Dix ans d'histoire de développement de Google Knowledge Graph

En 2018, Gartner a annoncé pour la première fois que les graphes de connaissances étaient une technologie émergente ; 26 ans après le Resource Description Framework de 1996 (un modèle de données graphiques qui a ouvert la voie à une sémantique sujet-verbe-objet standard), les graphes de connaissances viennent d'être publiés. atteint le sommet de la courbe des maturités.

Il y a 10 ans, Google (aujourd'hui filiale de la société holding Alphabet) mentionnait le terme « graphe de connaissances » et décrivait de manière générale le fonctionnement de son graphe de connaissances.

Et il y a 20 ans, Tim Berners-Lee, James Hendler et Ora Lassila ont publié leur premier article décrivant le Web sémantique qu'ils envisageaient. De nombreux graphes de connaissances sont construits à l'aide de normes sémantiques mises en œuvre par le W3C il y a au moins 10 ans.

C’est intéressant de réfléchir à ce qui s’est passé après ça. Au cours de la dernière décennie, Alphabet est progressivement devenue l’une des six plus grandes sociétés au monde, avec une capitalisation boursière (la valeur totale des actions en circulation) de plus de 1 000 milliards de dollars.

Voici où Alphabet se classe par rapport à ses sociétés informatiques les plus proches en termes de capitalisation boursière début 2022 :

Que font ces leaders de la capitalisation boursière en termes de graphes de connaissances ?

J'ai effectué quelques recherches documentaires pour analyser lesquelles de ces entreprises illustrées ont travaillé sur le développement de graphiques de connaissances au cours de la dernière décennie :

• Apple a acquis un projet issu du Stanford Research Institute (SRI) en 2010, Siri. Tom Gruber est co-fondateur de l'équipe SRI. En tant que pionnier dans le domaine de l’IA humaine dans la boucle, Gruber a publié des résultats sur la conception d’une ontologie de partage de connaissances au SRI en 1993. Plus tard en 2019, les notes de travail d'Apple décrivaient le travail de son équipe Knowledge Graph Engineering comme suit :

Aaron Bradley via Twitter, 19 janvier 2019

• Développé par Microsoft Research Asia en 2010 Développement du stockage de graphiques distribués Trinity et publication sa fonction de graphe RDF en mémoire dans un article de 2013. Depuis des années, Satori est la version Microsoft d'un graphe de connaissances/faits, similaire au graphe de connaissances de Google. Microsoft Academic Knowledge Graph (MAKG) est apparu vers 2019. L'entreprise a mentionné dans une offre d'emploi en 2022 pour un scientifique des données et de l'analyse que conduire « l'innovation dans les modèles et algorithmes de graphiques de connaissances commerciales » était une exigence pour le poste.

•Pendant des années, Amazon a semblé hésitant à embaucher des professionnels de l'ontologie, mais à la fin des années 2010, il s'est lancé dans le développement d'un graphe de connaissance des produits. L'assistant conversationnel Alexa est basé sur le graphique de connaissances, le langage de représentation de signification (MRL) d'Alexa est basé sur le graphique et un article sur le sujet a été publié en 2016. L'équipe Alquist de l'Université technique tchèque a remporté le 4e prix annuel Alexa pour le graphique de connaissances conversationnelles qui constitue la base de l'assistant intelligent Alquist 3.0 2020.

•Meta (Facebook) a annoncé le Facebook Graph en mars 2013, le rendant disponible à tous les utilisateurs anglophones américains de Facebook d'ici juin 2013. Le graphique contient des informations sur un milliard d’utilisateurs différents de Facebook à l’époque. Graph continuera d’être disponible pour les utilisateurs en 2022.

• Alphabet (Google) a annoncé son Knowledge Graph en 2012 et continue de compter parmi son personnel des professionnels de l'ontologie et des architectes de données expérimentés dans les normes sémantiques.

•Tesla – Je n'ai trouvé aucune preuve que Tesla utilise des graphiques de connaissances.

Le premier graphe de connaissances de Google

Voici une illustration que Google utilise pour décrire son graphe de connaissances. Il s'agit d'un graphique orienté avec des entités nommées (Da Vinci, Mona Lisa et le Louvre) et des relations nommées qui montrent les relations entre les entités.

Ce diagramme montre les fragments de contexte qui peuvent être développés et connecter le style Tinker Toy à un autre diagramme sémantique compatible. Il s'agit d'un processus profondément intégré qui est beaucoup plus simple et évolutif que la table de relations liée. Pour réduire le nombre de clics pour obtenir des informations, Google remplit ensuite la fiche info avec une sélection de fragments de Da Vinci, le contenu étant affiché directement sur la page de résultats. En 2016, il y avait 100 milliards de résultats de recherche par mois sur Google, et un tiers d'entre eux étaient accompagnés d'un panel de connaissances.

La page de résultats de recherche Google répond généralement rapidement aux résultats renvoyés, et le moteur de recherche et l'algorithme garantiront si vous êtes intéressé par ces résultats de recherche.

Le Knowledge Graph des années 2020

Avance rapide jusqu'en 2020. Gartner a ensuite tracé le graphique des connaissances près du pic de la période d'attentes exagérées dans son cycle de battage médiatique sur l'intelligence artificielle.

En 2018, Gartner a annoncé pour la première fois que les graphes de connaissances étaient une technologie émergente ; 26 ans après le Resource Description Framework de 1996 (un modèle de données graphiques qui a ouvert la voie à une sémantique sujet-verbe-objet standard), le graphe de connaissances. a atteint le sommet de la courbe des maturités.

Bien sûr, il convient de noter que la théorie derrière les réseaux de neurones remonte à 1873, tandis que les recherches spécifiques sur les réseaux de neurones dans l'IA ont commencé en 1943. Mais ce n’est que dans les années 1990 que l’informatique, les réseaux et le stockage ont fait de grands progrès et que les réseaux neuronaux se sont imposés. De nombreux experts en IA affirment que les algorithmes de réseaux neuronaux actuels ressemblent passablement à ceux développés au début de l’« IA ».

Les technologies qui évoluent lentement sont peut-être celles qui ont le plus d'impact

De nombreuses autres entreprises ont fait des progrès significatifs dans leur mise en œuvre respective des graphes de connaissances. Du 28 février au 1er mars, Semantic Arts a organisé son premier événement en ligne sur la transformation des données d'entreprise et l'adoption des graphes de connaissances. Certains des intervenants sont les suivants :

• Parsa Mirhaji de l'hôpital Montefiore

• Thomas Hubauer de Siemens

• Ben Gardner et Colin Wood d'AstraZeneca

• Katarinna Kari d'IKEA

• Peter Hutzli du Swatch Group

Il est trop tôt pour dire que les graphiques de connaissances sont devenus courants, mais il est clair que de plus en plus d'entreprises Fortune Global 1000 adoptent cette technologie pour de nombreuses utilisations différentes.

Titre original : Dix ans de Google Knowledge Graph

Auteur : Alan Morrison

Source de l'article : https://www.datasciencecentral.com/ten-years-of-google-knowledge-graph/

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