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2017年Judea Pearl在NIPS上指出了機器學習目前僅以統計學或盲模型的方式運行，存在其理論上的局限性。但圖網絡的發展將有望打破這些局限性，給予機器學習新的引擎，構建真正的智能機器，教導他們“因果關系”。

這一切在DeepMind開源了內部的圖網絡庫之后引起了轟動，“ 圖網絡 ”由于其通用的、富有表現力的結構在關系推理和組合泛化上擁有巨大的優勢。

它的出現為因果推理提供了巨大助力，圖模型作為表征知識的語言，反事實邏輯幫助表達問題，結構化方程以清晰的語義將前兩者關聯起來，以此構建結構性因果推理模型，實現進一步的自動化推理。從而使得模型驅動推理出一個更有前途的方向，建立接近于人腦的深度學習模型。

相比于深度學習只能更新權重，圖網絡的學習發生于每一個環節上。我們可以這樣理解圖網絡的學習能力：圖網絡將前饋的思路放在了每一個環節，連邊、節點、全局信息就都可以在反饋過程中被調整，這就使得網絡的整體架構變得可學習。

圖網絡依賴底層圖數據庫和圖計算平臺作為存儲查詢和分析的依托。而 華為云圖引擎GES 就是其中的翹楚。作為新一代高性能圖計算平臺，憑借著其強大的計算性能、分析規模、運算效率以及高兼容性充分滿足了企業高階智能分析的需求。

構建Graph Nets

在實際場景中還可以利用對關系網絡的挖掘和分析重現用戶的行為，從而輔助各種現實場景的應用，如社交與商品推薦，金融詐騙分析等。

當前最為HOT的語義搜索技術，就是圖引擎在人工智能領域最直觀的實踐。理解語義是一直以來都是當今技術發展的目標，而如今的語義搜索是什么樣子的，我們來看看圖引擎在圖片搜索上的技術應用。

2018年， 華為云圖引擎 已正式成為Apache TinkerPop官方認證圖計算平臺，自研內核EYWA應用在了城市工業生產，管道監控，商品推薦，社交推薦，項目分析，企業洞察，知識圖譜，金融風險管控，企業IT應用，關系挖掘等多項領域并獲得客戶的廣泛認可。在智能領域，因圖引擎更是成為了多項智能AI技術如車聯網，智能客服，深度學習的核心助力。