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城市的智慧启蒙——从知识社群到知识网络

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导读:今天为大家分享2019第十三届中国智慧城市大会中,由“中国城市科学研究会城市大数据专业委员会”组织协办的“数据认知与智慧规划”分论坛上的报告《城市的智慧启蒙--从知识社群到知识网络》(朱玮,国匠城)。

本次汇报的标题为“城市的智慧启蒙,从知识社群到知识网络”,分享了我们对“智慧城市”与“城市智慧”的一些思考以及我们做的一些工作,与思考的内容相比,我们的工作仅仅是刚刚起步,如果说目标是100,我们只能推进不到百分之一,这是一个需要更多人一起协作推动的工作。分享内容分为四个部分:

一、思考:从智慧城市到城市智慧

智慧城市的概念由来已久,IBM将其定义为对需求的“智能响应”,其后人们将其认知为各种“设施”的智慧有机结合,我国将其定义为“运用物联网云计算大数据、空间地理信息集成等新一代信息技术,促进城市规划、建设、管理和服务智慧化的新理念和新模式”。在《智慧地推进我国新型城镇化》将其定义为“智慧城市=数字城市+物联网+云计算”。而目前来看,我们比较普遍的认知中,智慧城市就是指使用各种先进的技术方式和手段,尤其是信息技术手段来改善城市发展状况,而在更加广义的层面,更多聚焦于城市复杂巨系统的智慧优化。

总的来说,智慧城市的实践,从关注设施本身走向关注城市运营和治理,从停留在概念本身,走向一个个的智慧城市平台建设。

智慧城市的推进中,我们在思考一个问题,智慧城市中的“智慧”一词,是一种与人类智慧的“类比”,还是一种评价标准?

如果是一种评价标准,那么他更倾向于一种“效率的提升”,即城市更加便捷,因此更加“智慧”;而如果是一种类比,那么我们希望的是城市这个巨系统能够思考问题,辅助决策。

上面这张图是智慧城市相关研究领域,我们看这个图无法看出规律,但是机器可以,机器判断,上面的这些关键词没有重复出现,同时机器还可以通过以往的数据积累,对他背后的逻辑进行识别,表现出一种很清晰的图示关系:

图中左侧是九个与智慧城市相关的关键词,以及与他们相关的下一层级结构的词汇。右侧图是单独拿出了关键词“数字孪生”,里面涉及到了“数字模型、建模方法、数据驱动、工业互联网、数据融合、智能空间”等。这样的一个结构,我们人类就能识别了,我们对知识的接收和理解,和机器对知识的理解相比,存在关联性,但是又完全不同。

接下来我们尝试把“智慧城市”一词进行拆解,看看什么是智慧,什么是城市?

智 慧

“智慧”一词具有多种的定义,首先是系统化的:由智力系统、知识系统、方法与技能系统、非智力系统、观念与思想系统、审美与评价系统等多个子系统构成的能力,同时他又是一种生理和心理的能力集合(百度百科),但总体来说,他是通过对知识、经验的理解,由输入端到输出端的一种过程。

左上角的图是人类大脑,他由神经元和突触构成,具备了信息输入、加工、输出的能力。左下角的图是典型的深度学习网络,通过多层的神经网络结构,能够使训练出的结果逼近准确的答案。随着人工智能技术的发展,人们对于“智慧”一词的认知也在不断深入中。

城 市

接下来我们看看什么是城市,城市由人组建而成,经济学家从假设出发,提出“经济人”理论,构建了经济学的基础,加籍华裔规划学者梁鹤年先生借鉴“经济人”理论,提出了“城市人”理论。他认为:“城市人”是“一个理性选择聚居去追求空间接触机会的人”。“理性城市人”以最小气力追求最高自存/共存平衡,即追求空间机会的最优化。

满足“城市人”的价值观,就需要以人为本,平衡“自存”与“共存”的关系,承认“共存”的共识。能够在庞杂的系统中寻求平衡,是城市良性运转的基础。城市是一个多元价值观的集合,只有尊重多元价值观,才是真正的城市智慧。

我们现在常常提到的智能城市、智能规划,究竟如何才能具有智慧?

上图为吴志强院士在2018年中国城市规划信息化年会“智能规划,城市未来”报告中提出的“智慧城市原图”,他提出:智慧城市第一是感知。城市要知冷暖;第二是判断,智慧城市要知道判断好坏;第三要快速地自我反应;第四要自我学习;然后变成聪明的城市。

自然资源部总规划师庄少勤在《新时代的规划逻辑》中提出的:未来的规划是“可感知、能学习、善治理、自适应”的智慧规划或智慧型“生态规划”。

我们可以发现,对于一个智慧系统来说,必备的基础能力就是“学习能力”,而与普通人的学习一样,学习的来源,更多来自于“知识的传承”和“经验的积累”,就像机器学习一样,也是通过对其输入“数据”之后,通过监督、非监督训练而达成的。

回到前面的思考,如果智慧城市不是一种简单的评价标准,评比谁更智慧,而是与人做类比,那么他需要具有一定的学习能力,打通知识的循环,建立学习的模式。

我们思考的模式,是城市中的个体、群体,向智慧城市输入沉淀的知识体系,同时智慧城市进行学习,而后将学习后加工的新知,以及提供的服务,反馈给个体与群体。

所以类比于人的智慧,智慧城市应该:

1、关注城市运营中“城市人”的特征;

2、汇集个体、群体的知识与经验,形成对既有知识体系的学习能力;3、输出城市服务,并输出新的知识经验。

而这一切不是机器能够单独做到的,在新技术的背景下,智慧城市越来越走向人机协作。

二、思考:从城市智慧到城市启蒙

智慧城市在发展中,像是不断长大的孩子,除了体格的健壮发育,更加需要我们所有人去共同构建城市的智慧,这个构建的过程,我们可以称之为:城市启蒙。

在英语中,启蒙用enlighten表示,有一个释义比较简单:to give sb information so that they can understand sth better,即给他一些信息,让他理解的更好。

与上文中提到的个体、群体、智慧城市之间的知识交换相对应,城市启蒙包含了两层含义:

1、通过知识和经验的汇集,赋能于个体与组织,进而输入到城市,让其更加智慧。

2、通过城市本身的知识和服务的输出,反馈到个人与组织,推动“城市认知”与“城市共识”。

我们希望一方面能够汇集知识体系,形成智慧城市系统可识别的学习路径,另一方面能够普及智慧城市的服务与新的知识体系,让市民行使自己的权力。

目前对于知识的汇集,有一个不得不面对的问题,城市的复杂性,导致知识的庞杂,社会发展的碎片化,导致多元价值观的形成,而拟合多元价值观的方法,在这个时代出现了一种叫做KOL(关键意见领袖)的现象,由此发展到了社群组织,形成了“共识社群”现象。

社区营造社区规划领域尤为明显,而部分新媒体也具有共识社群特征。例如“共同缔造”的社群实践,城市象限机构所代表的社区规划体系建设,上海社区花园的实践,以及以澎湃新闻市政厅栏目为代表的关心城市公共事务的社群建设。

在这其中,“共识社群”承担着汇集知识,输入到“智慧城市”的工作,而这其中也需要“知识工具体系”的建设。其目标路径为:

1、构建知识工具,既能总结经验知识,又能与智慧城市对话;2、构建知识工具,为“共识社群”所使用;3、构建知识工具,将智慧城市产生的知识专递给大众。

三、路径:从知识碎片到知识图谱

我们关注知识的生产与梳理流程,在认知过程中,为了让知识系统化,我们经常绘制思维导图思维导图,又叫心智图,是表达发射性思维的有效的图形思维工具 。是一种革命性的思维工具,百度百科)。他将我们的思维整理成为树形,而这个树形可以变换为文档的目录层级,也可以变换为机器可识别的树状结构。这只是一个简单的例子。

比较复杂的例子是近些年大家讨论的“知识图谱”。如上图右下角所示。知识图谱是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合,并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。

它把复杂的知识领域通过数据挖掘、信息处理、知识计量和图形绘制而显示出来,揭示知识领域的动态发展规律,为学科研究提供切实的、有价值的参考[1]。

常见的知识图谱示意图主要包含有三种类型的节点:实体、概念、属性。他的基本元素如上图右侧所示,两个节点、一个关联,就可以构成一个最基本的知识图谱单元,通过多个关联,就可以形成复杂的知识网络。

构建知识图谱流程包含信息抽取、知识表示、知识融合、知识推理四个阶段。从最原始的结构化、半结构化、非结构化数据出发,采用一系列自动或者半自动的技术手段,通过批式和流式进行构建。

最早引入知识图谱的是谷歌,用于搜索引擎右侧的知识推荐,而目前在社交网络、金融、人力资源等领域,都有相当多的应用。

知识图谱的应用领域比较多样。例如最常见的应用,就是知识搜索工作,也就是搜索引擎。另外还有对知识的问答、语义的理解,例如应用于智能问答、智能音箱等。目前的推荐系统、知识挖掘等工作,也是知识图谱的应用,未来在区块链发展下,也可以用来做知识的置信度检验。

以下是两个关于知识网络的例子,虽然不是严格上的知识图谱应用,但可以通过知识网络为大家进行一个认知展示。

第一个例子是对学者论文的分析,来自CNKI知网分析工具,以清华大学龙瀛教授的部分论文为例,工具为我们展示了知识领域的自动聚合分类。

其中最大的蓝色点为一本专著:《人居环境科学导论》,吴良镛。右上部分的文献,偏向建成环境评价与设计,右下部分的文献,偏向数据分析模型,左上角相对独立的一部分,偏向于“收缩城市”。通过科研论文的关注内容,可以建构相关知识体系,并可回溯到不同的时间与具体研究。

第二个例子是清华同衡规划设计研究院发布的产业图谱应用。“产业图谱”技术由清华同衡研发,在“产品空间”经典理论的基础上进行本土化修正和应用化拓展,是一项专门面向地方产业发展精准定位和转型的应用型技术。

产业图谱的构建过程学习了全国产业分布的普遍规律,使用产业大数据和算法量化产业间的联系,并将各行业之间的联系进行可视化表达。

知识图谱的应用,未来具有广阔的空间。当然,现在也面临一些知识图谱的发展问题,需要我们应对,同时针对这些问题,也有一些趋势。

首先,大众领域的知识图谱并不精确,使用的场景比较受限;其次,专业垂直领域的知识图谱需要大量的知识积累,以及专业人员的人工整理;第三,知识图谱技术具有一定的技术门槛;第四,知识更迭如果无法跟上,知识图谱很容易停滞,不及时更新的话无法真正指导实践。

而对于未来的趋势,我们能看到一些比较有希望的内容:

1、大众领域的知识图谱积累了技术,他需要的是广度,而专业领域的知识图谱需要的是深度和准确度。

2、垂直领域的需求出现,使得机构愿意投入到他的研发中。

3、开源工具与人工智能技术的不断发展,降低了他的技术门槛。

4、不同领域的知识社群正在形成,知识更新更加迅速,且全面数字化,社群让具有活力的知识众包成为可能。

四、实践:从知识社群到知识网络


在上述的一些思考和路径介绍完毕后,我们希望大家能够共同探讨城市智慧的赋能,同时我们在其中对于知识发现、知识体系化、知识众包等领域,做出了初步的尝试。

我们的服务群体是规划师群体,规模人群并不多,但在城市建设中的作用不可忽视。通过我们的知识社群的建设,形成了由新媒体、知识社群、知识工具共同构成的“知识网络”。

目前我们通过新媒体进行知识的发现,通过社群进行知识的再生成,通过知识搜索工具沉淀知识图谱,通过问答助手沉淀知识需求。

目前除了上述四个部分的日常运营之外,我们在知识网络建设层面的工作主要有:

1、行业热词、分类、热度监测,建立语义库

2、社群交流热点分析

3、微信公众号、网页文章知识库开放知识收集

4、各大搜索引擎关键词统计

5、社群专题知识库建设

6、领域专项知识库建设

7、知识图谱与智能识别技术推进

我们希望未来能够从1.0到3.0,在媒体、社群、工具这个闭环中,一步步的把细分领域走好,同时能够输出运营经验,期待大家在更多领域构建知识网络,赋能城市智慧。

以下是我们的知识媒体、知识社群、知识工具、知识助手的相关建设。

与城市相关的各个领域,都需要各自的共识社群,需要知识社群的构建和知识网络的生成。我们目前只专注规划领域的某一个部分,做出一些初步的尝试。希望能和大家有更多的交流,共同推进不同领域的知识网络构建。

我们的理想目标,是构建城市规划、城市建设、城市治理领域的知识社群与知识网络。通过知识网络与智慧城市对话,赋能城市智慧,共建理想城市

以上仅是初步思考,并不完善,请大家多多批评指正。

演讲人:国匠城 朱玮


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