Khám phá cách biểu đồ kiến thức cách mạng hóa AI bằng cách mô hình hóa các mối quan hệ phức tạp, cho phép tìm kiếm ngữ nghĩa, đề xuất được cá nhân hóa, v.v.
Biểu đồ tri thức là một biểu diễn có cấu trúc của kiến thức dưới dạng các thực thể và mối quan hệ được kết nối với nhau. Nó mô hình hóa các khái niệm, thực thể trong thế giới thực và các mối quan hệ giữa chúng trong cơ sở dữ liệu đồ thị. Không giống như các cơ sở dữ liệu truyền thống lưu trữ dữ liệu theo hàng và cột, biểu đồ tri thức sử dụng các nút để biểu diễn các thực thể (như đối tượng, sự kiện, tình huống hoặc khái niệm) và các cạnh để biểu diễn các mối quan hệ giữa các thực thể này. Cấu trúc này cho phép lưu trữ và truy vấn dữ liệu phức tạp, được kết nối với nhau theo cách trực quan và linh hoạt hơn, khiến nó trở nên vô giá đối với nhiều ứng dụng trí tuệ nhân tạo và học máy khác nhau.
Về bản chất, một biểu đồ kiến thức bao gồm các nút và cạnh. Các nút biểu diễn các thực thể, có thể là bất kỳ thứ gì từ các vật thể và con người vật lý đến các khái niệm và sự kiện trừu tượng. Các cạnh, còn được gọi là các mối quan hệ, xác định cách các thực thể này được kết nối. Các mối quan hệ này được định hướng và gắn nhãn, làm tăng thêm sự phong phú về mặt ngữ nghĩa cho biểu đồ. Ví dụ, trong một biểu đồ kiến thức về phim ảnh, một nút có thể biểu diễn bộ phim "Inception", một nút khác có thể biểu diễn diễn viên "Leonardo DiCaprio" và một cạnh có thể kết nối chúng với mối quan hệ "acted_in".
Điểm mạnh của biểu đồ kiến thức nằm ở khả năng biểu diễn các mối quan hệ phức tạp và tạo điều kiện cho việc lý luận dữ liệu. Cấu trúc này cho phép:
Biểu đồ kiến thức ngày càng được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau trong AI và học máy do khả năng xử lý các mối quan hệ dữ liệu phức tạp và tạo điều kiện cho lý luận. Sau đây là một số ví dụ cụ thể:
Ngoài những ví dụ này, biểu đồ kiến thức được áp dụng trong các lĩnh vực như phân tích hình ảnh y tế để thể hiện kiến thức y tế và cải thiện độ chính xác của chẩn đoán, trong tự động hóa quy trình bằng rô-bốt (RPA) để nâng cao khả năng ra quyết định trong các quy trình làm việc tự động và trong phân tích dữ liệu để khám phá các mô hình và hiểu biết ẩn từ các tập dữ liệu lớn. Khi AI tiếp tục phát triển, biểu đồ kiến thức được kỳ vọng sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong việc tạo ra các hệ thống AI thông minh hơn, có nhận thức về ngữ cảnh và có thể giải thích được.