2023 年将带来令人兴奋的人工智能和图形技术进步。 最引人注目的创新之一将是将量子程序转换为图形的能力,反之亦然。 自然语言理解将成为人工智能模型的一部分。 基于标准的语义层的采用将会激增,因为它们支持通过业务术语进行数据选择。 图神经网络 (GNN) 将成为标准 知识图 并且会出现因果知识图谱。
了解物理的人工智能
我们正在进入一个以物理为基础的人工智能时代。 基于量子计算程序是图的认识,因此应该可以使用图来创建量子程序。 在接下来的几年里,我们可以期待看到用 Lisp 编写的量子编译器以图形表示。 此外,可以转化为量子图学习求解器的图将会出现,并用于生成经典系统无法有效生成的有用解决方案。
自然语言理解
到 2023 年,我们将开始看到人工智能应用程序可以理解自然语言。 将从简单的模式匹配过渡到底层模型中的语言理解。 通过从分类法、本体论、语音技术和新的基于规则的方法入手——将有可能采用自然语言理解并立即将其转化为描述世界语用学的三元组。 这些三元组成为对世界的潜在本体描述,这对于使用自然语言产生高质量的人工智能至关重要。
基于标准的语义层
数据结构、数据湖和数据湖屋包含来自外部来源的大量非结构化和半结构化数据。 到 2023 年,应用基于 W3C 标准的组织将显着增加 语义层 在这些架构之上,数据资产由元数据以熟悉的业务术语描述,并使业务用户能够通过业务理解的视角来选择数据。 这种方法将提供对数据的无缝业务理解,从而培养一种文化 数据素养 和自助服务,同时简化数据集成和改进分析。
因果知识图谱
从创建发现事件之间因果关系的知识图开始,未来几年将看到因果人工智能的增长。 医疗保健、制药、金融服务、制造和供应链组织将把特定领域的知识图与因果图联系起来,并进行模拟,以超越依赖历史数据的基于关联的机器学习。 因果预测有可能通过使因果关系透明化来提高 AI 的可解释性。
图神经网络
图神经网络 (GNN) 擅长预测事件、解释事件并对实体进行大规模分类以提供惊人的准确性。 在未来一年及以后,公司将使用 GNN 作为一种 AI 方法,通过文本处理进行新闻分类、问答、搜索结果组织等,从而丰富知识图谱。
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- Sumber: https://www.dataversity.net/what-to-expect-in-2023-ai-and-graph-technology/
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