Google 지식 그래프의 10년 개발 역사

2018년 Gartner는 1996년 리소스 설명 프레임워크(표준 주어-동사-객체 의미론의 길을 열어준 그래프 데이터 모델) 이후 26년 만에 처음으로 지식 그래프를 새로운 기술로 발표했습니다. 성숙도 곡선의 정점에 도달했습니다.

10년 전, 구글(현 지주회사 알파벳의 자회사)은 '지식 그래프'라는 용어를 언급하며 지식 그래프가 어떻게 작동하는지 전반적으로 설명했습니다.

그리고 20년 전, Tim Berners-Lee, James Hendler, Ora Lassila는 그들이 구상한 시맨틱 웹을 설명하는 첫 번째 기사를 출판했습니다. 많은 지식 그래프는 최소 10년 전에 W3C에서 구현한 의미론적 표준을 사용하여 구축되었습니다.

그 이후에 무슨 일이 일어났는지 생각해보면 흥미롭습니다. 지난 10년 동안 알파벳은 시가총액(발행 주식의 총 가치)이 1조 달러가 넘는 세계 6대 기업 중 하나로 점차 성장했습니다.

2022년 초 시가총액 측면에서 가장 가까운 IT 기업과 비교한 Alphabet의 순위는 다음과 같습니다.

지식 그래프 측면에서 시가총액 선두주자들은 무엇을 하고 있나요?

사진에 있는 회사 중 어느 회사가 지난 10년 동안 지식 그래프 개발에 참여했는지 분석하기 위해 몇 가지 탁상 조사를 했습니다.

• Apple은 2010년 Siri에서 SRI(Stanford Research Institute)에서 분리된 프로젝트를 인수했습니다. Tom Gruber는 SRI 팀의 공동 창립자입니다. Human-In-The-Loop AI 분야의 선구자로서 Gruber는 1993년 SRI에서 지식 공유 온톨로지 설계에 대한 결과를 발표했습니다. 2019년 후반에 Apple의 작업 노트에서는 지식 그래프 엔지니어링 팀의 작업을 다음과 같이 설명했습니다.

Aaron Bradley(Twitter, 2019년 1월 19일)

• 2010년 Microsoft Research Asia에서 개발 Trinity 분산 그래프 저장소 개발 및 출판 2013년 논문에서는 인메모리 RDF 그래프 기능을 소개했습니다. 수년 동안 Satori는 Google의 지식 그래프와 유사한 Microsoft의 지식/사실 그래프 버전이었습니다. MAKG(Microsoft Academic Knowledge Graph)는 2019년경에 등장했습니다. 회사는 2022년 데이터 및 분석 과학자 채용 공고에서 해당 직위의 요구 사항으로 '비즈니스 지식 그래프 모델 및 알고리즘의 혁신'을 추진한다고 언급했습니다.

•수년 동안 Amazon은 온톨로지 전문가 채용을 주저하는 것처럼 보였지만 2010년대 후반에 제품 지식 그래프 개발에 착수했습니다. Alexa 대화 도우미는 지식 그래프를 기반으로 하고, Alexa의 MRL(Meaning Representation Language)은 그래프를 기반으로 하며, 2016년에 해당 주제에 대한 논문이 출판되었습니다. 체코 공과대학교의 Alquist 팀은 2020년 Alquist 3.0 스마트 비서의 기반이 되는 대화형 지식 그래프로 제4회 Alexa Award를 수상했습니다.

•Meta(Facebook)는 2013년 3월 Facebook Graph를 발표하여 2013년 6월까지 모든 미국 영어권 Facebook 사용자가 사용할 수 있도록 했습니다. 그래프에는 당시 10억 명의 Facebook 사용자에 대한 정보가 포함되어 있습니다. 그래프는 2022년에도 사용자에게 계속 제공될 예정입니다.

• Alphabet(Google)은 2012년에 지식 그래프를 발표했으며 의미론적 표준에 경험이 있는 온톨로지 전문가와 데이터 설계자를 직원으로 계속 보유하고 있습니다.

•Tesla – Tesla가 지식 그래프를 사용하고 있다는 증거를 찾지 못했습니다.

Google의 초기 지식 그래프

다음은 Google이 지식 그래프를 설명하는 데 사용하는 그림입니다. 이것은 명명된 엔터티(다빈치, 모나리자, 루브르 박물관)와 엔터티 간의 관계를 보여주는 명명된 관계가 있는 방향성 그래프입니다.

이 다이어그램은 Tinker Toy 스타일을 개발하여 다른 호환 가능한 의미 체계 다이어그램에 연결할 수 있는 컨텍스트 조각을 보여줍니다. 이는 연결된 관계 테이블보다 훨씬 더 간단하고 확장성이 뛰어난 통합 프로세스입니다. 정보를 얻기 위한 클릭 수를 줄이기 위해 Google은 선택한 다빈치 조각으로 지식 패널을 채우고 해당 콘텐츠는 결과 페이지에 직접 표시됩니다. 2016년까지 Google에는 매월 1,000억 개의 검색 결과가 있었고 그 중 3분의 1에는 지식 패널이 포함되었습니다.

Google 검색 결과 페이지는 일반적으로 결과 반환에 신속하게 응답하며, 검색 엔진과 알고리즘은 사용자가 이러한 검색 결과에 관심이 있는지 확인합니다.

2020년대의 지식 그래프

2020년을 향해 빠르게 나아가세요. 이후 Gartner는 인공 지능 하이프 사이클에서 기대가 부풀려진 기간이 정점에 가까운 지식 그래프를 그렸습니다.

2018년 Gartner는 1996년 리소스 설명 프레임워크(표준 주어-동사-목적어 의미론의 길을 열어준 그래프 데이터 모델) 이후 26년 만에 처음으로 지식 그래프를 새로운 기술로 발표했습니다. 성숙도 곡선의 정점에 도달했습니다.

물론, 신경망의 기본 이론은 1873년으로 거슬러 올라가며, AI의 신경망에 대한 구체적인 연구 초점은 1943년에 시작되었다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 그러나 1990년대가 되어서야 컴퓨팅, 네트워킹, 스토리지가 큰 발전을 이루었고 신경망이 자리를 잡았습니다. 많은 AI 전문가들은 오늘날의 신경망 알고리즘이 "AI"가 막 시작되었을 때 개발된 알고리즘과 매우 유사하다고 말합니다.

천천히 진화하는 기술이 가장 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

다른 많은 기업도 각자의 지식 그래프 구현에서 상당한 진전을 이루었습니다. 2월 28일부터 3월 1일까지 Semantic Arts는 기업 데이터 변환 및 지식 그래프 채택에 관한 첫 번째 온라인 이벤트를 개최했습니다. 연사 중 일부는 다음과 같습니다.

• Montefiore 병원의 Parsa Mirhaji

• Siemens의 Thomas Hubauer

• AstraZeneca의 Ben Gardner 및 Colin Wood

• IKEA의 Katarinna Kari

• Swatch Group의 Peter Hutzli

지식 그래프가 주류가 되었다고 말하기에는 너무 이르지만 점점 더 많은 Fortune Global 1000 기업이 다양한 용도로 이 기술을 채택하고 있다는 것은 분명합니다.

원제: Google 지식 그래프의 10년

저자: Alan Morrison

기사 출처: https://www.datasciencecentral.com/ten-years-of-google-knowledge-graph/

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