2023 trará avanços empolgantes em IA e tecnologia gráfica. Uma das inovações mais atraentes será a capacidade de transformar programas quânticos em gráficos e vice-versa. A compreensão da linguagem natural se tornará parte dos modelos de IA. A adoção de camadas semânticas baseadas em padrões aumentará conforme elas permitem a seleção de dados por meio de termos de negócios. Redes neurais gráficas (GNNs) se tornarão padrão em gráficos de conhecimento e gráficos de conhecimento causal surgirão.
IA baseada em física
Estamos entrando em uma era de IA baseada em física. Com base na constatação de que os programas de computação quântica são gráficos e, portanto, deve ser possível usar gráficos para criar programas quânticos. Nos próximos anos, podemos esperar ver compiladores quânticos escritos em Lisp expressos em um gráfico. Além disso, grafos que podem ser transformados em solucionadores de aprendizado de grafos quânticos surgirão e serão usados para gerar soluções úteis que não podem ser produzidas eficientemente por sistemas clássicos.
Compreensão da Linguagem Natural
Em 2023, começaremos a ver a compreensão da linguagem natural se tornar possível para aplicativos de IA. Haverá uma transição da simples correspondência de padrões para a compreensão da linguagem dentro do modelo subjacente. Começando com taxonomias, ontologias, tecnologia de fala e novas abordagens baseadas em regras – será possível pegar a compreensão da linguagem natural e transformá-la instantaneamente em triplos que descrevem a pragmática do mundo. Esses triplos se tornam a descrição ontológica subjacente do mundo, o que é essencial para produzir IA de alta qualidade usando linguagem natural.
Camadas semânticas baseadas em padrões
Data fabrics, data lakes e data lakehouses contêm um excesso de dados não estruturados e semiestruturados de fontes externas. Em 2023, haverá um aumento significativo nas organizações que aplicam os padrões do W3C camadas semânticas no topo dessas arquiteturas, onde os ativos de dados são descritos por metadados em termos de negócios familiares e permitem que os usuários de negócios selecionem dados através de uma lente de entendimento de negócios. Esse método fornecerá uma compreensão comercial contínua dos dados que promove uma cultura de literacia de dados e autoatendimento, simplificando a integração de dados e melhorando a análise.
Gráficos de conhecimento causal
Os próximos anos verão o crescimento da IA causal começando com a criação de gráficos de conhecimento que descobrem relações causais entre eventos. As organizações de assistência médica, farmacêutica, serviços financeiros, manufatura e cadeia de suprimentos vincularão gráficos de conhecimento específicos de domínio a gráficos causais e realizarão simulações para ir além do aprendizado de máquina baseado em correlação que depende de dados históricos. As previsões causais têm o potencial de melhorar a explicabilidade da IA, tornando transparentes as relações de causa e efeito.
Redes Neurais de Grafo
As redes neurais gráficas (GNNs) se destacam na previsão de eventos, explicando-os e classificando entidades em escala para oferecer uma precisão impressionante. No próximo ano e além, as empresas usarão GNNs como uma abordagem de IA para enriquecimento de gráficos de conhecimento por meio de processamento de texto para classificação de notícias, perguntas e respostas, organização de resultados de pesquisa e muito mais.
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- Fonte: https://www.dataversity.net/what-to-expect-in-2023-ai-and-graph-technology/
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