知识图谱通过提供丰富的语义信息和结构化数据，能够显著提升人工智能的智能化水平。以下是知识图谱如何让“人工智能”更智能的一些关键方面：

1、增强语义理解

知识图谱提供了丰富的实体、属性和关系信息，使得人工智能能够更准确地理解文本中的语义。例如，在处理自然语言时，知识图谱可以帮助识别并理解句子中的实体(如人名、地点、组织等)以及它们之间的关系。

2、改善推荐系统

在推荐系统中，知识图谱可以用于构建用户画像，了解用户的兴趣和偏好。通过将用户与物品(如商品、电影、音乐等)之间的潜在关系进行建模，知识图谱可以提高推荐的精准度和个性化程度。

3、支持智能问答

知识图谱为智能问答系统提供了丰富的背景知识和推理能力。当用户提出问题时，系统可以利用知识图谱中的实体和关系来推断出准确的答案，甚至能够回答一些复杂或隐含的问题。

4、促进跨领域知识融合

知识图谱可以将不同领域的知识进行整合和关联，形成统一的知识网络。这使得人工智能能够在多个领域之间迁移和应用知识，提高其泛化能力和适应性。

5、优化决策过程

在决策支持系统中，知识图谱可以提供全面、准确的信息支持。通过对各种因素和关系的深入分析，知识图谱有助于人工智能做出更明智、更合理的决策。

6、提升机器学习效果

知识图谱可以为机器学习算法提供额外的特征和上下文信息，从而改善模型的训练效果和预测性能。此外，知识图谱还可以用于解释机器学习模型的决策过程，提高模型的透明度和可解释性。

7、促进人机交互

知识图谱可以为人机交互提供更丰富、更自然的对话素材。通过理解和利用知识图谱中的实体和关系，人工智能可以实现更流畅、更人性化的对话体验。

综上所述，知识图谱通过提供结构化的知识表示和丰富的语义信息，为人工智能赋予了更强的理解、推理、学习和交互能力。这使得人工智能在各个领域的应用更加广泛和深入，从而推动了人工智能技术的整体发展。