图神经网络，人工智能下一个拐点

当前因果推理仍然是深度学习的短板，而图神经网络将端到端学习与归纳推理相结合，有望解决深度学习无法处理的关系推理、可解释性等一系列问题。凭借其在因果推理方面的巨大潜力，图神经网络有望成为 AI 的下一个拐点，在结构知识的表达、计算和组合泛化上形成突破，使得机器能力进一步提升。
虽然图神经网络目前仍处于发展的早期阶段，因此不可避免还具有一些局限性。在实际应用中，为了加速 GNN 训练和新算法的快速迭代，设计一套统一的图计算框架也面临着巨大的挑战。但未来它将是AI技术发展的一个非常大的赛道。
InfoQ希望通过策划本专题，探讨图神经网络研究与开发的难点、局限性和未来的方向，了解图神经网络不同的应用场景，将不同企业和高校在图神经网络的研究成果和技术实践聚集起来并分享给从业者，共同推动该领域的发展。