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如果認真構建人工智能(AI)來做出與人類同樣聰明和明智的選擇，研究為決策提供信息的重要環境因素——上下文情境，則有非凡意義。就本質而言，人工智能需要“上下文”來模仿人類的智力水平。畢竟，“上下文”是構建事物并賦予其意義的信息。例如，一個人說“滾出去！”可能表達并無敵意的驚訝，或者憤怒地要求某人離開房間。然而，這無法僅僅通過閱讀文字來判斷。使用上下文情境判斷一種情況下的重點所在，以及如何將此類經驗應用于新情況可以幫助解決這個問題。機器人需要依賴上下文情境做出更接近人類的決策。如果沒有外部及相關信息，人工智能將需要更全面的訓練、更規范的規則，而且長期局限在更多特定應用中。問題的關鍵在于必須發現上下文情境。人工智能科學家曾試圖通過構建狹窄但功能強大到足以將一件事做到極致的系統來省略發現上下文情境。窄人工智能專注于出色地執行一項任務，例如圖像識別等，但它無法橫向擴展，無法圍繞計劃、語言理解、目標識別、學習或解決問題等產生與人類相似的復雜理解。為人工智能應用提供上下文情境的方法之一是通過圖擴展人工智能的能力以應對復雜性。圖數據庫是一種管理數據的方式，與Oracle或Microsoft SQL Server等傳統關系型數據庫的存儲方法截然不同。