主要观点总结
本文介绍了知识图谱在点燃语言模型潜能方面的作用，并详细阐述了人工智能的三个层次：计算智能、感知智能和认知智能。同时，文章还介绍了认知智能的里程碑、知识图谱的本质、爆火原因、实际应用以及未来发展趋势。通过实例解释知识图谱在NLP、医疗、金融风控等领域的应用，展现知识图谱的实用性和潜力。
关键观点总结
关键观点1: 人工智能的三个层次
计算智能、感知智能和认知智能是人工智能的主要层次，每个层次代表了技术的进步和机器向人类智能的逐步接近。
关键观点2: 认知智能的里程碑
深蓝战胜国际象棋冠军、自动驾驶汽车的实际应用以及深度学习与大数据的结合，是认知智能发展的重要里程碑。
关键观点3: 知识图谱的本质
知识图谱的核心本质在于其独特的数据结构和知识表示方式，通过构建高度互联的语义网络，捕捉和表达现实世界中的复杂关系和实体属性。
关键观点4: 知识图谱的爆火原因
知识图谱爆火是因为它在数字化时代能够提升机器的语言理解与行为分析能力，推动智能应用向更高层次发展。
关键观点5: 知识图谱的广泛应用
知识图谱在自然语言处理、医疗领域和金融风控等领域都有广泛的应用，为这些领域提供了强大的智能化支持。
关键观点6: 知识图谱的未来发展
知识图谱的未来发展将呈现跨领域融合、多模态融合、动态更新和演化、个性化和智能化应用、开放共享和合作创新等发展趋势。
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