上海交通大学中国法与社会研究院“法的学科交叉沙龙”第九讲——知识与知识图谱在线举办

[ 作者]: 许月 [ 发布时间]: 2020-08-07 [ 来源]:

字号: [] [] [] [ 阅读]:556人次      [ 关闭窗口]

87日,上海交通大学中国法与社会研究院“法的学科交叉沙龙”第九讲在云端顺利举行。本次讲座以“知识与知识图谱”为主题,邀请国家智能技术与系统重点实验室主任、清华大学著名人工智能专家朱小燕教授担任主讲嘉宾,由上海交通大学文科资深教授、中国法与社会研究院院长季卫东教授担任主持人,中国法与社会研究院副院长杨力教授担任评议人。上海交通大学凯原法学院副院长、中国法与社会研究院副院长程金华教授,凯原法学院秦裕林访问特聘教授,中国城市治理研究院樊博教授等众多校内外师生、业内人士出席讲座。讲座采用嘉宾演讲和讨论交流的形式,基于人工智能大数据时代文理交叉的学科背景,展开社科法学与计算机科学的深度对话。

 

 

朱小燕教授以通俗易懂但逻辑严谨的语言介绍了知识图谱的基本要素和形成机理,从人工智能和神经网络两种技术路线的区别阐述人工智能的技术逻辑。她深入剖析了构建知识图谱时需要处理的知识分类,强调了知识在人们决策中起到的海量信息归纳提炼、逻辑推理支撑等重要功能。同时,为了使知识图谱能够务实管用地在特定场景下发挥决策辅助作用,朱小燕教授罗列了知识图谱的四种基本构建方法,即人工、自动和半自动、机器学习、多方法融合,但也揭示了人工智能技术存在的鲁棒性困境和可解释性、可扩展性难题,指出在社会科学中应用知识图谱构建技术必须以人机结合方式降低技术盲点发生率并提升可解释性。她主张知识图谱的构建需以务实为导向,认为场景是关键、产品是落点、技术是支撑,开发者需时刻以人工智能思维梳理技术逻辑,才能不断推进知识图谱的高效迭代。

 

嘉宾演讲结束后,讲座进入点评和讨论环节,季卫东教授认为在涉及治理和法律的知识图谱构建中,常识库和价值判断是关键也是难点。如果把法律咨询作为应用场景,与Ethnomethodology的会话分析非常相似,在这个意义上人工智能的知识图谱构建是与法社会学研究相通相洽的。还有鲁棒性对智能司法的判断的影响也值得关注。杨力教授作为会议评议人,针对如何让知识图谱切实有效地作用于数据平台的搭建、数据库的深度融合,以及人机协同的阶段性分工等问题,与朱小燕教授展开深入探讨,寻求数据开源共享的新思路。程金华教授从大数据与小数据之间关系的角度探讨了统计变量和“三元组”问题,秦裕林教授则关注与解决问题的目标相对应的不同知识表征。其他与会嘉宾也纷纷对此展开热烈讨论。

 

 

字号: [] [] [] [ 阅读]:556人次      [ 关闭窗口]