更高，于是知识自动化应用而生。它不仅从检索开始解决信息泛滥的问题，而且还能帮助B端里面的C简便、快捷、准确的获取想要的信息，并管理好这些信息，以强可读性告诉C信息的可信度、相关度，这一点与数字可视化的展现方式类似。此外，知识自动化还能够帮助用户找到感兴趣信息的高度相似的信息，并以多维视角展示出这类信息的特征，实现知识深度和广度的指数增长，让思维发散和知识结构化变得更容易。当用户希望感兴趣的信息不断更新推送时，它又会适时的把你所想的呈现在你的面前。
用一句话来概括，知识自动化能够让用户以发散思维和结构化方式实现大脑对有用信息的指数倍扩容，而这在以前是不可能的。想一想，以前我们光依赖大脑，能处理多少信息？现在无时无刻都在不停地产生新知识，我们想从海量信息中提取最最有用的信息，但是心有余力不足，现在有了知识自动化，我们的大脑信息容量虽然从生物学角度来看并没有什么变化，但是知识自动化这个外接智慧大脑帮我们处理了海量信息，并对增量信息不间断监测处理，将最优质的结果反馈给我们的大脑，那么是不是相当我们的大脑扩容了呢？
虽然它如此强大，但是看起来相貌平平，喜欢以貌取“人”的用户也许需要补补课，擦亮眼，提升下自己的品位和认知了。
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