Ein Wissensgraph ist eine strukturierte Darstellung von Wissen als miteinander verbundene Entitäten und Beziehungen. Er modelliert Konzepte der realen Welt, Entitäten und die Beziehungen zwischen ihnen in einer Graphdatenbank. Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanken, die Daten in Zeilen und Spalten speichern, verwenden Wissensgraphen Knoten, um Entitäten (wie Objekte, Ereignisse, Situationen oder Konzepte) darzustellen, und Kanten, um die Beziehungen zwischen diesen Entitäten darzustellen. Diese Struktur ermöglicht eine intuitivere und flexiblere Art der Speicherung und Abfrage komplexer, miteinander verbundener Daten, was sie für verschiedene Anwendungen der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens von unschätzbarem Wert macht.
Die wichtigsten Komponenten eines Knowledge Graph
Im Kern besteht ein Wissensgraph aus Knoten und Kanten. Knoten stehen für Entitäten, die von physischen Objekten und Menschen bis hin zu abstrakten Konzepten und Ereignissen reichen können. Die Kanten, auch Beziehungen genannt, legen fest, wie diese Entitäten miteinander verbunden sind. Diese Beziehungen sind gerichtet und beschriftet und verleihen dem Graphen einen semantischen Reichtum. In einem Wissensgraphen über Filme könnte zum Beispiel ein Knoten den Film "Inception" darstellen, ein anderer Knoten den Schauspieler "Leonardo DiCaprio", und eine Kante könnte sie mit der Beziehung "acted_in" verbinden.
Die Stärke eines Wissensgraphen liegt in seiner Fähigkeit, komplexe Beziehungen darzustellen und die Schlussfolgerungen aus den Daten zu erleichtern. Diese Struktur erlaubt es:
- Semantische Suche: Wissensgraphen verbessern die semantischen Suchfunktionen, indem sie den Kontext und die Bedeutung von Suchanfragen verstehen und nicht nur die Schlüsselwörter. Das führt zu relevanteren und genaueren Suchergebnissen.
- Datenintegration: Sie dienen als leistungsfähiges Instrument zur Integration von Daten aus verschiedenen Quellen in eine einheitliche und kohärente Struktur. Dies ist vor allem in großen Unternehmen wichtig, um eine ganzheitliche Sicht auf die Informationen zu erhalten.
- Schlüsse ziehen und ableiten: Durch das Durchlaufen des Graphen und die Analyse von Beziehungen können Wissensgraphen neues Wissen und Erkenntnisse ableiten, die nicht explizit angegeben sind. Diese Fähigkeit ist für fortgeschrittene KI-Anwendungen unerlässlich.
- Erklärbare KI (XAI): Die Graphenstruktur sorgt von Natur aus für Transparenz und macht es einfacher zu verstehen, wie KI-Systeme zu bestimmten Schlussfolgerungen kommen. Dies entspricht den Zielen von Explainable AI (XAI), die darauf abzielt, KI-Entscheidungsprozesse für Menschen verständlicher zu machen.
Anwendungen in KI und maschinellem Lernen
Wissensgraphen werden zunehmend in verschiedenen Bereichen der KI und des maschinellen Lernens eingesetzt, da sie komplexe Datenbeziehungen verarbeiten und Schlussfolgerungen ermöglichen können. Hier sind ein paar konkrete Beispiele:
- Empfehlungssysteme: E-Commerce-Plattformen und Content-Streaming-Dienste nutzen Wissensgraphen, um ausgefeilte Empfehlungssysteme aufzubauen. Durch die Zuordnung von Nutzerpräferenzen, Produktattributen und Beziehungen zwischen Produkten können diese Systeme hochgradig personalisierte und relevante Empfehlungen aussprechen. So kann ein Wissensgraph zum Beispiel auf der Grundlage von Schauspielern, Genres, Regisseuren und der Sehgewohnheiten der Nutzer/innen Filme empfehlen, die ihnen wahrscheinlich gefallen werden.
- Systeme zur Beantwortung von Fragen: Moderne Fragebeantwortungssysteme nutzen Wissensgraphen, um komplexe Anfragen zu verstehen und zu beantworten. Anstatt sich nur auf den Abgleich von Schlüsselwörtern zu verlassen, analysieren diese Systeme Fragen, identifizieren Entitäten und Beziehungen innerhalb des Wissensgraphen und generieren Antworten auf der Grundlage des strukturierten Wissens. Dies ist ein bedeutender Fortschritt gegenüber der traditionellen schlagwortbasierten Suche und nähert sich dem natürlichen Sprachverständnis (NLU) an.
Neben diesen Beispielen werden Wissensgraphen in Bereichen wie der medizinischen Bildanalyse eingesetzt, um medizinisches Wissen darzustellen und die Diagnosegenauigkeit zu verbessern, in der robotergestützten Prozessautomatisierung (RPA), um die Entscheidungsfindung in automatisierten Arbeitsabläufen zu verbessern, und in der Datenanalyse, um verborgene Muster und Erkenntnisse aus großen Datensätzen aufzudecken. Es wird erwartet, dass Wissensgraphen bei der Weiterentwicklung der KI eine immer wichtigere Rolle spielen werden, um intelligentere, kontextbewusste und erklärbare KI-Systeme zu ermöglichen.
