2023 traerá avances emocionantes en inteligencia artificial y tecnología gráfica. Una de las innovaciones más atractivas será la posibilidad de que los programas cuánticos se conviertan en gráficos y viceversa. La comprensión del lenguaje natural se convertirá en parte de los modelos de IA. La adopción de capas semánticas basadas en estándares aumentará a medida que permitan la selección de datos a través de términos comerciales. Las redes neuronales gráficas (GNN) se convertirán en estándar en gráficos de conocimiento y aparecerán gráficos de conocimiento causal.
IA informada por la física
Estamos entrando en una era de IA informada por la física. Basado en la comprensión de que los programas de computación cuántica son gráficos y, por lo tanto, debería ser posible usar gráficos para crear programas cuánticos. En los próximos años, podemos esperar ver compiladores cuánticos escritos en Lisp expresados en un gráfico. Además, surgirán gráficos que se pueden convertir en solucionadores de aprendizaje de gráficos cuánticos y se utilizarán para generar soluciones útiles que los sistemas clásicos no pueden producir de manera eficiente.
Comprensión del lenguaje natural
En 2023, comenzaremos a ver que la comprensión del lenguaje natural se vuelve posible para las aplicaciones de IA. Habrá una transición de la simple coincidencia de patrones a la comprensión del lenguaje dentro del modelo subyacente. Al comenzar con taxonomías, ontologías, tecnología del habla y nuevos enfoques basados en reglas, será posible tomar la comprensión del lenguaje natural y convertirla instantáneamente en triples que describan la pragmática del mundo. Estos triples se convierten en la descripción ontológica subyacente del mundo, que es esencial para producir IA de alta calidad usando lenguaje natural.
Capas semánticas basadas en estándares
Data fabrics, data lakes y data lakehouses contienen un excedente de datos no estructurados y semiestructurados de fuentes externas. En 2023 habrá un aumento significativo en las organizaciones que aplican estándares W3C capas semánticas encima de estas arquitecturas, donde los activos de datos se describen mediante metadatos en términos comerciales familiares y permiten a los usuarios comerciales seleccionar datos a través de una lente de comprensión comercial. Este método proporcionará una comprensión comercial perfecta de los datos que fomenta una cultura de alfabetización de datos y autoservicio, al tiempo que simplifica la integración de datos y mejora el análisis.
Gráficos de conocimiento causal
Los próximos años verán un crecimiento en la IA causal comenzando con la creación de gráficos de conocimiento que descubren relaciones causales entre eventos. Las organizaciones de atención médica, farmacéutica, de servicios financieros, de fabricación y de la cadena de suministro vincularán gráficos de conocimiento específicos de dominio con gráficos causales y realizarán simulaciones para ir más allá del aprendizaje automático basado en correlación que se basa en datos históricos. Las predicciones causales tienen el potencial de mejorar la explicabilidad de la IA al hacer transparentes las relaciones de causa y efecto.
Graficar redes neuronales
Las redes neuronales gráficas (GNN) se destacan en la predicción de eventos, explicándolos y clasificando entidades a escala para brindar una precisión sorprendente. En el próximo año y más allá, las empresas utilizarán GNN como un enfoque de IA para el enriquecimiento de gráficos de conocimiento a través del procesamiento de texto para clasificación de noticias, preguntas y respuestas, organización de resultados de búsqueda y mucho más.
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