2023 va aduce progrese interesante în tehnologia AI și a graficelor. Una dintre cele mai convingătoare inovații va fi capacitatea programelor cuantice de a fi transformate în grafice și invers. Înțelegerea limbajului natural va deveni parte a modelelor AI. Adoptarea straturilor semantice bazate pe standarde va crește, deoarece acestea permit selectarea datelor prin termeni de afaceri. Rețelele neuronale grafice (GNN) vor deveni standard în grafice de cunoștințe iar graficele cunoștințelor cauzale vor apărea.
AI informat pe fizică
Intrăm într-o eră a IA informată de fizică. Pe baza faptului că programele de calcul cuantic sunt grafice și, prin urmare, ar trebui să fie posibilă utilizarea graficelor pentru a crea programe cuantice. În următorii doi ani, ne putem aștepta să vedem compilatoare cuantice care sunt scrise în Lisp exprimate într-un grafic. În plus, vor apărea grafice care pot fi transformate în soluții de învățare a graficelor cuantice și vor fi folosite pentru a genera soluții utile care nu pot fi produse eficient de sistemele clasice.
Înțelegerea limbajului natural
În 2023, vom începe să vedem că înțelegerea limbajului natural devine posibilă pentru aplicațiile AI. Va exista o tranziție de la potrivirea simplă a modelelor la înțelegerea limbajului în cadrul modelului de bază. Începând cu taxonomii, ontologii, tehnologie de vorbire și noi abordări bazate pe reguli – va fi posibil să luăm înțelegerea limbajului natural și să o transformăm instantaneu în triple care descriu pragmatica lumii. Aceste triple devin descrierea ontologică de bază a lumii, care este esențială pentru a produce IA de înaltă calitate folosind limbajul natural.
Straturi semantice bazate pe standarde
Fabricile de date, lacurile de date și casele de lacuri de date conțin un surplus de date nestructurate și semistructurate din surse externe. În 2023, va exista o creștere semnificativă a organizațiilor care aplică standardele W3C straturi semantice deasupra acestor arhitecturi, unde activele de date sunt descrise prin metadate în termeni familiari de afaceri și permit utilizatorilor de afaceri să selecteze datele printr-o lentilă de înțelegere a afacerii. Această metodă va oferi o înțelegere perfectă de afaceri a datelor care promovează o cultură a alfabetizarea datelor și autoservire, simplificând în același timp integrarea datelor și îmbunătățind analiza.
Grafice de cunoaștere cauzală
Următorii câțiva ani vor vedea o creștere a IA cauzală, începând cu crearea de grafice de cunoștințe care descoperă relații cauzale între evenimente. Organizațiile din domeniul sănătății, farma, servicii financiare, producție și lanțul de aprovizionare vor lega graficele de cunoștințe specifice domeniului cu grafice cauzale și vor efectua simulări pentru a depăși învățarea automată bazată pe corelație care se bazează pe date istorice. Predicțiile cauzale au potențialul de a îmbunătăți explicabilitatea AI, făcând transparente relațiile cauză-efect.
Grafic rețele neuronale
Rețelele neuronale grafice (GNN) excelează la prezicerea evenimentelor, explicându-le și clasificând entitățile la scară pentru a oferi o acuratețe izbitoare. În anul viitor și mai departe, companiile vor folosi GNN-urile ca abordare AI pentru îmbogățirea graficelor de cunoștințe prin procesarea textului pentru clasificarea știrilor, întrebări și răspunsuri, organizarea rezultatelor căutării și multe altele.
- Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
- Sursa: https://www.dataversity.net/what-to-expect-in-2023-ai-and-graph-technology/
- 2023
- a
- capacitate
- precizie
- plus
- Adoptare
- avans
- AI
- Google Analytics
- și
- răspunde
- aplicatii
- Aplicarea
- abordare
- abordari
- Bunuri
- bazat
- deveni
- între
- Dincolo de
- afaceri
- nu poti
- pasă
- lanţ
- clasificare
- venire
- Companii
- convingătoare
- tehnica de calcul
- Conduce
- Cuplu
- crea
- creaţie
- Cultură
- de date
- integrarea datelor
- VERSITATE DE DATE
- livra
- descrie
- descris
- descriere
- descoperi
- eficient
- permite
- entități
- Eră
- esenţial
- evenimente
- Excel
- captivant
- aștepta
- Explicabilitate
- explicând
- și-a exprimat
- extern
- țesături
- familiar
- puțini
- financiar
- Servicii financiare
- din
- genera
- Go
- grafic
- grafic rețele neuronale
- grafice
- Creștere
- Sănătate
- Sănătate
- de înaltă calitate
- istoric
- HTTPS
- îmbunătăţi
- îmbunătățirea
- in
- inovații
- integrare
- IT
- cunoştinţe
- limbă
- straturi
- învăţare
- Obiectiv
- LINK
- maşină
- masina de învățare
- Efectuarea
- de fabricaţie
- potrivire
- Metadata
- metodă
- model
- Modele
- mai mult
- cele mai multe
- Natural
- Limbajul natural
- Înțelegerea limbajului natural
- rețele
- neural
- rețele neuronale
- Nou
- ştiri
- următor
- ONE
- organizație
- organizații
- parte
- Model
- Pharma
- Plato
- Informații despre date Platon
- PlatoData
- posibil
- potenţial
- estimarea
- Predictii
- prelucrare
- produce
- Produs
- Programe
- furniza
- Cuantic
- cuantic calcul
- întrebare
- realizare
- Relaţii
- rezultat
- Scară
- fără sudură
- Caută
- selecţie
- Autoservire
- Servicii
- să
- semnificativ
- simplu
- simplificarea
- soluţii
- Surse
- discurs
- cui
- standard
- Începe
- Pornire
- livra
- lanțului de aprovizionare
- excedent
- sisteme
- Lua
- Tehnologia
- termeni
- lumea
- prin urmare
- Prin
- la
- tranziţie
- transparent
- triplu
- ÎNTORCĂ
- transformat
- care stau la baza
- înţelegere
- utilizare
- utilizatorii
- de
- W3C
- Ce
- care
- în timp ce
- voi
- în
- lume
- scris
- an
- ani
- zephyrnet