2024年9月20-22日，全国知识图谱与语义计算大会暨知识图谱国际联合会议（CCKS-IJCKG2024）在重庆召开。
国际语义网（Semantic Web）之父James Hendler作为大会特邀嘉宾，做大会报告“知识图谱的未来发展：语义网愿景的再定位”。
James Hendler是中国语义网学术界的老朋友，多次来访中国；我（鲍捷）曾经在美国与James Hendler工作过三年，本文是我回忆与James Hendler结识并一起工作学习的经历。
从美国回国后，我一直从事语义网和知识图谱相关研发工作，这次CCKS-IJCKG2024大会上我也将带来论坛报告“大模型和知识图谱在航空领域的应用”。
初识 Jim
我在2008年的2月成为James Hendler（以下简称Jim）教授的博士后，之后和他一起工作了三年。在这之前，我和他见过几次面。
我头两次见Jim的时候，还在Iowa State University（ISU，艾奥瓦州立大学），2003年和2004年。他当时是University of Maryland at College Park（UMCP，马里兰大学）的教授，来ISU做一个跨校交流。我还请教了他一个问题，他说话很官方，我不太听得懂他的意思。那时候我刚开始做语义网（Semantic Web）的研究，Jim被大家认为是语义网之父，能和领域创始人见面还是很高兴的。
第三次见面是2006年秋天在北京，我们都来参加第一届ASWC（亚洲语义网会议）。我得了这次会议的最佳论文，关于模块化本体的语义。这次会上没有深入交流，可能他就知道了有我这个人在做他也感兴趣的、还挺难的研究吧。
第四次见面是2007年夏天在温哥华，参加AAAI（国际人工智能会议）。我那时候汇报博士论文的内容，关于描述逻辑的分布式推理，和Jim的一个学生的工作很相关。我看到Jim，就请他来看看我的工作。他又说了很长一段，说得不快，咬字清楚，词我都听得懂，连起来句子啥意思我基本没明白——这也是后来我听他说话的基本范式，就是话的逻辑结构复杂，听到后半句前半句已经忘了。总之，我当时的那个研究，还是很有理论深度的，应该给Jim留下了更深的印象。
2007年冬天，我鼓足勇气给Jim写信，问他愿意不愿意接受我做博士后，他回信说“Your timing is very good”。过了两个月，我就离开了白雪皑皑的Iowa，走向了白雪皑皑的纽约上州。
Jim在2006年离开马里兰大学，去了Rensselaer Polytechnic Institute（RPI，伦斯勒理工学院），在纽约州府 Albany 附近的小城Troy（特洛伊），我和Jim 的头两年是在RPI度过的。最后一年多他推荐我去了MIT跟Tim Berners-Lee（Web发明人，2016年图灵奖得主）学习，不过我的行政关系还是保留在RPI。
作为大宗师的Jim
从师承上，Jim的导师是布朗大学的Eugene Charniak，Charniak的导师是人工智能创始人Marvin Minsky。Minksky 研究agent和无数其他领域，Charniak研究统计语言处理，Jim博士期间的工作在规划理论（Planning）。我认识Jim的那几年，他在研究描述逻辑（Description Logic）和语义网。2001年他在《科学美国人》与Tim Berners-Lee 和 Ora Lassila 发的那篇文章“The Semantic Web”，被公认是领域的奠基之作。
和Jim学习的这几年，也是对我思想塑造的年份。他并没有专门和我说过什么大道理，但是通过一系列具体的事，告诉了我世界第一流的研究应该是什么样子，以及，作为一位学者，你应该建立什么样的价值观和世界观，你要用什么角度去判断，什么是对的、什么是错的。这些价值观和世界观，不但影响了我个人的成长，也在后来文因互联企业的发展中，留下了深深的烙印。
Jim确实是一位大宗师。所谓大宗师，就是在学术这棵大树上，他长出来的绝对不是几片叶子，而是很粗的一个分枝，这个分枝上会未来几十年、年复一年长出无数的叶子来。他是能开出一个门派，有深远的第一性原理思考的学者。他的着眼点绝不是一两篇顶会文章、一两个重大项目申报，而是永远在思考，一个领域最核心的洞察（insight）应该是什么，怎么才能沿着这个最核心的问题，用有效的方法去解决它？
比如在语义网（后来改名叫知识图谱）这个领域，Jim教会了我几个核心的观察角度。
首先，在Semantic Web这个领域中，最重要的是什么？他说，不是Semantic，而是Web，只有Web是新东西。之前那么多年做专家系统、知识表现，semantics的研究一直得不到突破，知识获取的成本太高了，只有引入 Web 这个新变量，用群体智慧的力量，让千千万万的人贡献的知识被利用起来，才能实现语义网。他管这种观点为Semantic WEB，而非SEMANTIC Web。在Semantic Technology 2008: “Fellowship of the (Semantic) Web - The Two Towers” 这个讲座里，他又称为大O派（语义派）和小o派（Web派）。大O派的代表是欧洲的一些描述逻辑专家，他们聚焦于知识语言的表达力和计算复杂性，重视“Ontology”，Jim代表的小o派，是RDFS视角，重视“连接”这个属性，不太在意语言本身的严格语义学限制。他后来总结这些观点在《Semantic Web for the Working Ontologist》这本书里。再往后，发展为社会机器（Social Machine）理论，他也写了本书叫《Social Machine》。这两本书都有中文版。
我读博士期间，本来是大O派，天天做不可判定性和算法复杂性证明，到了Jim这里，才开悟。回想起当初为什么听不懂他的话，可能就是学术的理解力没到。观点转变后，我作为W3C OWL工作组成员，写了一篇博客“OWL or OLD”（OLD=ontology language of domain，是我杜撰的一个缩写），认为我们语义网的标准语言不应该再是逻辑表达力驱动的。我还抱怨，我们把OWL搞复杂了。这篇被一位大O派名教授批判了，说我作为工作组成员不应该和“主流”唱反调。作为逻辑学家他还说，我们语言的子集计算复杂性只有多项式时间，怎么算复杂呢？我心里说，但是文档有几百页啊，是对人复杂，不能只考虑是不是对机器复杂。Jim就站出来为我说话，说 Jie 有表达自己学术观点的自由。
第二个我从Jim这获得的洞察角度是，理解AI系统，一定不要只从机器角度、算法角度，一定要重视人的认知、重视人机交互（HCI）。2008年我刚到岗的时候，iPhone还是个新鲜玩意，他就很鼓励大家把语义网的技术用在开发触摸屏应用上。他推荐所有人都去用“Twine”这个语义书签应用，并引导了我去理解社交网络对AI的作用。他重视视觉交互和互动式信息检索工具的作用，引导我在分面浏览器（faceted browser，后来到MIT后和David Karger又进一步深入学习了这个技术）和语义维基（semantic wiki）技术上做了深入的探索。他的团队里还有人研究机械手、虚拟现实等各种看起来和AI无关的人机交互手段。2013年我开始创业的时候，特地飞到RPI去咨询他，那天他正好在玩谷歌眼镜（Google Glass），他就说，语义网的应用一定要和虚拟现实或增强现实中的信息流结合在一起，这和我创立文因互联的初衷完全一致。
虽然我今天还没有实现这个初衷，但是终有一日，我坚定相信，语义网也好，知识图谱也好，大模型也好，作为语义分析方法，他们最好的应用会在视觉驱动的信息流上。人的认知才是AI系统成败的关键，也是AI应用的落脚点。我在RPI和Jim的这一部分研究，后来整合在“心智扩展”（Extended Mind）理论中。这些工作工程性很强，我的主要工作就是写代码、做工具、做系统，这方面没咋写过论文。Jim也从来不要求我去发顶会论文，他对高质量工作的判断是探索的创新性而不是KPI。这一点也深刻影响了我，什么是顶级的研究应该有的价值尺度。BTW，后来到MIT，发现Tim Berners-Lee也是这个风格，超级重视工程而不在乎论文。
第三，做研究工作，要去思考“第一性原理”。对于语义网/知识图谱这个领域，最核心的问题就是到底什么是“语义”，什么是“知识”？2010年开始，Jim就开始引导我进入这个最内核的问题，我也从搞工程的“实验计算机科学家”又回归到“理论计算机科学家”的本色。他建议我去研究的问题是“语义信息论”（semantic information theory）。这可能是我一生最痛苦无助的研究题目了，因为它实在是太难了，光前置知识就包括经典信息论、算法信息论、概率逻辑理论、可计算性与超计算理论、语义学、语用学等等，打印出来的参考文献超过我的身高。虽然最后只发了一篇普通杂志论文，但是这个研究是我一生（至今）最自豪的研究，有一种“会当凌绝顶，一览众山小”的感觉，感觉从此回头看认知智能里所有的问题，再没有看不明白的。而且到了最后几个月（2011年了），我也想明白了，语义表示的可计算工程架构，一定是分布式表示。可惜后来我就离开了 RPI 没有再继续这个工作，但一年以后深度学习兴起，词向量（word vector）方法在2012年出现，说明领域的发展确实是有规律可循的。抓住第一性原理，就能在茫茫迷雾中感知到大致正确的方向，然后再用强大的工程能力去突破。后来分布式表示方法一路演化为今天的大语言模型（LLM），如今被广泛接受。
又比如，Web（万维网）的第一性原理是什么？Jim说是Serendipity。这个词中文没法翻译，没有完全对应的概念，是说某种未经规划的惊喜。很多年以后，我把它翻译成“缘”。Web 代表是一种精神，信息可以自由地互联，不需要什么伟大的规划，你只要能保障自由，就会产生信息的化学反应，人、信息自由组合，产生serendipity。所以Jim是网络中立（network neutrality） 的坚定捍卫者，也是社交网络封闭花园（walled garden）的坚定反对者，反对包括Google、Facebook这样大公司的很多行为。很多这些原则性的大是大非问题，我开始不理解，要在很多不经意的闲谈中，理解 Jim 的价值观，理解他为什么坚定捍卫网络自由，因为只有这样才能保障Serendipity。其实这和市场经济的思想是一致的。后来到MIT 和 Tim 继续学习了可追责理论（accountability，Jim也是这个理论的创立者之一），更加坚定了这个信仰。我坚信，AI研究和互联网结合，最终一定可以创造出一种信息的市场经济，最终从经济增长和人类自由两方面，促进社会的范式进步。
第四，做事情一定要坚持。他有一句名言“A little semantics goes a long way”（一点点语义要走很长的路）。从1997年他做SHOE语言开始，到现在快30年了，漫长的领域演化，经历agent、语义网、知识图谱、大语言模型，用知识（语义）服务社会的初衷一直没有变。有人把这句话叫“Hendler定理”。他在马里兰的学生有过有这句话的文化衫，但是在RPI我没有，也一直是小小的遗憾。
以上只是对Jim作为大宗师挂一漏万的一点记录。他学生很多，我从他那里得到的，也只不过是只鳞片甲。但是这一点点就足以让我眼界大开。他带着我到学术的高峰处领略了顶级研究的思想享受，那几年时光我特别珍惜。我特别珍视他的学术思想背后体现的世界观和价值观。人的一生常常被繁琐的小事困扰，论文、工作、“帽子”、头衔、涨薪、搞钱，日久便会迷失，作为技术人，你的初心是什么？十多年来，我常常回到这个初心，我也常常感激Jim带给我这个初心。
作为“圣保罗”的Jim
Jim作为学者，也同时是一个积极的活动家和组织者。语义网这个领域，有人说他是“之父”，他自己不承认，他说Tim Berners-Lee才是语义网之父，他最多只是助产士。我觉得更合适的比喻，对于Web这样强烈的信仰驱动的领域，Tim是耶稣，Jim是圣保罗：耶稣创造信仰，圣保罗建立教会，搞人搞钱，让信仰得以落地。
早期的AI研究，没有多少商业应用，基本都是政府，特别是军方，在多年砸钱。语义网早期发展，离不开 DARPA（国防部高等研究计划署）、陆军、海军的很多资助。Jim是 DARPA 在这个方向的program director（1999年），像DAML（DARPA Agent Markup Language，OWL语言的前身）、CALO（Cognitive Assistant that Learns and Organizes，后来演化为Siri）这样的奠基性工作，Jim 功不可没。后来美国陆军有长达10年的对各大学的AI资助，名教授基本都被资助过，Jim也是主要推动者。
Jim 是民主党的支持者。2009年 Obama 成为总统后，他被任命为白宫万维网专家顾问（Web Expert）。Jim发挥了他对美国政界的影响力，在联邦和纽约州推动了很多科学促进工作。特别是他响应Tim Berners-Lee的“开放互联数据”（Linked Open Data）倡议，推动美国联邦政府开放数据，建立了”data.gov”网站，把一切不保密的政府数据让公众自由地获取。他在RPI建立了“Linked open government data”项目，对政府开放数据进行语义化的再加工，并开发各种示范应用。这个工作得了ISWC（国际语义网会议）2010年的最佳应用挑战论文。我参与了开放金融数据的工作，该工作得了IEEE金融工程和计算智能会议2010年最佳论文——后来文因互联进入金融AI领域，渊源也在这里。
Jim是AAAI、IEEE等诸多协会的会士（Fellow），是W3C很多工作组的核心成员，他和Wendy Hall（ACM前主席）、Nigel Shadbolt等人关系很好，形成了一个大西洋两岸的活跃的学术共同体，被称为“Web Science”。RPI的TWC（ Tetherless World Constellation，我自己翻译为“无量世界研究所”）吸引了很多第一流的国际学者来工作或者访问，如 Deborah McGuinness、Peter Fox、季姮、李娟子、Peter Mika等等。他还组织了Data Intelligence这个杂志，成为知识图谱的核心期刊。学术共同体促进思想的交流，形成了思想的“Serendipity”。
作为可爱的人的Jim
日常生活中，Jim是个和蔼可爱的胖爷爷。Jim是犹太人，日常带犹太小帽，有时候腿脚不好还会拄个拐棍。他的办公室里堆满了各种猫头鹰装饰，因为“OWL”语言的英文恰好就是猫头鹰。
当时我在我的办公室里挂了一把指环王里那种大剑。他一天来转，看到，笑眯眯地说，这就是你的让我保持对你友好（nice）的办法吗。还有一次我额头上长了个大包，请假去看医生，他说，虽然我很想我的实验室里有一只独角兽，不过还是健康重要。
Jim每天永远在回消息，不是回电子邮件就是在Twitter 上话唠，也是无数邮件列表的活跃成员。我上Twitter 和Facebook 都是受他影响。回国后有一次要找他，就去Facebook发私信，很快就联系上了。他后来来中国次数多了，还有了微信。所以Jim和我说话时，日常就是一边在手机上回消息，一边和我讲话，而且我说的他都能听得到。这个一心二用的本事令人赞叹。
我回国创业后还见过他几次。RPI TWC这个组有不少人后来也加入了文因互联，两任首席科学家都是TWC 同事。2017年7月他来北京，我邀请他访问文因互联。那天我还特意穿了2011年TWC黑客马拉松（hackathon）的文化衫，同事们笑话我咋穿的这么不正式（且丑），我说，见Jim就得穿这件。那时候文因互联刚刚起步，我们刚刚签下上交所这第一个大客户。Jim对知识图谱能在金融落地很感兴趣，而且说，好像在中国，工业界对知识图谱的兴趣，比在美国还浓厚。他戏言道，以后我得来中国搞钱。那段时间，他确实每年都来中国。
2018年CCKS（全国知识图谱与语义计算大会）在天津开，Jim是主题演讲人，我在天津又见了他一面，一起去城里吃了顿天津菜。那时候他兼任了RPI IDEA学院（Institute for Data Exploration and Applications）的院长，研究的范围更广了。我和他讲了过去的一年的进展，特别是在中国的金融监管中的知识图谱落地案例，如上交所，全国股转系统（北交所的前身）和银行间交易商协会（债券监管）。他很高兴，觉得比美国的同行发展得还要快。
近两年，他由于年龄原因，越来越少国际旅行，疫情三年也打断了他来中国的习惯。我这两年也很少参加国际学术会议，已经6年没有见过他。希望他的身体能保持健康，也希望两国的正常学术交往能越来越多，能和 Jim 再多见面。从他那里，我一直能得到能量。一点点语义要走很长的路，他一生做了一点点，我一生再做一点点，以后的年轻人再做一点点。许多一点点加在一起，说不定真的能改变世界呢？
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