Разблокировка потенциала ИИ: Трансформация данных с помощью графов и ИИ

В современном мире, ориентированном на данные, искусственный интеллект (ИИ) обладает необыкновенным потенциалом для трансформации отраслей. Однако препятствия, такие как галлюцинации, проблемы с доверием и недостаток объяснимости, часто мешают широкому внедрению. Эта статья исследует, как переход от анализа данных в 2D к 3D с использованием графов и ИИ может раскрыть полный потенциал этих технологий, обеспечивая более надежные и проницательные результаты.

Ключевые выводы

• Трансформация данных с помощью графовых данных и ИИ расширяет возможности анализа.
• Объяснимый ИИ может устранить проблемы доверия и внедрения.
• Графы знаний предоставляют контекст и взаимосвязи для выводов ИИ.
• Модели безопасности с нулевым доверием обеспечивают надежные приложения ИИ.
• Графовые базы данных позволяют агентам ИИ решать реальные проблемы.

Сила трансформации данных с помощью графов и ИИ

Понимание ограничений анализа данных в 2D

Традиционный анализ данных часто опирается на двумерные (2D) форматы, такие как электронные таблицы или реляционные базы данных. Хотя они хорошо подходят для простых задач, им сложно уловить сложные взаимосвязи и контекстные детали, присутствующие во многих реальных наборах данных. Например, просмотр финансовых транзакций в таблице затрудняет быстрое определение связей между плательщиками, получателями и другими связанными объектами без более продвинутого представления. Форматы 2D обычно не способны эффективно анализировать эти взаимосвязи. Было бы здорово, если бы результаты ИИ были по-настоящему объяснимыми?

В этом и заключается проблема. Текущие системы и пользователи видят данные в виде строк и столбцов.

Вот почему некоторые клиенты Data2 постоянно искали большую прозрачность, объяснимость и понимание операций ИИ. В средах, где неудача недопустима, это становится еще более критическим.

Принятие третьего измерения: Введение в графовые базы данных и ИИ

Графовые базы данных предлагают многообещающую альтернативу, представляя данные в виде узлов и ребер, создавая трехмерную (3D) сеть взаимосвязанной информации. Этот подход обеспечивает более естественное и интуитивное представление сложных взаимосвязей. Сочетание ИИ с графовыми данными открывает мощные аналитические возможности, превосходящие традиционные методы.

Графовые базы данных особенно хороши при ответе на вопросы, такие как:

• Как ваши данные связаны с другими объектами?
• Расскажите мне об этом.

В отличие от реляционных баз данных (таких как Excel или SQL), графы соединяют точки данных более широко, хотя каждое соединение требует больше усилий для установления.

На практике это выглядит так:

• Визуальные представления взаимосвязанных концепций.
• Легкое определение того, что с чем связано.
• Исследование связующей ткани между объектами или отношениями внутри структуры данных.

Джон Брютон отмечает, что сила подхода Data2 заключается в помощи командам разведки и аналитики в исследовании связующей ткани между объектами и отношениями внутри структуры данных.

Преимущества объяснимого ИИ

Одно из ключевых преимуществ трансформации анализа данных с помощью графов и ИИ — это достижение объяснимого ИИ (XAI). Это означает, что люди могут понять логику принятия решений, основанных на ИИ, что способствует доверию и прозрачности.

Объяснимость особенно важна в таких секторах, как здравоохранение, финансы и государственное управление, где ответственность и прозрачность необходимы. Это помогает смягчить дрейф модели и повышает уверенность в результатах ИИ.

• Снижение рисков за счет доказательства валидности результатов, получения поддержки.
• Понимание «как» и «почему» решений ИИ, улучшение аудита и объяснений.

Дэниел Буковски упоминает, что одной из целей Data2 было создание прослеживаемых, прозрачных и объяснимых результатов.

Data2: Трансформация данных с помощью графов и ИИ

Создано для отраслей с высокими ставками

Data2 был запущен в середине 2023 года под руководством Джона Брютона с целью обслуживания отраслей, сталкивающихся с высокорисковыми сценариями, такими как:

• Оборона
• Разведка
• Энергетика
• Финансы
• Здравоохранение

Их программная платформа сосредоточена на обеспечении прослеживаемости, объяснимости и прозрачности данных.

Data2 использует инструменты, такие как Cursor и GitHub CoPilot, для упрощения разработки кода.

Как Data2 использует Neo4j для соединения данных

Data2 построен на графе знаний Neo4j, предназначенном для интеграции данных из различных источников и применения ИИ для лучшего понимания данных и их контекста. Neo4j упрощает исследование связей для осмысления данных, расширяя возможности приложений ИИ.

Сильные стороны Neo4j включают:

• Отсутствие фиксированной отправной точки, в отличие от линейных таблиц данных.
• Понимание отношений внутри структур данных для бесшовного соединения всех точек.
• Гибкость с ИИ, обеспечивающая прослеживаемые, прозрачные и объяснимые решения.

Крупные игроки, такие как Microsoft и Google, также используют Neo4j по схожим причинам.

Действенные шаги для трансформационной аналитики данных

Чтобы использовать трансформационный потенциал графовых баз данных и ИИ, выполните следующие шаги:

1. Определите ключевые взаимосвязи в ваших данных.
2. Выберите подходящую структуру данных (графы, векторные базы данных и т.д.).
3. Встройте неструктурированные данные, отслеживая каждую связь и ее контекст.
4. Обогатите графовые данные, контекстуализируя связи.
5. Внедрите методы объяснимого ИИ для прозрачности.
6. Приоритет безопасности с нулевым доверием для приложений с высокими ставками.
7. Инвестируйте в обучение и документацию.

Цены Data2

Запланируйте консультацию с Data2, чтобы изучить индивидуальные решения для таких отраслей, как энергетика, оборона и финансы. На их сайте перечислены некоторые высокоуровневые примеры использования.

Плюсы и минусы графовых баз данных с ИИ

Плюсы

• Улучшенный анализ взаимосвязей для сложных наборов данных.
• Улучшенное контекстное понимание с помощью алгоритмов ИИ.
• Включение объяснимых моделей ИИ для большей прозрачности.
• Увеличение выводной мощности по мере снижения затрат на технологии.

Минусы

• Сложная реализация и управление требуют специализированных знаний.
• Масштабирование графовых баз данных и моделей ИИ может быть дорогостоящим и сложным.
• Алгоритмы ИИ могут унаследовать предвзятость из обучающих данных, что приводит к несправедливым результатам.

Основные функции Data2

Data2 был разработан, чтобы сделать ИИ полезным и надежным в отраслях с высокими ставками. Ключевые функции включают:

• Цепочка познания: Прослеживаемость выводов ИИ от сырых данных до инсайтов.
• Модель безопасности с нулевым доверием: Обеспечивает безопасность и целостность данных на каждом узле.
• Инструменты без кода: Доступ к векторным хранилищам, графовым базам данных и визуализациям через единый интерфейс.

Примеры использования Data2

Data2 решает бизнес-задачи в таких областях, как:

• Обнаружение мошенничества.
• Предотвращение внутренних угроз.
• Смягчение угроз.
• Полный обзор пациента.
• Анализ социальных сетей.

Часто задаваемые вопросы

Какие распространенные барьеры для внедрения ИИ?

Галлюцинации, проблемы с доверием и трудности с объяснимостью препятствуют широкому внедрению.

Каким отраслям больше всего нужен объяснимый ИИ?

Отрасли, требующие нулевой терпимости к ошибкам, такие как оборона, разведка, энергетика, финансы и здравоохранение, являются основными кандидатами.

Что такое граф знаний?

Граф знаний — это набор взаимосвязанных описаний объектов, событий и концепций реального мира.

Является ли Data2 графовой базой данных?

Нет, Data2 — это платформа, построенная на графовой базе данных Neo4j.

Будущее графовых баз данных и ИИ

Слияние графовых баз данных и ИИ обладает огромным потенциалом для анализа данных, обнаружения знаний и интеллектуального принятия решений. Комбинируя сильные стороны обоих технологий...