2023 年には、AI とグラフ テクノロジーに刺激的な進歩がもたらされます。 最も魅力的なイノベーションの XNUMX つは、量子プログラムをグラフに、またはその逆に変換できる機能です。 自然言語理解は AI モデルの一部になります。 ビジネス用語によるデータ選択が可能になるため、標準ベースのセマンティック レイヤーの採用が急増します。 グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) は、 知識グラフ 因果知識グラフが出現します。
物理学に基づく AI
私たちは、物理学に基づいた AI の時代に突入しています。 量子コンピューティング プログラムはグラフであり、したがって、グラフを使用して量子プログラムを作成できるはずであるという認識に基づいています。 今後数年で、Lisp で書かれた量子コンパイラがグラフで表現されるようになると期待できます。 さらに、量子グラフ学習ソルバーに変換できるグラフが出現し、従来のシステムでは効率的に生成できない有用なソリューションを生成するために使用されます。
自然言語理解
2023 年には、AI アプリケーションで自然言語理解が可能になるのが見られるようになるでしょう。 単純なパターン マッチングから、基礎となるモデル内の言語理解への移行があります。 タクソノミー、オントロジー、音声技術、新しいルールベースのアプローチから始めることで、自然言語の理解を即座に世界の語用論を説明するトリプルに変えることができます。 これらのトリプルは、世界の根底にある存在論的記述になります。これは、自然言語を使用して高品質の AI を生成するために不可欠です。
標準ベースのセマンティック レイヤー
データ ファブリック、データ レイク、データ レイクハウスには、外部ソースからの非構造化データと半構造化データが余剰に含まれています。 2023 年には、W3C 標準ベースを適用する組織が大幅に増加します。 セマンティックレイヤー これらのアーキテクチャでは、データ資産が使い慣れたビジネス用語のメタデータによって記述され、ビジネス ユーザーがビジネス理解のレンズを通してデータを選択できるようになっています。 この方法は、データのシームレスなビジネス理解を提供し、その文化を育みます。 データリテラシー データ統合を簡素化し、分析を改善しながら、セルフサービスを提供します。
因果知識グラフ
今後数年間で、イベント間の因果関係を発見するナレッジ グラフの作成から始まる、因果関係 AI の成長が見られるでしょう。 ヘルスケア、製薬、金融サービス、製造、およびサプライ チェーン組織は、ドメイン固有のナレッジ グラフを因果関係グラフとリンクさせ、履歴データに依存する相関ベースの機械学習を超えるシミュレーションを実行します。 因果予測は、因果関係を透明にすることで、AI の説明可能性を向上させる可能性を秘めています。
グラフニューラルネットワーク
グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) は、イベントの予測、説明、大規模なエンティティの分類に優れており、非常に正確です。 来年以降、企業は、ニュース分類、質問と回答、検索結果の整理などのテキスト処理を介してナレッジ グラフを強化するための AI アプローチとして GNN を使用することになります。
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- 情報源: https://www.dataversity.net/what-to-expect-in-2023-ai-and-graph-technology/
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