發現-淺析Patentics專利地圖的知識超維球面

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在知識的海洋中探索、發現 - 淺析Patentics專利地圖的知識超維球面表示

這是大家都熟悉的三維地球模型。

如果把三維的地球模型投影到二維空間，就是我們大家熟知的世界地圖。其中，地圖的左右是環連在一起，海洋環繞地球。

人們在地理意義上的海洋中航行、探索、發現新大陸！

我們現在試圖構造出一個知識的「地球」模型！更具體地說，構造出一個記錄、表示人類創新活動的知識的「地球」模型！

這樣的知識地球，和地理地球一樣，有村莊（知識點）、城市（重大知識點）；和地理地球一樣，這些知識地球上的「村莊」和「城市」，有人口統計（創新活動強度）；和地理地球一樣，這些知識地球上的村莊、城市，有村莊和村莊、村莊和城市、城市和城市之間的道路（創新活動的相關度）...我們不再一一列舉這些類比，但是我們已經知道知識地球已經給了我們一個全新的表示人類創新活動的抽象空間。

近期，我們發現我們利用現代人工智慧技術構建的Patentics智能語義系統，具有和地理學意義上的地球模型相近的拓撲特性。我們發現利用Patentics專利地圖構建的知識地球，不僅具有和地理地球相近的聯通性，而且還包括關聯性、摺疊性。

作為構建知識地球的第一步，我們需要像地理地球一樣，定義一個向量空間。顯然，基於知識表示的複雜性，這個知識地球不可能僅用三維空間表示，必須採用n-超維空間。這樣，每一個知識點可以表示為知識地球上的一個n-維向量。根據我們現在掌握的技術，我們有1500萬個描述全世界的創新活動的向量，展布表示現代創新的知識地球的向量空間。

其次，我們知道地理地球的海平面是個三維空間的球面。我們當然希望知識地球也是一個n維空間的超球面。在這個n維空間的超球面上的知識點的向量長度，我們限定為常數，比如1。

人的大腦顯然無法想像這些定義在n維空間的知識地球以及散布在知識地球上的n維知識向量。就像通過對3維空間的地理地球的投影，可以獲得一個2維的地理地圖平面，我們試圖對n維空間的知識地球進行投影，試圖獲得一個2維的知識地圖平面，我們暫且把這個知識地圖平面稱為「知識地圖」。

如果我們利用全世界的專利文本的智能語義模型來描述全世界的創新活動，我們構建的知識地圖，就是我們開發的Patentics智能專利地圖。

我們將要在這裡分數次和大家分享通過開發Patentics智能專利地圖，研究知識地球、知識地圖中發現的一些新模式和新應用！特別是我們發現Patentics智能專利地圖具有與地理地圖相似的拓撲特性。理解這些從地理空間延伸的拓撲特性，對於開創新一代專利分析和應用，具有非常重要的意義。

構造出像3維地理地球一樣的n維知識地球。進一步驗證，在n維知識地球上，可以像3維地理地球投影生成一個2維地理地圖一樣，生成一個2維知識地圖。其中，這個知識地圖具有和地理地圖一樣的拓撲特性。

希望圖示n維空間的知識地球，其中n>3,顯然是不可能的。

可用的方法，無非是列出知識地球上的座標點，n個分量的向量，比如（0.023,0.056，-0.001，....)。顯然，人的大腦是無法想像這樣一組的抽象數在空間的表示。

從地理地球的表示出發，在地理地球上，村莊和村莊，城市和城市之間，有距離可以度量。那麼在我們試圖定義的知識地球上，用什麼來定義這些抽象的點與點之間的「距離」？也就是這些知識點與知識點之間的躍遷距離？

在n維空間的知識地球上採用歐氏距離，如果2個知識點的知識相關，則2者之間的距離必然相近。如果把這些相近的知識向量置在一個局部「表示」，就可以表示這些知識向量的關聯性。就像人的大腦通過學習，構建出這些知識點之間神經元關係。

這是我們的「夢想」。當然，誰都可以弄一批數，胡說八道一通，...

但是，今天我們要在這裡，向大家介紹一個非常重要的發現，這樣的知識地球可以通過人工智慧的機器學習自動構建。

更進一步，就像地圖是從3維空間投影到2維一樣，構造一個n維空間到2維空間的投影，來構建一個知識地圖。希望這樣的知識地圖能像地理地圖一樣，保持點與點間的距離關係。如果2個知識點在n維空間是靠近的（相關的），在2維知識地圖上也是靠近的。

為什麼Patentics智能語義檢索系統與其它系統不同，具有相當的智能水平。

這些智能都是嵌入在這些n維空間的知識向量中。我們的知識地圖可以非常直觀地把這些「嵌入式」智能，通過知識地圖形式表示出來。

現在用一個實例來證明，Patentics獨創的知識地圖（即專利地圖，如果機器學習的訓練樣本是專利文獻）具有非常先進（sophisticated）的知識表示精確度和完整度。除此之外，我們還發現Patentics的知識地圖和地理地圖一樣，具有地圖的摺疊性。

一次偶然的機會，我們輸入關鍵詞「CD」，希望通過計算與CD相關的專利地圖，來分析CD的技術分布與發展路線。

這是通過PC版的專利地圖的輸出結果。利用Patentics小程序，同樣可以獲取結果。

這個結果，與我們原來設想的相差很大。令我們感到震驚的是，輸入的概念「CD」，不僅嵌入了與電學相關的「COMPACT DISK」知識概念，而且也嵌入了與生物學相關的CD的概念。換句話說，儘管CD是個多義詞，涉足2個以上的技術領域，Patentics的知識表示非常準確、完美地將這些多學科的知識信息，通過一個n維的知識向量進行了編碼。

在Patentics的專利地圖上，一個以電學為主的CD知識點被演算法置在上部，另一個以生物學為主的CD知識點則被演算法置在下部。兩個知識點間的距離就是2個不同領域之間的「知識距離」。

從電學到生物學，這是兩個領域間跨度很大的知識表示躍遷。而且在非常複雜的知識躍遷過程中，電學的「CD」自然地演化出DVD，blue-raydisk，生物學的「CD」也同樣。

如此知識表示的深度和廣度，已經遠遠超出一個普通人的知識水平。這是人工智慧處於最高的水平。AI is at its finest moment!

明天我們繼續介紹上述知識地圖與地理地圖的其它幾何屬性，例如摺疊特性。

同時還要分析不同語言的知識地圖表示。例如，上面分析了利用1300萬中國專利文獻構建的知識地圖，即中國專利地圖，我們還希望分析利用1100萬美國專利文獻構建的知識地圖，即美國專利地圖的拓撲特性。

Patentics獨創的智能處理技術與文獻的語言無關。也就是說，利用知識地圖表示人類知識，具有語言不變性！

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問題：Patentics的知識地球是多維嗎？

答案：是

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