- الرسم البياني المعرفي، المعروف أيضًا باسم الشبكة الدلالية، يمثل شبكة من الكيانات الواقعية مثل الأشياء والأحداث والمواقف أو المفاهيم.
- الرسم البياني المعرفي هو قاعدة بيانات تسمح لأنظمة الذكاء الاصطناعي بمعالجة البيانات المعقدة والمترابطة.
تستخدم الشركات بشكل متزايد تطبيقاتالذكاء الاصطناعيلاتخاذ القرارات. ومع ذلك، لم تصل أنظمة الذكاء الاصطناعي بعد إلى إمكاناتها الكاملة كحلول موثوقة للمشكلات المعقدة. لا الذكاء الاصطناعي ولا الرسم البياني المعرفي هما تقنيتان جديدتان؛ إلا أنهما نضجتا مؤخرًا وجمعتا قواهما. بينما غذت البيانات والقدرة الحاسوبية نموهما خلال العقد الماضي، فإن المزيج القوي بينهما هو ما أثار الاهتمام بالذكاء الاصطناعي السياقي.
مفهوم الرسم البياني المعرفي
الرسم البياني المعرفي، المعروف أيضًا باسم الشبكة الدلالية، يمثل شبكة من الكيانات الواقعية — مثل الأشياء والأحداث والمواقف أو المفاهيم — ويوضح العلاقات بينها. يتم تخزين هذه المعلومات عادةً في قاعدة بيانات موجهة للرسوم البيانية وتُعرض على شكل هيكل رسومي، ومن هنا جاء مصطلح “الرسم البياني” المعرفي.
يتكون الرسم البياني المعرفي من ثلاثة عناصر رئيسية: العقد والحواف والتسميات. يمكن أن يكون أي شيء أو مكان أو شخص عقدة. وتجدر الإشارة أيضًا إلى أن تعريفات الرسوم البيانية المعرفية تختلف، وتظهر بعض الدراسات أن الرسوم البيانية المعرفية لا تختلف عن قواعد المعرفة أو الأنطولوجيات.
اقرأ أيضًا:Shanghai Binling تجمع الذكاء الاصطناعي مع تطوير الألعاب والتعليم
بناء الرسوم البيانية المعرفية المعزز بالذكاء الاصطناعي
البيانات في كل مكان. أصبح الذكاء الاصطناعي لا غنى عنه لتخزين وتنظيم كميات هائلة من المعلومات — باستخدام “الرسم البياني المعرفي”. الرسم البياني المعرفي هو قاعدة بيانات تسمح لنظام الذكاء الاصطناعي بمعالجة البيانات المعقدة والمترابطة. يقوم بتخزين المعلومات على شكل شبكة من نقاط البيانات المرتبطة بأنواع مختلفة من العلاقات. يغذي الرسم البياني المعرفي البحث على الإنترنت وأنظمة التوصية وروبوتات المحادثة.
خلال السنوات العشر الماضية، غير التعلم العميق وهياكل المحولات (Transformer) القائمة على الترميز-فك الترميز مجال الذكاء الاصطناعي بشكل جذري، مما أدى إلى تحسين تقنيات إدراك المعرفة بشكل كبير. يمكن للشبكات العصبية الآن استخدام بيانات على مستوى الشبكة لتعلم نماذج اللغة بطريقة غير خاضعة للإشراف تمامًا، مما يخزن كميات هائلة من المعرفة الأساسية. معظم البيانات في المؤسسة توجد عادةً في شكل مستندات نصية. وبالتالي، يتطلب بناء رسم بياني معرفي بناءً على هذه البيانات تحليل استخراج معلومات مخصص لتحديد الكيانات واستخراج العلاقات. تُعرف هذه العملية أيضًا باسم ملء قاعدة المعرفة، وتتمثل إحدى مهامها في ملء الفتحات.
اقرأ أيضًا:علم التنجيم والذكاء الاصطناعي: إدخال فن قديم في القرن الحادي والعشرين
تطبيق وإمكانات الذكاء الاصطناعي المدمج مع الرسم البياني المعرفي
التعليم:يحظى التعليم بأهمية كبيرة لتطور المجتمع البشري. ركزت العديد من الأبحاث على نشر التطبيقات الذكية لتحسين جودة التعليم. على وجه التحديد، في عصر البيانات الضخمة، تصبح معالجة البيانات مهمة صعبة بسبب تعقيد وطبيعة البيانات التعليمية غير المهيكلة. لذلك، تميل الأنظمة التعليمية الذكية إلى استخدام البيانات المهيكلة، مثل الرسوم البيانية المعرفية. تدعم بعض التطبيقات القائمة على الرسوم البيانية المعرفية العملية التعليمية، مع التركيز بشكل خاص على معالجة البيانات ونشر المعرفة.
البحث العلمي:بالإضافة إلى إنشاء خرائط المعرفة الأكاديمية، يستخدم العديد من الباحثين الرسوم البيانية المعرفية لتطوير مجموعة متنوعة من التطبيقات المفيدة للبحث العلمي. يُقترح نموذج لإدارة المنشورات العلمية لمساعدة غير الباحثين على فهم مناهج الاستدامة الناتجة عن التفكير البحثي. قاموا ببناء شبكة أكاديمية قائمة على الرسم البياني المعرفي لإدارة الكيانات العلمية. الكيانات العلمية، بما في ذلك الباحثين والمقالات والمجلات والمنظمات، مترابطة من حيث الخصائص.
الشبكات الاجتماعية:مع التطور السريع لوسائل التواصل الاجتماعي مثل Facebook وTwitter، اخترقت الشبكات الاجتماعية عبر الإنترنت حياة الإنسان وجلبت العديد من الفوائد مثل بناء العلاقات الاجتماعية وسهولة الوصول إلى المعلومات. يتم تصميم العديد من الرسوم البيانية المعرفية الاجتماعية وتطبيقها لتحليل المعلومات الرئيسية من الشبكات الاجتماعية. تُبنى هذه الرسوم البيانية المعرفية عادةً على أساس أنشطة الأشخاص ومنشوراتهم على وسائل التواصل الاجتماعي، ويتم تطبيقها على العديد من التطبيقات ذات الوظائف المختلفة.