Il 2023 porterà entusiasmanti progressi nell'intelligenza artificiale e nella tecnologia dei grafici. Una delle innovazioni più interessanti sarà la possibilità di trasformare i programmi quantistici in grafici e viceversa. La comprensione del linguaggio naturale diventerà parte dei modelli di intelligenza artificiale. L'adozione di livelli semantici basati su standard aumenterà poiché consentono la selezione dei dati attraverso termini commerciali. Le reti neurali a grafo (GNN) diventeranno standard in grafici della conoscenza e emergeranno grafici della conoscenza causale.
IA basata sulla fisica
Stiamo entrando in un'era di IA basata sulla fisica. Sulla base della consapevolezza che i programmi di calcolo quantistico sono grafici e, pertanto, dovrebbe essere possibile utilizzare i grafici per creare programmi quantistici. Nei prossimi due anni, possiamo aspettarci di vedere i compilatori quantistici scritti in Lisp espressi in un grafico. Inoltre, emergeranno grafi che possono essere trasformati in solutori di apprendimento di grafi quantistici e saranno utilizzati per generare soluzioni utili che non possono essere prodotte in modo efficiente dai sistemi classici.
Comprensione del linguaggio naturale
Nel 2023 inizieremo a vedere la comprensione del linguaggio naturale diventare possibile per le applicazioni AI. Ci sarà una transizione dal semplice pattern matching alla comprensione del linguaggio all'interno del modello sottostante. Partendo da tassonomie, ontologie, tecnologia vocale e nuovi approcci basati su regole, sarà possibile prendere la comprensione del linguaggio naturale e trasformarla istantaneamente in triple che descrivono la pragmatica del mondo. Queste triple diventano la sottostante descrizione ontologica del mondo, che è essenziale per produrre AI di alta qualità utilizzando il linguaggio naturale.
Strati semantici basati su standard
Data fabric, data lake e data lakehouse contengono un'eccedenza di dati non strutturati e semi-strutturati provenienti da fonti esterne. Nel 2023 ci sarà un aumento significativo delle organizzazioni che applicano gli standard W3C strati semantici in cima a queste architetture, in cui le risorse di dati sono descritte dai metadati in termini aziendali familiari e consentono agli utenti aziendali di selezionare i dati attraverso una lente di comprensione aziendale. Questo metodo fornirà una perfetta comprensione aziendale dei dati che promuove una cultura di alfabetizzazione dei dati e self-service, semplificando l'integrazione dei dati e migliorando l'analisi.
Grafici di conoscenza causale
I prossimi anni vedranno una crescita dell'IA causale a partire dalla creazione di grafici della conoscenza che scoprono relazioni causali tra eventi. Le organizzazioni sanitarie, farmaceutiche, dei servizi finanziari, manifatturiere e della catena di fornitura collegheranno i grafici della conoscenza specifici del dominio con i grafici causali e condurranno simulazioni per andare oltre l'apprendimento automatico basato sulla correlazione che si basa su dati storici. Le previsioni causali hanno il potenziale per migliorare la spiegabilità dell'IA rendendo trasparenti le relazioni di causa ed effetto.
Grafici di reti neurali
Le reti neurali a grafo (GNN) eccellono nel prevedere gli eventi, spiegarli e classificare le entità su larga scala per fornire una precisione sorprendente. Nel prossimo anno e oltre, le aziende utilizzeranno i GNN come approccio AI per l'arricchimento del grafico della conoscenza tramite l'elaborazione del testo per la classificazione delle notizie, domande e risposte, organizzazione dei risultati di ricerca e molto altro.
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- Fonte: https://www.dataversity.net/what-to-expect-in-2023-ai-and-graph-technology/
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