По мнению Gartner, технология графов, заняв нишу на рынке баз данных, может помочь нам разобраться во всем ИИ, который мы используем для понимания мира и нашего бизнеса в нем.

По прогнозам гиганта ИТ-аналитики, обработка графиков уже не будет последней в списке новых тенденций в области баз данных, и к 2023 году обработка графиков будет ежегодно расти на 100%.

Базы данных Graph используются для анализа сетевых взаимоотношений, например, в социальных сетях или собственности компании. Но, по словам Питера ден Хамера, старшего директора по исследованиям Gartner, они не собираются останавливаться на достигнутом.

«Главное, что нужно иметь в виду, — это то, что графики действительно есть везде, например, в нашем мозгу», — сказал Ден Хамер.

Выступая на саммите Gartner Data & Analytics Summit, он пояснил, что графическая технология станет основой новой тенденции: составного ИИ.

«Это одна из самых больших тенденций, которые мы наблюдаем сегодня в искусственном интеллекте», — сказал Ден Хамер. «Из-за растущей распространенности этой фундаментальной роли графа, мы видим, что это приведет к составному ИИ, который связан с представлением о том, что графы обеспечивают общую основу для достижения кульминации, или, если вам нравится сочетание заметных существующих и новых ИИ вместе взятые, они выйдут далеко за рамки нынешнего поколения полностью управляемого данными машинного обучения «.

Грубо говоря, графические базы данных работают, сохраняя объект в узле — скажем, человека или компанию — и затем описывая его отношения с другими узлами с помощью ребра, к которому могут быть привязаны различные параметры. По словам Ден Хамера, они не только используются специалистами по обработке данных для решения бизнес-задач, они также полезны в процессе анализа данных, чтобы помочь понять онтологию и улучшить интеграцию данных.

Читайте также:
Компьютеры немецких солдат могут быть заражены британским вирусом Regin

Между тем, графические базы данных часто полезны для специалистов по обработке данных, инженеров по обработке данных и экспертов в предметной области, пытающихся быстро понять, как структурированы данные, с использованием методов визуализации графов, чтобы начать «определение наиболее вероятных наиболее релевантных функций и входных переменных, которые необходимы для прогнозирования. или категоризация, над которой они работают », — добавил он.

График также может использоваться для помощи в проектировании функций, в этом сложном деле определения того, что важно в наборе данных. По его словам, они также могут быть использованы в качестве основы для новых типов нейронных сетей, чтобы помочь объяснить результаты ИИ и раскрыть бизнес-правила, лежащие в основе данных.

Статус графика повысился так, что Gartner включил его в число четырех лучших аналитических технологий, которые позволят предприятиям «адаптироваться к изменяющемуся миру».

«Будь то создание механизмов рекомендаций для систем обнаружения или мониторинга инфраструктуры, graph станет ключом к пониманию все более сложных взаимосвязей», — сказал главный докладчик и директор по исследованиям Gartner Гарет Хершель.

Другие в списке шумихи Gartner об аналитике данных включают «фабрику данных», уровень абстракции, который позволяет пользователю быстро получать нужные данные, а также контролировать безопасность и управление, а также генеративные состязательные сети, метод противопоставления одной модели машинного обучения другой. для генерации новых данных.

Гершель также поддержал OpenAI GPT-3, языковую модель машинного обучения, которая использует глубокое обучение для создания текста, похожего на человека.

Читайте также:
Дело о патентном тролле Wells Fargo всколыхнуло весь финансовый мир, поэтому Barclays и TD Bank присоединились к Open Invention Network • Реестр

«Эти методы генерации естественного языка позволят машинам рассказывать нам истории данных. Вместо того, чтобы мы становились грамотными в области данных, они становятся грамотными людьми», — заявил он.

Но есть и другие точки зрения на GPT-3, особенно когда речь идет о важных темах, явно маргинальных по отношению к основной западной культуре. Как один аспирант когнитивных наук отметил, генератор языка создал «фактически неверный и грубо расистский текст», например, на тему Эфиопии.

Потребность в графических базах данных, чтобы помочь понять методы искусственного интеллекта, или GPT-3 для передачи историй в данных, поднимает вопрос о том, всегда ли нам нужно больше инструментов для понимания или управления инструментами, которые у нас уже есть. Может, черепахи наверху будут, а также вниз. ®