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什麼是語義AI?

機器學習與知識圖的融合
下載白皮書

語義人工智能(Semantic AI)是一種具有技術和組織優勢的方法。它不僅僅是“另一種機器學習算法”。這是一種基於技術和組織措施的人工智能策略,將在整個數據生命周期中實施。

語義人工智能結合了徹底選擇的方法和工具,解決了最常見的用例,如分類建議以高度精確的方式。目前的經驗表明,人工智能計劃經常因為缺乏適當的數據或低數據質量而失敗。語義知識圖被用於語義增強AI架構的核心,它為更自動化的數據質量管理提供了手段。

管理支持人工智能的數據不是一個一次性的項目,而是一個持續的活動,應該正式成為數據管理策略的一部分

Gartner(2017):“人工智能的四個數據管理最佳實踐

語義AI的六個核心方麵

數據質量

語義豐富的數據為更好的數據質量提供了基礎,並為特征提取提供了更多的選項。這使得機器學習算法計算的預測和分類精度更高。有了知識圖,就可以使用高級數據模型,使數據在各種上下文中可解釋和可重用。(參見:PoolParty語義分類器

沒有黑盒

與隻有少數專家真正理解底層技術的“像魔法一樣工作”的人工智能技術形成鮮明對比的是,語義人工智能尋求提供一種基礎設施,以克服人工智能係統開發者和其他利益相關者(包括消費者和決策者)之間的信息不對稱。語義人工智能最終導致人工智能治理在三個層麵上起作用:技術層麵、倫理層麵和法律層麵。

結構化數據符合文本

大多數機器學習算法都能很好地處理文本或結構化數據,但很少將這兩種類型的數據結合起來作為一個整體。語義數據模型可以彌合這一鴻溝。所有格式(如XML、關係數據、CSV和非結構化文本)的業務和數據對象之間的鏈接和關係都可以用於進一步分析。這允許我們鏈接數據,甚至跨異構數據源提供數據對象作為訓練數據集,這些數據集由結構化數據和文本信息同時組成。

數據即服務

基於W3C標準的關聯數據可以作為企業級數據平台,幫助以更經濟有效的方式為機器學習提供培訓數據。可以從知識圖或語義數據湖中提取高質量的數據,而不是根據應用程序或用例生成數據集。通過這種基於標準的方法,內部數據和外部數據也可以自動鏈接,可以作為一個豐富的數據集用於任何機器學習任務。

混合方法

語義人工智能是符號人工智能和統計人工智能方法的結合。虛擬地彈奏AI鋼琴意味著,對於給定的用例,不同的利益相關者,不僅是數據科學家,還包括過程所有者或主題專家,從可用的方法和工具中選擇,並協作開發最可能適合解決潛在問題的工作流。例如,可以將基於機器學習的實體提取與基於語義知識圖和相關推理能力的文本挖掘方法相結合,獲得最優結果。

自優化機器

語義人工智能是下一代人工智能。機器學習可以幫助擴展知識圖(例如,通過“基於語料庫的本體學習”或通過基於“傳播激活”的圖映射),反過來,知識圖可以幫助改進ML算法(例如,通過“遠程監督”)。這種集成方法最終會導致係統在初始設置階段之後像自優化機器一樣工作,同時對底層知識模型是透明的。

受益於數據生命周期中的語義AI

數據是數字經濟的燃料,也是每個人工智能應用的基礎資產。語義AI解決了對可解釋和有意義數據的需求,並提供了從數據生命周期的一開始就創建此類數據的技術。

公司擁有並不斷生成數據,這些數據分布在各種數據庫係統中。當涉及到新用例的實現時,通常需要非常具體的數據。

問題出現了,如果這個數據是可用的,如果是,在哪裏。在許多情況下,如果可以鏈接各種數據源,甚至可以自動推斷出有價值的數據。應用程序通常會不斷發展,需要來自其他地方的額外數據。為特定應用程序生成數據並不意味著源係統中的數據工作流將被替換。這可能會導致組織中的數據重複。

這幾個例子已經說明了敏捷數據管理的複雜性。這絕不僅僅是一種技術責任,而是說明了一個中央數據治理框架對數字化企業(包括其產品和服務)的重要性。欧宝登录地址

可持續語義人工智能策略的五個關鍵考慮

人工智能的引入正在成為組織和社會的遊戲規則改變者。雖然企業願意投資人工智能,但很難明確如何開始。我們認為,將語義人工智能集成到組織策略中是人工智能治理的第一步。這是因為語義web技術可以為AI在企業範圍內的推廣提供基礎。因此,我們提供了五個關鍵考慮,以幫助您實現語義人工智能的承諾。

采用人工智能的計劃:

定義您的實際業務需求,並了解人工智能技術的成熟度級別。基於您的執行能力,將語義AI作為一種組織策略。語義人工智能為您提供了一個未來的框架,以支持數據集成的人工智能,您的第一個戰略步驟。

避免黑盒:

要相信隻有少數專家了解潛在技術的人工智能應用的結果,是人工智能社區無法解決的一個挑戰。語義人工智能允許多個利益相關者開發和維護人工智能應用程序。通過這種方式,您將減輕對專家和技術的依賴,並了解事情是如何工作的。

使用關聯數據生命周期:

從數據捕獲到數據使用,語義AI幫助您在數據生命周期的任何步驟生成、維護和提高數據質量。您將從易於實施的數據驅動計劃中獲利。對於底層數據集沒有任何特定知識的主題專家可以提供從哪裏開始的指導。

清理你的數據:

數據是每個AI應用程序的基礎資產。語義人工智能建立了專業的信息管理和數據治理基礎設施,幫助您鏈接和豐富內容資產的語義,以獲得幹淨的數據,支持您的人工智能工作。

包括主題專家:

通過組織中最重要的資產——員工的輸入,提高數據的質量。語義AI使沒有數學或軟件工程技能的主題專家能夠理解數據處理背後的邏輯,並利用他們的領域特定知識做出貢獻。

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