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语义网之换马甲

语义网(Semantic Web)已经是跳到黄河洗不清了。

有人和我说,现在你要想开公司找VC,千万别你说你是做语义网的。你可以跟人家pictch,解释。问题是,人家有耐心听你那些理论和假说?其实也很简单,就两个问题

  • show me the killer app 有什么成功案例?
  • show me the money 有什么人用这个搞到钱了?

W3C搞了一堆语义网的案例(Semantic Web Case Studies and Use Cases),里面真特别有说服力的,说实话,不多。

是不是语义网技术不行呢?

我要坚定的说一句“No!”

应该说,经典官方定义的语义网(就是从RDF-OWL走下来的这一套),看来走起来很困难。但是语义网并不是只有这一种模式呢?我的理解,语义网的核心是数据,是数据质量,是提高数据质量,是如何让用户提供高质量数据。凡是有利于这个目的的,全是语义网的技术。比如,你说什么是Web的技术?机器学习是不是Web?自然语言理解是不是Web?用户行为分析是不是Web?WWW会议有这么多Track,并不是只研究HTML,HTTP这些格式。同理,ISWC, EWSC, ASWC上,你也看到很多不同的发现、使用语义的方法,并不只是RDF/OWL。

把语义网等价为RDF和OWL这些格式,是天大的误解。在圈子里面,慢慢有一种共识了,就是解放思想,实事求是,不再把W3C以前的技术路线看成唯一的路线(W3C自己也在不断调整,以后可能会有别的路线)。遗憾的是,圈子外面,媒体啊,VC啊,很多企业界啊,往往还停留在几年前的宣传上,觉得语义网根本没有用。在IBM DeepQA (Watson)和Apple Siri之后还这样认为,那就太遗憾了。可是在圈子外面,很少有人理解语义网技术在DeepQA和Siri里面起到的不可替代的关键作用——不管它们用没用RDF。

与其耗费无穷的时间和金钱在“纠正”语义网的定义问题,一个更实在的解决方案就是换个马甲——其实这正是n多人现在正在做的,比如Web Science, Data Web, Intelligent Web,等等。邓小平打左灯向右走,语义网界也要明修栈道,暗渡陈仓。

那我自己的马甲又该是什么呢?暂时还没想好。任务,无非是从数据中建立知识的模型,捕捉用户的知识,知识的表现和演进(不提推理),如何用知识来提高数据系统的效率和用户体验,等等。其实这些东西,都是实实在在的语义网的核心问题。名可名,非常名。换个马甲,有助于节约口水,有何不可?

P.S. 2012-01-06 想好了,马甲就叫“Data Intelligence”。干什么的?从数据里提取知识,以及把知识从写死的状态(比如代码啊,数据库表结构啊,人的机械重复行为啊)转移到数据本身里。

P.S. 2012-04-16 又要换了。新马甲就是我是PPT Engineer。

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分类:语义网
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