复旦大学在AIGC时代对多模态知识工程的思考与展望（2023年，50页）

简介：
本报告由复旦大学于2023年发布，深入探讨了AIGC时代下多模态知识工程的发展趋势、技术挑战及未来机遇。全文共50页，涵盖了理论分析与实践应用的多个维度。 随着人工智能技术的迅猛发展，我们已经步入了一个被称为AIGC（AI Generated Content）的新时代。这一时代的到来不仅意味着技术上的重大突破，还预示着知识工程与多模态智能融合所带来的深远社会影响。 在复旦大学的研究者们的深入探讨中，他们提出了一系列具有前瞻性的思考和展望。如今，在AIGC时代，人工智能已经能够高效地生成包括文本、图像、音频以及视频在内的多种类型的内容。例如，自ChatGPT问世以来，其卓越的文本生成能力为内容创作领域带来了革命性变化；而诸如DALL-E这样的图像生成模型、Wavenet等音频技术以及视频生成技术的发展，则进一步证明了AIGC技术正在逐步走向成熟。 多模态认知智能是这一时代的重要特征之一。它不仅使计算机能够处理和理解不同类型的多媒体数据，还赋予机器在这些领域中的交互能力。例如，一个具备这种智能的系统可以为一张图片配上描述性语言，并根据需要生成相关音频信息，从而实现对数据的全面理解和应用。 多模态知识图谱（MMKG）是进一步推进知识工程应用的有效工具。它通过集成不同形式的数据打破了传统知识图谱单一来源限制，使得知识管理更加高效和智能化。不仅提升了知识表达能力，还改善了检索效率及应用场景效果。 将AIGC技术应用于构建MMKG的过程中——即所谓的“AIGC for MMKG”——可以利用人工智能强大的内容生成功能为知识图谱注入新的活力。通过该技术可以从大量文本、图像、音频和视频数据中提取信息并自动生成结构化的知识实体与关系，从而快速更新和完善知识图谱。 反过来，“MMKG for AIGC”的概念提出表明了如何借助多模态知识图谱来支持AIGC的发展。作为海量知识集合体的MMKG能够为生成内容提供更丰富和精准的数据支撑，进而提升生成内容的质量和多样性。例如，在创作图片时，利用MMKG可以帮助理解上下文信息并生成符合特定场景需求的作品。 将两者结合——即“AIGC + MMKG”——已成为当前人工智能领域最热门的研究方向之一。这一组合不仅能够实现知识获取、处理及应用的自动化与智能化，并且还能拓宽AI的应用范围，从艺术创作到科学研究再到个人服务和企业解决方案等多个方面展现出巨大潜力。 总之，在AIGC时代下多模态知识工程对知识管理及其应用产生了重大影响并展示了美好前景。复旦大学的研究者们系统性地探讨了这一领域的发展趋势，并对未来方向提出了明确展望。随着技术的进一步融合，我们有理由相信人类在获取、处理和利用知识方面将进入一个更加智能化的新阶段。