知识图谱是一种描绘实体之间关系的语义网络，是人工智能重要研究领域——知识工程的主要表现形式之一。

知识图谱通过RDF（三元组），既“实体 x 关系 x 另一实体”或“实体 x 属性 x 属性值”集合的形式，以人类对世界认知的角度，阐述世间万物之间的关系，通过NLP技术、图计算、知识表示学习等手段，将非线性世界中的知识信息结构化，以便机器计 算、存储和查询，起到赋予机器人类认知的效果 ，是人工智能技术走向认知的必要基础。

科学发展得这么快，几百年后会不会出现知识断层？

其实现在就已经有了知识断层的问题。

简单来讲，上层的知识来不及普及到下层建筑，等下层建筑刚了解到知识时，发现上层的知识已经改变了。

这个知识断层具体有多大，就目前来看取决于国家的发展程度。

至于提问所说的20年学了400年的研究成果，如果未来发展更快，岂不是要花40年来学习，其实你低估了人类的发展速度。俨然，五十年前学的知识和现在已经完全不同了。现在流行的奥数等也加快了孩子们的学习进程。

随着科学发展，很多目前认为高深的知识，会被认为是常识。

比如牛顿力学，至少在目前来看，对于90后，或者说对于在校学生而言，是一个无比的简单的问题，但对于70后，60后来说，其实是相当有难度的。（如图，你会做吗？）

再比如相对论，对于几乎所有人都是高难度问题，但对于一个本科大学生学过大学物理的同学而言，其实也不算很难。

当然，只有研究人员才能知道其中的精髓，普通人只知皮毛。

至于提问中的所有人都对自己的专业只知其然不知其所以然，其实这也是科学界的一个担忧。

现在科学界越来越担心未来没有人担起科学研究的大梁。就像前清华大学副校长施一公老师所说的，当一个国家的科研人员转而去学金融时，这个国家的科技怎么进步？

那么如何避免这样的现象发生？

小时候孩子说：“长大以后我要成为科学家”。其实这句话如果放在今天还很普及的话，就不会有这个问题的出现。当一个国家普遍地热爱科学，大家科学知识都很强硬，自然就有人因兴趣爱好或远大抱负投身在科学事业上，再反过来把科学成果和进展普及到普遍热爱科学的大众，这样就不会出现断层了。

关键在：大众热不热爱科学？