释放AI潜力：通过图和AI转换数据

在当今数据驱动的时代，人工智能（AI）拥有改变各行各业的非凡潜力。然而，幻觉、信任担忧和缺乏可解释性等障碍往往阻碍了人工智能的广泛应用。本文将探讨如何利用图表和人工智能将数据分析从二维转向三维，从而释放这些技术的全部潜力，提供更可信、更有洞察力的结果。

主要启示

• 通过图形数据和人工智能进行数据转换可增强分析能力。
• 可解释的人工智能可以解决信任和采用方面的挑战。
• 知识图谱为人工智能洞察提供上下文和关系。
• 零信任安全模型可确保可靠的人工智能应用。
• 图形数据库使人工智能代理能够解决现实世界中的问题。

利用图形和人工智能转换数据的力量

了解二维数据分析的局限性

传统的数据分析通常依赖电子表格或关系数据库等二维（2D）格式。虽然这些格式能很好地完成简单的任务，但却难以捕捉现实世界中许多数据集中存在的错综复杂的关系和上下文细节。例如，在电子表格中查看财务交易，如果没有更先进的表示方法，就很难快速识别付款人、收款人和其他相关实体之间的联系。二维格式通常缺乏有效分析这些关系的能力。如果人工智能的输出能够真正解释清楚，那岂不是更好？

这正是问题所在。当前的系统和用户将数据视为行和列。

这就是为什么一些 Data2 客户一直在寻求提高人工智能操作的透明度、可解释性和洞察力。在不允许失败的环境中，这一点变得更加重要。

拥抱第三维度：引入图形数据库和人工智能

图数据库将数据表示为节点和边，创建了一个由相互关联的信息组成的三维（3D）网络，从而提供了一种前景广阔的替代方法。这种方法可以更自然、更直观地表示复杂的关系。将人工智能与图形数据相结合，可以带来超越传统方法的强大分析能力。

图形数据库在回答以下问题时大放异彩：

• 您的数据与其他事物有何关联？
• 说说'这个'。

与关系型数据库（如 Excel 或 SQL）不同的是，图形将数据点更广泛地连接起来，尽管建立每个连接都需要付出更多努力。

实际上，这就像

• 相互关联概念的可视化表示。
• 轻松查看什么连接到什么。
• 抓取数据结构中实体或关系之间的连接组织。

John Brewton 指出，Data2 方法的优势在于帮助情报和分析团队抓取数据结构中实体和关系之间的连接组织。

可解释人工智能的优势

利用图形和人工智能转变数据分析的关键优势之一是实现可解释的人工智能（XAI）。这意味着人类可以理解人工智能驱动决策背后的原因，从而提高信任度和透明度。

在医疗保健、金融和政府等领域，可解释性尤为重要，因为在这些领域，问责制和透明度至关重要。它有助于减少模型漂移，增强人们对人工智能输出结果的信心。

• 通过证明输出的有效性来降低风险，获得认同。
• 了解人工智能决策的 "如何 "和 "为何"，改进审计和解释。

丹尼尔-布考斯基（Daniel Bukowski）提到，Data2 的目标之一是建立可追溯、透明和可解释的结果。

Data2：利用图形和人工智能转换数据

为高风险行业而建

Data2 于 2023 年中期在约翰-布鲁顿（John Brewton）的领导下成立，旨在为处理高风险情景的行业提供服务，例如

• 国防
• 情报
• 能源
• 金融
• 医疗保健

他们的软件平台专注于使数据可追溯、可解释和透明。

Data2 利用 Cursor 和 GitHub CoPilot 等工具简化代码开发。

Data2 如何使用 Neo4j 连接数据

Data2基于Neo4j知识图谱（Knowledge Graph）构建，旨在整合来自不同来源的数据，并应用人工智能更好地理解数据及其上下文。Neo4j简化了爬行连接，使数据更有意义，从而增强了人工智能应用的能力。

Neo4j 的优势包括

• 与线性数据表不同，没有固定的起点。
• 了解数据结构内的关系，无缝连接所有点。
• 灵活运用人工智能，实现可追溯、透明和可解释的解决方案。

微软和谷歌等大型企业也出于类似原因依赖 Neo4j。

变革性数据分析的可行步骤

要利用图形数据库和人工智能的变革潜力，请遵循以下步骤：

1. 确定数据中的关键关系。
2. 选择合适的数据结构（图、矢量数据库等）。
3. 嵌入非结构化数据，同时跟踪每个连接及其上下文。
4. 通过将连接上下文化来丰富图数据。
5. 实施可解释的人工智能技术，提高透明度。
6. 优先考虑高风险应用的零信任安全。
7. 投资于培训和文档。

Data2 定价

与 Data2 预约咨询，探索为能源、国防和金融等行业量身定制的解决方案。他们的网站列出了一些高级用例。

图形数据库与人工智能的优缺点

优点

• 增强复杂数据集的关系分析。
• 通过人工智能算法提高对上下文的理解。
• 建立可解释的人工智能模型，提高透明度。
• 随着技术成本的降低，推断能力得到增强。

缺点

• 复杂的实施和管理需要专业知识。
• 扩展图形数据库和人工智能模型可能成本高昂且具有挑战性。
• 人工智能算法可能会从训练数据中继承偏见，导致不公平的结果。

Data2 核心功能

Data2 旨在使人工智能在高风险行业中可用且可靠。主要功能包括

• 认知链：从原始数据到见解的人工智能推论的可追溯性。
• 零信任安全模型：确保每个节点的安全性和数据完整性。
• 无代码工具：从单一界面访问向量存储、图形数据库和可视化。

Data2 使用案例

Data2 可应对以下领域的业务挑战：

• 欺诈检测。
• 内部威胁防范。
• 威胁缓解。
• 患者 360 视图。
• 社交网络分析。

常见问题

采用人工智能的常见障碍是什么？

幻觉、信任问题和可解释性挑战阻碍了人工智能的广泛应用。

哪些行业最需要可解释的人工智能？

需要对错误零容忍的行业，如国防、情报、能源、金融和医疗保健，是主要候选者。

什么是知识图谱？

知识图谱是对现实世界中的对象、事件和概念进行相互关联的描述的集合。

Data2 是图数据库吗？

不是，Data2 是基于 Neo4j 图形数据库构建的平台。

图数据库和人工智能的未来

图数据库与人工智能的融合为数据分析、知识发现和智能决策带来了巨大的前景。通过将两者的优势结合起来