具备获取、表示和处理知识的能力，是人类心智的最重要特征。研究以计算机易于处理的方式表示、存储、学习和计算各种领域知识，使计算机具备超越人类专家解决难题的能力，一直是人工智能技术发展的核心问题。

       人机对抗智能应用团队致力于跨越人类知识与机器智能的认知鸿沟，面向大数据时代知识工程的新内涵，以知识和数据的融合为突破点，研究对人类认知的知识数据融合建模与表示学习，探索其在智能博弈对抗中的应用。

       研究组的主要研究方向包括：

       1. 符号与计算学习融合的知识表示与推理 

       2. 面向异构数据的语义信息抽取与知识发现

       3. 图网络知识表示学习与知识推荐 

       4. 垂直领域知识图谱构建与知识库问答