Sepuluh tahun sejarah pembangunan Graf Pengetahuan Google

Pada 2018, Gartner pertama kali mengumumkan graf pengetahuan sebagai teknologi baru muncul Rangka Kerja Penerangan Sumber 1996 (data graf yang mengosongkan laluan untuk semantik subjek-kata kerja-objek standard. 26 tahun selepas kemunculan model Graf Pengetahuan untuk mencapai kemuncak keluk kematangan.

Sepuluh tahun yang lalu, Google (kini anak syarikat induk Alphabet) menyebut istilah "graf pengetahuan" dan secara amnya menerangkan cara graf pengetahuannya berfungsi.

Dua puluh tahun yang lalu, Tim Berners-Lee, James Hendler, dan Ora Lassila menerbitkan artikel pertama mereka yang menerangkan Web Semantik yang mereka bayangkan. Banyak graf pengetahuan dibina menggunakan piawaian semantik yang kemudiannya dilaksanakan oleh W3C sekurang-kurangnya 10 tahun yang lalu.

Menarik untuk memikirkan apa yang berlaku selepas itu. Sepanjang dekad yang lalu, Alphabet telah berkembang secara beransur-ansur menjadi salah satu daripada enam syarikat terbesar di dunia dengan permodalan pasaran (jumlah nilai saham tertunggak) lebih daripada $1 trilion.

Di sinilah kedudukan Alphabet berbanding syarikat IT yang terdekat dari segi had pasaran pada awal tahun 2022:

Bagaimanakah prestasi peneraju modal pasaran ini istilah graf pengetahuan?

Saya melakukan beberapa kajian meja untuk menganalisis syarikat mana yang ditunjukkan dalam rajah ini telah berusaha membangunkan graf pengetahuan sepanjang dekad yang lalu:

• Apple memperoleh Institut Penyelidikan Stanford pada 2010 (SRI) projek yang diperoleh daripada Siri. Tom Gruber ialah pengasas bersama pasukan SRI. Sebagai perintis dalam bidang AI manusia-dalam-gelung, Gruber menerbitkan keputusan mengenai reka bentuk ontologi perkongsian pengetahuan di SRI pada tahun 1993. Kemudian pada tahun 2019, nota kerja Apple menerangkan kerja pasukan Kejuruteraan Grafik Pengetahuannya seperti berikut:

Aaron Bradley melalui Twitter, 19 Januari 2019

• Microsoft Research Asia membangunkan storan graf teragih Trinity pada tahun 2010 dan menerbitkan fungsi graf RDF dalam ingatannya dalam kertas kerja 2013. Selama bertahun-tahun, Satori telah menjadi versi Microsoft bagi graf pengetahuan/fakta, serupa dengan Graf Pengetahuan Google. Graf Pengetahuan Akademik Microsoft (MAKG) muncul sekitar tahun 2019. Syarikat itu menyebut dalam pembukaan kerja 2022 untuk saintis data dan analitik yang memacu "inovasi dalam model dan algoritma graf pengetahuan perniagaan" sebagai keperluan untuk jawatan tersebut.

• Selama bertahun-tahun, Amazon kelihatan teragak-agak untuk mengupah profesional ontologi, tetapi pada penghujung 2010-an ia mula membangunkan graf pengetahuan produk. Pembantu perbualan Alexa adalah berdasarkan graf pengetahuan, Bahasa Perwakilan Makna Alexa (MRL) berdasarkan graf, dan kertas mengenai topik itu diterbitkan pada 2016. Pasukan Alquist dari Universiti Teknikal Czech memenangi Anugerah Alexa Tahunan ke-4 untuk graf pengetahuan perbualan yang menjadi asas pembantu pintar Alquist 3.0 2020.

•Meta (Facebook) mengumumkan Graf Facebook pada Mac 2013, menjadikannya tersedia kepada semua pengguna Facebook berbahasa Inggeris AS menjelang Jun 2013. Graf mengandungi maklumat mengenai satu bilion pengguna Facebook yang berbeza pada masa itu. Graf akan terus tersedia kepada pengguna pada tahun 2022.

• Alphabet (Google) mengumumkan graf pengetahuannya pada tahun 2012 dan terus mempunyai profesional ontologi dan arkitek data yang berpengalaman dalam piawaian semantik pada kakitangannya.

•Tesla – Saya tidak menemui sebarang bukti bahawa Tesla menggunakan graf pengetahuan.

Graf pengetahuan awal Google

Berikut ialah ilustrasi yang Google gunakan untuk menerangkan graf pengetahuannya. Ini ialah graf terarah dengan entiti bernama (Da Vinci, Mona Lisa, dan Louvre) dan menamakan hubungan yang menunjukkan hubungan antara entiti tersebut.

Rajah ini menggambarkan serpihan kontekstual yang boleh dibangunkan dan menyambungkan gaya Mainan Tinker kepada gambar rajah semantik lain yang serasi, satu proses penyepaduan yang lebih mendalam daripada memautkan jadual Perhubungan adalah lebih mudah dan lebih berskala. Untuk mengurangkan bilangan klik untuk mendapatkan maklumat, Google kemudian mengisi panel pengetahuan dengan pilihan serpihan da Vinci, dengan kandungan dipaparkan terus pada halaman hasil. Menjelang 2016, terdapat 100 bilion hasil carian sebulan di Google, dan satu pertiga daripadanya disertai oleh panel pengetahuan.

Halaman hasil carian Google biasanya bertindak balas dengan cepat untuk mengembalikan hasil, dan enjin carian serta algoritma akan memastikan sama ada anda berminat dengan hasil carian ini.

Graf Pengetahuan 2020-an

Cepat ke 2020. Gartner kemudiannya memplot graf pengetahuan berhampiran kemuncak tempoh jangkaan melambung dalam Kitaran Gembar-gembur Kecerdasan Buatan.

Pada tahun 2018, Gartner pertama kali mengumumkan graf pengetahuan sebagai teknologi baru muncul Rangka Kerja Penerangan Sumber 1996 (kaedah yang membersihkan jalan untuk semantik subjek-kata kerja-objek A penuh; 26 tahun selepas kemunculan model data graf, graf pengetahuan telah mencapai kemuncak keluk kematangan.

Sudah tentu, perlu diperhatikan bahawa teori di sebalik rangkaian saraf bermula pada tahun 1873, dan tumpuan penyelidikan khusus pada rangkaian saraf dalam AI bermula pada tahun 1943. Tetapi tidak sampai tahun 1990-an pengkomputeran, rangkaian dan storan mencapai kemajuan yang besar, dan rangkaian saraf mengambil alih. Ramai pakar AI mengatakan bahawa algoritma rangkaian saraf hari ini mempunyai persamaan yang berlalu dengan yang dibangunkan semasa "AI" baru bermula.

Teknologi yang berkembang secara perlahan mungkin paling memberi kesan

Banyak perusahaan lain telah mencapai kemajuan yang ketara dalam pelaksanaan graf pengetahuan masing-masing. Dari 28 Februari hingga 1 Mac, Semantic Arts mengadakan acara dalam talian pertamanya mengenai transformasi data perusahaan dan penggunaan graf pengetahuan. Beberapa penceramah termasuk yang berikut:

•Parsa Mirhaji dari Hospital Montefiore

•Thomas Hubauer dari Siemens

•Ben Gardner dan Colin Wood dari AstraZeneca

• Katarinna Kari dari IKEA

• Peter Hutzli dari Swatch Group

Masih terlalu awal untuk mengatakan bahawa graf pengetahuan telah menjadi arus perdana, tetapi jelas bahawa semakin banyak Fortune 》Global 1000 syarikat menerima pakai teknologi ini untuk pelbagai kegunaan.

Tajuk asal: Sepuluh tahun Graf Pengetahuan Google

Pengarang: Alan Morrison

Sumber artikel: https://www.datasciencecentral.com/ten-years-of- google-knowledge-graph/

Atas ialah kandungan terperinci Sepuluh tahun sejarah pembangunan Graf Pengetahuan Google. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!