2023 год принесет впечатляющие достижения в области искусственного интеллекта и графических технологий. Одним из самых привлекательных нововведений станет возможность превращения квантовых программ в графики и наоборот. Понимание естественного языка станет частью моделей ИИ. Принятие семантических слоев, основанных на стандартах, будет стремительно расти, поскольку они позволяют выбирать данные с помощью бизнес-терминов. Графовые нейронные сети (GNN) станут стандартом в графы знаний и появятся графы причинно-следственных связей.
Физико-информированный ИИ
Мы вступаем в эру искусственного интеллекта, основанного на физических данных. Основываясь на понимании того, что программы квантовых вычислений представляют собой графы, следовательно, должна быть возможность использовать графы для создания квантовых программ. В ближайшие пару лет мы можем ожидать появления квантовых компиляторов, написанных на Лиспе, выраженных в виде графа. Кроме того, графы, которые можно превратить в решатели для обучения на квантовых графах, появятся и будут использоваться для создания полезных решений, которые не могут быть эффективно получены с помощью классических систем.
Изучение естественного языка
В 2023 году мы увидим, как понимание естественного языка становится возможным для приложений ИИ. Произойдет переход от простого сопоставления с образцом к пониманию языка в рамках базовой модели. Начав с таксономий, онтологий, речевых технологий и новых подходов, основанных на правилах, можно будет взять понимание естественного языка и мгновенно превратить его в тройки, описывающие прагматику мира. Эти тройки становятся лежащим в основе онтологическим описанием мира, необходимым для создания высококачественного ИИ с использованием естественного языка.
Семантические уровни на основе стандартов
Фабрики данных, озера данных и хранилища данных содержат избыток неструктурированных и частично структурированных данных из внешних источников. В 2023 году произойдет значительный рост числа организаций, применяющих стандарты W3C. семантические слои поверх этих архитектур, где активы данных описываются метаданными в знакомых бизнес-терминах и позволяют бизнес-пользователям выбирать данные через призму понимания бизнеса. Этот метод обеспечит беспрепятственное понимание данных бизнесом, что способствует культуре информационная грамотность и самообслуживание, упрощая интеграцию данных и улучшая аналитику.
Диаграммы причинно-следственных связей
В ближайшие несколько лет будет наблюдаться рост причинно-следственного ИИ, начиная с создания графов знаний, которые выявляют причинно-следственные связи между событиями. Здравоохранение, фармацевтика, финансовые услуги, производство и организации цепочки поставок будут связывать графы знаний в предметной области с причинно-следственными графами и проводить моделирование, чтобы выйти за рамки корреляционного машинного обучения, основанного на исторических данных. Причинно-следственные прогнозы могут улучшить объяснимость ИИ, сделав прозрачными причинно-следственные связи.
График нейронных сетей
Графовые нейронные сети (GNN) превосходно предсказывают события, объясняют их и классифицируют объекты в масштабе, обеспечивая поразительную точность. В следующем году и далее компании будут использовать GNN в качестве подхода ИИ для обогащения графа знаний посредством обработки текста для классификации новостей, вопросов и ответов, организации результатов поиска и многого другого.
- SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
- Платоблокчейн. Интеллект метавселенной Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
- Источник: https://www.dataversity.net/what-to-expect-in-2023-ai-and-graph-technology/
- 2023
- a
- способность
- точность
- дополнение
- Принятие
- авансы
- AI
- аналитика
- и
- ответ
- Приложения
- Применение
- подхода
- подходы
- Активы
- основанный
- становиться
- между
- Beyond
- бизнес
- не могу
- заботится
- цепь
- классификация
- приход
- Компании
- неотразимый
- вычисление
- Проводить
- Пара
- Создайте
- создание
- Культура
- данным
- Интеграция данных
- ДАТАВЕРСИЯ
- доставить
- описывать
- описано
- описание
- обнаружить
- эффективно
- включить
- лиц
- Эпоха
- существенный
- События
- Excel
- захватывающий
- ожидать
- Объяснимость
- объясняя
- выраженный
- и, что лучший способ
- ткань
- знакомый
- несколько
- финансовый
- финансовые услуги
- от
- порождать
- Go
- график
- граф нейронных сетей
- Графики
- Рост
- Медицина
- Товары для здоровья
- высококачественный
- исторический
- HTTPS
- улучшать
- улучшение
- in
- инновации
- интеграции.
- IT
- знания
- язык
- слоев
- изучение
- объектив
- LINK
- машина
- обучение с помощью машины
- Создание
- производство
- согласование
- Метаданные
- метод
- модель
- Модели
- БОЛЕЕ
- самых
- натуральный
- Естественный язык
- Изучение естественного языка
- сетей
- нервный
- нейронные сети
- Новые
- Новости
- следующий
- ONE
- организация
- организации
- часть
- шаблон
- Фармацевтика
- Платон
- Платон Интеллектуальные данные
- ПлатонДанные
- возможное
- потенциал
- прогнозирования
- Predictions
- обработка
- производит
- Произведенный
- Программы
- обеспечивать
- Квантовый
- квантовые вычисления
- вопрос
- реализация
- Отношения
- результат
- Шкала
- бесшовные
- Поиск
- выбор
- Самообслуживание
- Услуги
- должен
- значительный
- просто
- упрощение
- Решения
- Источники
- речь
- шип
- стандарт
- Начало
- Начало
- поставка
- цепочками поставок
- избыток
- системы
- взять
- Технологии
- terms
- Ассоциация
- мир
- следовательно
- Через
- в
- переход
- прозрачный
- троек
- ОЧЕРЕДЬ
- Оказалось
- лежащий в основе
- понимание
- использование
- пользователей
- с помощью
- W3C
- Что
- который
- в то время как
- будете
- в
- Мир
- письменный
- год
- лет
- зефирнет