הכלים הטובים ביותר בגרף ידע של בינה מלאכותית ב2024

גרף הידע הוא ייצוג מובנה של ידע המקשר בין ישויות שונות, תכונותיהן והקשרים ביניהן. בהקשר של AI, גרפי ידע משחקים תפקיד חיוני בהנעת סיבוב חכם, עיבוד שפה טבעית וקבלת החלטות מבוססת ידע.

על ידי מיפוי של מושגים, ישויות ויחסים במציאות, גרפי ידע מספקים בסיס סמנטי עבור מערכות AI להבין ולהסיק על תחומים מורכבים. הם עוזרים למודלי AI להבין טוב יותר את ההקשר והמשמעות מאחורי הנתונים, מה שמוביל לתפוקות מדויקות ורלוונטיות יותר.

גרף ידע מתקדם ביותר בדרך כלל כולל את המרכיבים והתכונות העיקריים הבאים:

• ייצוג ישות מקיף: גרף הידע צריך לכלול מגוון רחב ומקיף של ישויות, כולל אנשים, ארגונים, מיקומים, אירועים, מושגים ועוד, כאשר לכל אחת מהן תכונות ומאפיינים מפורטים.
• מיפוי יחסים חזק: גרף הידע צריך לתפוס בדיוק את סוגי היחסים השונים בין ישויות, כגון יחסים היררכיים, אסוציאטיביים וסיבתיים, כדי לאפשר הסקה ורציונל מורכבים.
• העשרה סמנטית: גרף הידע צריך לשלב הערות סמנטיות ומונחונים כדי לספק הבנה עמוקה יותר של המשמעות והקשר של הישויות והיחסים ביניהן.
• למידה והתפתחות מתמשכת: גרף הידע צריך להיות מסוגל להרחיב ולעדכן את הידע שלו באופן מתמשך על ידי קליטת מקורות נתונים חדשים ושילוב המידע העדכני ביותר.
• אינטגרציה מולטימודלית: גרף הידע צריך לשלב ולקשר בין מודליות נתונים שונות, כגון טקסט, תמונות ונתונים מובנים, כדי לספק הבנה כוללת ורב-הפניתית של הישויות והקשרים ביניהן.
• הסבירות והפרשנות: גרף הידע צריך לתמוך בהסבר של תהליכי ההסקה והקבלת ההחלטות שלו, מה שהופך את תפוקות המערכת שקופות ומהימנות יותר.

מערכות AI מבוססות גרף ידע יכולות להיות מנוצלות במגוון רחב של יישומים מעשיים:

• חיפוש חכם והמלצות: על ידי הבנת הקשרים הסמנטיים בין ישויות, מערכת AI מבוססת גרף ידע יכולה לשפר את יכולות החיפוש, לספק המלצות אישיות ורלוונטיות יותר ולאפשר גילוי חקרני.
• שאלות ותשובות ו-AI שיחתי: גרף ידע יכול לאפשר לעוזרים AI לענות על שאלות מורכבות ורגישות להקשר על ידי ניצול הידע המובנה והיכולות ההסקתיות.
• גילוי הונאה וניהול סיכונים: גרפי ידע יכולים לסייע בזיהוי דפוסים, קשרים וחריגות בנתונים כדי לאתר פעילויות הונאה ולהעריך סיכונים ביתר יעילות.
• מחקר ביו-רפואי וגילוי תרופות: גרפי ידע יכולים לשלב ולקשר נתונים ביו-רפואיים מגוונים, מאפשרים למערכות AI לחשוף תובנות חדשות, לזהות יעדי תרופות פוטנציאליים ולזרז את תהליך גילוי התרופות.
• תכנון עירוני וטכנולוגיות חכמות: גרפי ידע יכולים למפות את התלות המורכבת בתוך תשתיות העיר, מערכות התחבורה והתכנון העירוני כדי לתמוך בקבלת החלטות מושכלת יותר ובאופטימיזציה.
• חינוך והכשרה אישיים: על ידי הבנת הידע, המיומנויות והעדפות הלמידה של הלומד, מערכת AI מבוססת גרף ידע יכולה לספק תכנים חינוכיים מותאמים אישית וחוויות למידה אדפטיביות.

בניית גרף ידע מתקדם ביותר מציבה מספר אתגרים טכניים ושיקולים:

• אינטגרציה וניקוי נתונים: שילוב מקורות נתונים מגוונים, פתרון אי-הבחנה בין ישויות והבטחת איכות ועקביות הנתונים הם קריטיים לבניית גרף ידע מקיף ומהימן.
• ייצוג ידע בקנה מידה גדול: פיתוח מודלי ייצוג ידע יעילים וקשישים לטיפול בנפח וברמת המורכבות הגוברים של ישויות, יחסים ומאפיינים בתוך גרף הידע.
• חילוץ ידע אוטומטי: עיצוב טכניקות רובסטיות לחילוץ והסקת ידע באופן אוטומטי ממקורות נתונים לא מובנים וחצי-מובנים, כגון טקסט, תמונות ודפי אינטרנט.
• הסקה והיסק בהקשר: הפעלת גרף הידע לביצוע הסקה והיסק בהקשר על ידי ניצול הבנת שפה מתקדמת, היסק מובן והסתברותיות.
• למידה והתפתחות מתמשכת: יישום מנגנונים לגרף הידע להרחבה, עדכון ושיפור מתמשכים של בסיס הידע שלו ככל שמידע חדש נהיה זמין.
• אינטגרציה מולטימודלית: שילוב והקצאה של מודליות נתונים שונות, כגון טקסט, תמונות ונתונים מובנים, בתוך גרף הידע כדי לספק הבנה כוללת יותר.
• הסבירות והמהימנות: פיתוח גישות להפיכת מערכות AI מבוססות גרף ידע לשקופות יותר, ניתנות לפרשנות ומהימנות, מאפשרות למשתמשים להבין את ההיגיון מאחורי תפוקות המערכת.

הערכה ובנצ'מרקינג של מערכות AI מבוססות גרף ידע כוללים מספר שיקולים עיקריים:

• הערכה ספציפית למשימה: הגדרה ומדידה של ביצועי המערכת במשימות יישומיות ספציפיות, כגון שאלות ותשובות, קישור ישויות, استخراج יחסים והיסק.
• מדדי איכות גרף הידע: הערכת הכיסוי, הדיוק, השלמות והעקביות של גרף הידע באמצעות מדדים כמו כיסוי ישויות ויחסים, דיוק ניבוי קישורים והיישור אונטולוגי.
• יכולות הסקה והיסק: הערכת יכולת המערכת לבצע הסקה מורכבת, להסיק היסקים לוגיים ולייצר תפוקות רלוונטיות להקשר.
• אינטגרציה ויישור מולטימודלי: הערכת יכולת המערכת לשלב ולקשר בצורה יעילה ידע ממודליות נתונים שונות, כגון טקסט, תמונות ונתונים מובנים.
• הסבירות והפרשנות: מדידת השקיפות של המערכת והיכולת להסביר את תהליכי ההסקה והקבלת ההחלטות שלה למשתמשים.
• מדדים מבוססי משתמש: שילוב של משוב, שביעות רצון ואמון הקצה של המשתמשים כחלק מתהליך ההערכה כדי להבטיח שימושיות מעשית ונוחות משתמש.
• בנצ'מרקינג מול מאגרי נתונים מוכרים: השוואת ביצועי המערכת אל מול בנצ'מרקים וערכות נתונים מוכרים, כמו אלה המשמשים בכנס השנתי של Knowledge Graph Conference (KGC) ובאתגר הרשת הסמנטית.
• הערכה ופיקוח מתמשכים: הקמת מנגנונים להערכה ופיקוח מתמשכים על ביצועי, עמידות והסתגלות מערכת ה-AI מבוססת גרף הידע לצרכים משתנים של משתמשים ונוף הנתונים.