前言
“ I’m sorry. I can’t do that, Dave.” 这是经典科幻电影《2001: A Space Odyssey》里HAL 9000机器人说的一句话，浓缩了人类对终极人工智能的憧憬。让机器学会说这样简单一句话，需要机器具备情感认知、自我认识以及对世界的认识，来辅助机器处理接收到的各种信息，了解信息背后的意思，从而生成自己的决策。而这些认知模块的基础，都需要机器具备知识学习组织推理的能力，知识图谱就是为实现这些目标而生。
美团NLP中心构建大规模的餐饮娱乐知识图谱——美团大脑，充分挖掘关联各个场景数据，用AI技术让机器“阅读”用户评论数据，理解用户在菜品、价格、服务、环境等方面的喜好，挖掘人、店、商品、标签之间的知识关联，从而构建出一个“知识大脑”。美团大脑已经在公司多个业务中初步落地，例如智能搜索推荐、智能金融、智能商户运营等。
迈向认知智能
海量数据和大规模分布式计算力，催生了以深度学习为代表的第三次（1993-目前）人工智能高潮。Web 2.0产生的海量数据给机器学习和深度学习技术提供了大量标注数据，而GPU和云计算的发展为深度学习的复杂数值计算提供了必要算力条件。深度学习技术在语音、图像领域均取得了突破性的进展，这表示学习技术成果使得机器首次在感知能力上达到甚至超越了人类的水平，人工智能已经进入感知智能阶段。
然而，随着深度学习被广泛应用，其局限性也愈发明显。
缺乏可解释性：神经网络端到端学习的“黑箱”特性使得很多模型不具有可解释性，导致很多需要人去参与决策，在这些应用场景中机器结果无法完全置信而需
