从数字计算机到知识图谱的这 60 多年犹如平板电脑最新资讯的不断更新一路走来我们以史为鉴见证了科技的
以下是对这一历史进程的一个回顾。
在数字时代的开端（20世纪50、60年代），我们看到了数字计算机的出现和普及，以及第一代编程语言（LISP、FORTRAN、COBOL、ALGOL等）的诞生，这标志着计算机科学领域的兴起。新颖技术和方法如自动推理、新空间搜索方法以及非结构化数据源信息检索技术也随之问世。
自动推理：1956年，Newell、Shaw 和 Simon发明了「Logic Theorist」，这是第一个处理复杂信息程序。在此之后，他们于1958年开发了「通用解题程序」，旨在理解人类智能背后的信息处理机制。此后，研究者们在自动推理领域取得了一系列进展，如Robinson定理（归结原理）、Green和Raphael通过开发问答系统将数据库中的定理证明和演绎联系起来。Joseph Weizenbaum 的 ELIZA 系统也是一个值得一提的例子，它可以进行关于任何话题的问题回答。
空间搜索：早期人们意识到在某种空间中进行搜索是所谓“智能”或“推理”的努力的一部分。建立良好的表征可以使搜索更加容易。“排序”就是一个很直观的例子。在计算机出现之前，对于从事数据处理的人来说，搜索就已经广为人知。但对于多样且复杂空间中进行搜索和表征的事业来说，是非常新的想法。这包括迪杰斯特拉于1956年的最短路径算法，以及1968年其扩展版本产生了A* 算法。
非结构化数据源检索：当具备一定计算能力时，从传统结构化数据以外的地方获取数据成为了可能。一项具有里程碑意义的是Bertram Raphael于1964年的论文《SIR: A Computer Program for Semantic Information Retrieval》，展示了如何合理解释语义信息。他使用单词关联和属性列表来建模对话句子中传达关系信息，并通过格式匹配处理程序提取英语句子的语义内容。
这些发展道路线不仅奠定了今天我们称之为知识图谱学科基础，而且预示着未来研究方向。本文将深入探讨这些道路线如何逐步演变，最终形成今天我们看到的人工智能技术，以期帮助读者更好地了解知识图谱学科历史背景及其未来的可能性。
