هوش‌مصنوعی قابل درک بر روی گراف‌های دانش: یک بررسی

هوش‌مصنوعی قابل درک[1] (CAI) شکاف بین سیستم‌های پیچیده هوش‌مصنوعی و درک انسان را به ویژه از طریق ادغام گراف‌های دانش (KGs) پر می‌کند. KGها با سازماندهی داده‌ها در ساختارهای بهم پیوسته و غنی از نظر معنایی، شفافیت و اعتماد را در تصمیم‌گیری هوش‌مصنوعی افزایش می‌دهند. این نظرسنجی پیشرفت‌ها، روش‌ها و کاربردهای CAI را در KG ترکیب می‌کند و پتانسیل تحول‌آفرین آن‌ها را در صنایع برجسته می‌کند.

 

گراف‌های دانش: آینده یکپارچه‌سازی داده‌ها در سیستم‌های CRIS

گراف‌های دانش (KGs) به‌عنوان ابزارهای دگرگون‌کننده برای سیستم‌های اطلاعات تحقیقاتی کنونی (CRIS) در حال ظهور هستند و امکان یکپارچه‌سازی یکپارچه داده‌های تحقیقاتی پراکنده را فراهم می‌کنند و در عین حال اکتشافات علمی را تقویت می‌کنند. در زیر ترکیبی از نقش، مزایا، چالش‌ها و مسیرهای آتی آن‌ها، برگرفته از پیشرفت‌های اخیر در CRIS و حوزه‌های مرتبط مانند مراقبت‌های بهداشتی ارائه شده است:

 

گراف‌های دانش: فرصت‌ها و چالش‌ها

گراف‌های دانش (KGs) به عنوان ابزار قدرتمندی برای سازماندهی و بازنمایی اطلاعات پیچیده ظاهر شده‌اند و فرصت‌های قابل توجهی را برای تقویت سیستم‌ها و برنامه‌های هوش‌مصنوعی در زمینه‌های مختلف ارائه می‌دهند. با این حال، آنها همچنین با چندین چالش فنی روبرو هستند که باید به آنها رسیدگی شود. در زیر ترکیبی از فرصت‌ها و چالش‌های آنها آمده است:

  

تصویر سیستم‌های پرسشنامه مبتنی بر گراف دانش