ナレッジグラフの過去と現在: ナレッジグラフがなぜ人気なのか?

[51CTO.com からのオリジナル記事] 近年、ナレッジグラフは、その強力な表現力、優れたスケーラビリティ、知識ベースの推論により、学界や産業界から大きな注目を集めています。同時に、人工知能におけるデータ処理と理解の需要が日々高まるにつれ、ナレッジグラフの人気が高まっています。
1. ナレッジグラフとは何ですか? ナレッジ グラフとは何ですか? ナレッジ グラフの概念は 2012 年に Google によって提案され、主に検索エンジンの品質を向上させ、ユーザーの検索エクスペリエンスを向上させるために使用されました。ナレッジ グラフの概念は新しいものではありません。そのアイデアは、1950 年代と 1960 年代に提案された知識表現の形式、つまりノードとエッジで構成される有向グラフ構造の知識ベースであるセマンティック ネットワークにまで遡ることができます。グラフのノードは現実世界に存在する「エンティティ」を表し、グラフのエッジはエンティティ間の「関係」を表します。ナレッジグラフは、エンティティ間の関係を効果的かつ直感的に表現できます。簡単に言えば、大量の異なる種類の情報を結び付けて関係性ネットワークを取得し、人々に「関係性」の観点から問題を分析する能力を提供することです。
2. ナレッジグラフの応用<br /> ナレッジグラフの最大の価値は、人工知能に認知能力と論理的能力を持たせることができる点にあります。ナレッジグラフの論理構造は人間の脳モデルに似ており、情報の入力と収集も人間によって提供されるため、人工知能の結論の信頼性が大幅に向上します。ナレッジ グラフの応用は現在、検索、推奨、質疑応答、説明、意思決定支援に集中しています。
たとえば、インテリジェント検索では、ナレッジ グラフによってユーザーのキーワードを意味的に拡張できるため、より豊富で包括的な情報を返すことができます。たとえば、人物の名前を検索すると、その人物に関連するすべての情報が返されます。これらの結果はグラフィカル ネットワークの形式で表示できるため、複雑な情報が直感的で明確なイメージで提示され、ユーザーはすべての情報を一目で確認してデータの視覚化を実現できます。
インテリジェント検索では、検索対象がテキスト、画像、ビデオ、オーディオ、コードであるかどうかにかかわらず、ナレッジ グラフは、コンテキスト情報がない場合でもツールがコア情報をすばやく識別するのに効果的に役立ち、検索中に必要に応じてさまざまな規模の検索操作を実行することもできます。
人間とコンピュータのインタラクションにおいて、ナレッジグラフは人間の脳のようなものであり、機械が外部情報を効率的に処理して人間の言語情報をよりよく理解できるようにすることで、Apple の Siri や Xiaomi の Xiao Ai などの音声アシスタントと同様に、人間とコンピュータのインタラクションをよりシンプルで自然なものにします。
リスク予測では、多次元データをもとに、顧客・企業・業界間のナレッジマップを構築し、業界団体の観点から業界や企業が直面するリスクを予測します。例えば、金融機関にとっての予測を立て、リスクを早期に回避することなどです。
3. ナレッジグラフが人気なのはなぜですか? ナレッジグラフは、ノードと関係性で構成されたグラフであり、現実世界のさまざまなシーンを直感的にモデル化し、「グラフ」という基本的かつ普遍的な「言語」を使用して、多彩な世界のさまざまな関係性を鮮明に表現します。したがって、従来のデータ保存およびコンピューティング方法と比較して、ナレッジグラフの利点は次のとおりです。
（1）関係性の強力な表現力。従来のデータベースは、通常、テーブル、フィールドなどを通じて読み取られますが、関係性の階層と表現は多様です。グラフ理論と確率グラフモデルに基づいて、複雑で多様な関連性分析を処理し、企業内のさまざまな役割関係の分析と管理のニーズを満たすことができます。
（2）人間のように考える：ナレッジグラフに基づくインタラクティブな探索的分析は、発見、検証、推論といった人間の思考プロセスをシミュレートすることができます。ビジネス担当者は専門家の助けを借りずに、プロセス全体を自分で完了することができます。
（3）高速フィードバックダイアグラムデータ保存方法。従来の保存方法と比較して、データ検索速度が高速です。ライブラリは、100万を超える潜在的なエンティティの属性分布を計算し、数秒で結果を返すことができ、人間とコンピューターの相互作用のリアルタイム応答を真に実現し、ユーザーが即座に決定を下すことを可能にします。
ナレッジ グラフは、人間の知識を構造化された知識システムにまとめることを目的としています。これは、人工知能が真の理解、記憶、推論を実現するための重要な基盤です。これは、挑戦的で非常に興味深い分野です。

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