胡振海

摘要：本文從分析人工智能的優(yōu)勢出發(fā)，提出建立消防專家輔助系統(tǒng)，構建和完善消防專業(yè)知識圖譜，從而實現(xiàn)機器認知智能，支持消防智能問答、輔助消防決策、智能消防分析等應用。普及消防知識，推動消防工作社會化水平得到提升，促進消防工作進一步實現(xiàn)智能化以及自動化。

關鍵詞：消防工作; 人工智能技術; 知識圖譜; 智能應用

消防工作是國民經(jīng)濟和社會發(fā)展的重要組成部分，是發(fā)展社會主義市場經(jīng)濟不可缺少的保障條件。消防工作直接關系人民生命財產(chǎn)的安全和社會的穩(wěn)定。消防工作是一項社會性很強的工作，它涉及到社會的各個領域，與各個行業(yè)和人們的生活都有著十分密切的關系。

火災預防是做好消防安全工作的關健性問題，對指導和加強消防安全工作具有十分重要的現(xiàn)實意義和深遠的歷史意義。因此，全社會各部門、各行業(yè)、各單位以及每個社會成員，都要高度重視并認真做好消防工作，認真學習并掌握基本的消防安全知識、共同維護公共消防安全。

運用人工智能技術可以有效普及消防知識，推動消防工作社會化水平得到提升，促進消防工作進一步實現(xiàn)智能化以及自動化。

1? ?人工智能技術概述

人工智能是以機器為載體實現(xiàn)的人類智能或生物智能，人工智能技術是一種現(xiàn)代化的新型科學技術，并且在當今社會的發(fā)展中已經(jīng)應用到了很多行業(yè)中。通過不斷的進行研究和拓展對人類的智能進行模擬，人工智能可以應用到更多的場景中，對人們的日常生活和科學的發(fā)展都產(chǎn)生了積極作用。人工智能在研究和實際的應用過程當中，直接手段就是通過利用機器來幫助人們更加智能化的進行工作。而在當前社會與時代不斷向前發(fā)展的趨勢之下，人工智能的技術研究和應用范圍也在不斷擴大。有了知識的人工智能會變得更強大，可以做更多的事情。反過來，有了更強大的人工智能，可以幫我們更好地從客觀世界中去挖掘、獲取和沉淀知識，這些知識和人工智能系統(tǒng)形成正循環(huán)，兩者共同進步。

2? ?引入人工智能的方法

消防工作規(guī)則清晰，是人工智能最佳的應用場景。消防專業(yè)的知識相對垂直，邏輯關系清晰簡單，便于實現(xiàn)符號化運算，因此也非常適合與知識圖譜技術結合。通過建立消防的行業(yè)知識圖譜，可以給出消防行業(yè)AI方案，實現(xiàn)機器認知智能，從而支持消防智能問答、輔助消防決策、智能消防分析等應用。

2.1? 知識圖譜的結構

知識圖譜就是通過不同知識的關聯(lián)性而形成的網(wǎng)狀的知識結構，是一種結構化的語義知識庫。從AI的視角來看，知識圖譜是一種理解人類語言的知識庫;從數(shù)據(jù)庫視角來看，知識圖譜是一種新型的知識存儲結構;從知識表示視角來看，知識圖譜是計算機理解知識的一種方法;從web視角來看，知識圖譜是知識數(shù)據(jù)之間的一種語義互聯(lián)。其結點代表實體（entity）或者概念（concept），邊代表實體/概念之間的各種語義關系。知識圖譜其基本組成單位是“實體-關系-實體”的三元組，以及實體及其相關屬性-值對，通過實體間的關系構成網(wǎng)狀的知識結構，每一個節(jié)點均為實體，實體具有屬性-值對，同時實體與實體之間通過關系相互連接，構成一個特定領域的知識網(wǎng)絡。知識圖譜結構更便于計算機存儲，同時可用于后期的知識推理等智能應用。

2.2? 建立消防專業(yè)知識圖譜途徑

通過對非結構化的消防專業(yè)技術文檔材料進行自動標引，并在云平臺上引入人機協(xié)同的知識加工與服務，將消防專業(yè)文檔材料轉換為三元組數(shù)據(jù)，運用命題邏輯、謂詞邏輯、一階歸納推理等算法，形成初步的知識圖譜。知識圖譜推理FOIL（First Order Inductive Learner）思路：從一般到特殊，逐步給目標謂詞添加前提約束謂詞，直到所構成的推理規(guī)則不覆蓋任何反例。依次將謂詞加入到推理規(guī)則中作為前提約束謂詞，并計算所得到新推理規(guī)則的FOIL增益值。基于計算所得FOIL增益值來選擇最佳前提約束謂詞。若給定目標謂詞，F(xiàn)OIL算法從實例（正例、反例、背景樣例）出發(fā)，不斷測試所得到推理規(guī)則是否還包含反例，一旦不包含負例，則學習結束。

通過給定大量的通過一階邏輯表達的消防知識作為樣例，構造推理機（一階歸納學習算法FOIL），運行該推理機就能從大量的樣例中不斷地學習和歸納，得到一個普遍化的推理規(guī)則。再將這個普遍化的推理規(guī)則具體化，可以得到新的概念、新的實體、新的屬性及新的關系，于是原有的知識圖譜就不斷擴充，通過機器學習等方法對知識圖譜所蘊含的關系進行挖掘，從而實現(xiàn)計算機從數(shù)據(jù)到知識的學習的能力。例如從 <汽車輪轂打磨生產(chǎn)車間，危險性分類，乙類六項>和<乙類生產(chǎn)車間，設置辦公室，不可以> 兩個三元組，可以推理得到<汽車輪轂打磨生產(chǎn)車間，設置辦公室，不可以>。

形成專業(yè)知識圖譜的過程實際上就是加工信息、建立認知、理解所應用的領域的過程。人類正是因為有了獲取知識、形成知識的能力才可以不斷進步;同樣，知識是人工智能的基石，知識圖譜對于人工智能的價值也正是在于它可以讓機器具備認知能力。

2.3? 應用方向

完善的消防專業(yè)知識圖譜可以為完成多維導航、深度搜索、智能問答等應用提供精準的數(shù)據(jù)支撐。

消防工作涉及的知識繁雜，筆者根據(jù)第三方網(wǎng)站相關數(shù)據(jù)統(tǒng)計，目前2020年3月版本的現(xiàn)行消防規(guī)范·技術標準匯編共有887個規(guī)范（標準、法規(guī)），其中常用的法規(guī)及規(guī)范、標準有近百個，如果靠人來掌握并在工作中運用難度很大，將消防知識轉化為專業(yè)知識圖譜，就可以更好地執(zhí)行運用。

消防監(jiān)督員在消防監(jiān)督檢查工作中，需要對檢查對象進行深入地剖析、分解，要能夠全面的掌握消防檢查對象狀態(tài)及存在的消防安全隱患。需要對法律條款及規(guī)范進行全面地了解，檢查消防設施、報警設施等。

消防檢查是一項定期檢查的工作任務，需要對各個消防系統(tǒng)進行排查，工作量非常大，不僅需要耗費大量的人力、物力和財力，而且檢查難度大，容易造成紕漏。引入消防專家輔助系統(tǒng)，可以提高工作效率，降低工作強度，提高消防安全監(jiān)督檢查的準確率。

消防檢測、評估、維保、產(chǎn)品、安全領域的從業(yè)人員，通過專家系統(tǒng)輔助工作，可以直接搜索解決實際工作中的問題，有效提高執(zhí)業(yè)能力和水平。

消防專家系統(tǒng)作為學習平臺，為每個社會成員提供專業(yè)技術咨詢服務，方便隨時學習咨詢，提高自身安全意識，普及消防常識。

消防專家系統(tǒng)可采用云端數(shù)據(jù)更新，確保知識圖譜與現(xiàn)行法規(guī)一致，同時便于知識圖譜升級成果共享。在APP移動平臺、PC端執(zhí)行數(shù)據(jù)庫本地化運行方式提高運行速度。附加智能語義解析模塊，實現(xiàn)語言智能交流，輸出深度搜索結果，實現(xiàn)智能消防應用。

3? ?結語

機器通過人工智能技術與用戶的互動，從中獲取數(shù)據(jù)、優(yōu)化算法，更重要的是構建和完善消防專業(yè)知識圖譜，認知和理解世界，進而服務于消防工作的全過程。人們通過運用消防專家系統(tǒng)，提高自身及單位的安全防范能力，繼而從根本上提高一個城市、一個地區(qū)乃至全社會預防和抗御火災的整體能力，讓人類的生活更加美好。

參考文獻：

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