2023 wird aufregende Fortschritte in der KI- und Graphiktechnologie bringen. Eine der überzeugendsten Innovationen wird die Möglichkeit sein, Quantenprogramme in Graphen umzuwandeln und umgekehrt. Das Verstehen natürlicher Sprache wird Teil von KI-Modellen werden. Die Einführung standardbasierter semantischer Schichten wird stark ansteigen, da sie die Datenauswahl durch Geschäftsbegriffe ermöglichen. Graph Neural Networks (GNNs) werden zum Standard in Wissensgraphen und kausale Wissensgraphen entstehen.
Physik-informierte KI
Wir treten in eine Ära der physikalisch informierten KI ein. Basierend auf der Erkenntnis, dass Quantencomputerprogramme Graphen sind und es daher möglich sein sollte, Graphen zur Erstellung von Quantenprogrammen zu verwenden. In den nächsten Jahren können wir erwarten, dass in Lisp geschriebene Quantencompiler in einem Graphen ausgedrückt werden. Darüber hinaus werden Graphen entstehen, die in Lernlöser für Quantengraphen umgewandelt werden können, und zur Generierung nützlicher Lösungen verwendet werden, die von klassischen Systemen nicht effizient erzeugt werden können.
Natürliches Verständnis der Sprache
Im Jahr 2023 werden wir sehen, wie das Verstehen natürlicher Sprache für KI-Anwendungen möglich wird. Innerhalb des zugrunde liegenden Modells wird es einen Übergang vom einfachen Musterabgleich zum Sprachverständnis geben. Beginnend mit Taxonomien, Ontologien, Sprachtechnologie und neuen regelbasierten Ansätzen wird es möglich sein, das Verstehen natürlicher Sprache zu nehmen und es sofort in Tripel zu verwandeln, die die Pragmatik der Welt beschreiben. Diese Tripel werden zur zugrunde liegenden ontologischen Beschreibung der Welt, die für die Erstellung hochwertiger KI mit natürlicher Sprache unerlässlich ist.
Auf Standards basierende semantische Schichten
Data Fabrics, Data Lakes und Data Lakehouses enthalten einen Überschuss an unstrukturierten und halbstrukturierten Daten aus externen Quellen. Im Jahr 2023 wird es einen deutlichen Anstieg bei Organisationen geben, die auf W3C-Standards basieren semantische Schichten auf diesen Architekturen, in denen Datenbestände durch Metadaten in vertrauten Geschäftsbegriffen beschrieben werden und es Geschäftsbenutzern ermöglichen, Daten durch eine Linse des Geschäftsverständnisses auszuwählen. Diese Methode bietet ein nahtloses Geschäftsverständnis von Daten, das eine Unternehmenskultur fördert Datenkompetenz und Self-Service, bei gleichzeitiger Vereinfachung der Datenintegration und Verbesserung der Analytik.
Kausale Wissensgraphen
In den nächsten Jahren wird die kausale KI wachsen, beginnend mit der Erstellung von Wissensgraphen, die kausale Beziehungen zwischen Ereignissen aufdecken. Gesundheits-, Pharma-, Finanzdienstleistungs-, Fertigungs- und Lieferkettenorganisationen werden domänenspezifische Wissensgraphen mit Kausalgraphen verknüpfen und Simulationen durchführen, um über korrelationsbasiertes maschinelles Lernen hinauszugehen, das auf historischen Daten beruht. Kausale Vorhersagen haben das Potenzial, die Erklärbarkeit von KI zu verbessern, indem Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge transparent gemacht werden.
Graph Neuronale Netze
Graph Neural Networks (GNNs) zeichnen sich dadurch aus, dass sie Ereignisse vorhersagen, sie erklären und Entitäten in großem Maßstab klassifizieren, um eine bemerkenswerte Genauigkeit zu erzielen. Im kommenden Jahr und darüber hinaus werden Unternehmen GNNs als KI-Ansatz zur Anreicherung von Wissensgraphen durch Textverarbeitung für die Nachrichtenklassifizierung, Fragen und Antworten, die Organisation von Suchergebnissen und vieles mehr verwenden.
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