Die Trends der semantischen Technologie für 2024 werden auf einer Reihe technologischer Verbesserungen basieren. Die Einführung von ChatGPT hat eine Vielzahl primärer und sekundärer Auswirkungen auf die semantische Technologie und die Branchen, die sie verwenden, hervorgerufen. ChatGPT verbessert die Verwendung und das Sprachverständnis der KI erheblich.

Semantische Technologie nutzt „formale Semantik“, um den unterschiedlichen Datentypen, mit denen wir arbeiten, Bedeutung zu verleihen. Semantik ist das formale Studium der Sprache und ihrer zugrunde liegenden Struktur. Die Semantik befasst sich mit Wörtern und Phrasen und ihren Beziehungen zueinander während der Kommunikation. Bedeutung und Kontext werden auf die verschiedenen Arten der verwendeten Daten angewendet. 

Das Semantic Web und die Verarbeitung natürlicher Sprache sind beide Formen der semantischen Technologie, aber jede hat unterschiedliche unterstützende Rollen im Datenverwaltungsprozess.

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz und nutzt maschinelles Lernen, um menschliche Sprache (Text und gesprochene Sprache) und Daten zu verstehen und zu verarbeiten. Mit Verarbeitung natürlicher Sprache Mithilfe von Anwendungen können Unternehmen Daten analysieren und Informationen über Nachrichten, Personen, Orte und Ereignisse extrahieren. NLP wird derzeit in einer Vielzahl alltäglicher Dienste und Produkte eingesetzt, beispielsweise in Übersetzungs-Apps für Fremdsprachen, sprachaktivierten digitalen Assistenten und E-Mail-Scanprogrammen nach Spam.

Das Semantic Web ist ein Framework, das unter Verwendung von Standards, die von der entwickelt wurden, auf das World Wide Web angewendet wird World Wide Web Consortium. Ziel des Einsatzes dieses Semantic-Web-Frameworks ist es, die Internetdaten für Computer lesbar zu machen. Das Semantic Web ist stark auf Metadaten angewiesen.

Semantische Technologie kann Unternehmen dabei helfen, intelligentere Daten zu finden und zu entdecken, Informationen aus großen Mengen an Rohdaten zu extrahieren und Beziehungen zu entdecken. Semantische Graphdatenbanken können es für Computer einfacher und effizienter machen, Daten zu integrieren, zu verarbeiten und abzurufen. 

ChatGPT und semantische Technologie

ChatGPT ist sehr beliebt geworden. Es basiert auf Chatbots und verwendet ein großes Sprachmodell erstellt von OpenAI im Jahr 2022. Es verwendet neuronale Netze, um Antworten auf jede erkennbare Zeichenfolge zu verarbeiten und zu generieren, einschließlich verschiedener gesprochener Sprachen, mathematischer Gleichungen und Programmiersprachen. 

Diese neue Form von Chatbot ist in der Lage, in einfachem, menschenähnlichem Englisch zu kommunizieren, und hat sich für eine Vielzahl von Aufgaben als nützlich erwiesen, beispielsweise für die Entwicklung neuer Software oder das Verfassen einer Rede. ChatGPT kann die Recherche für einen Bericht durchführen und dann ein Dokument erstellen, das in ausgezeichnetem Englisch, Japanisch oder Deutsch verfasst ist. Mit diesen neuen, intelligenteren Chatbots können auch Musik, visuelle Kunst, Videos und funktionale Computercodes erstellt werden.

ChatGPT versucht, die Eingabeaufforderungen des Benutzers zu verstehen und gibt dann die Antwort, die es für die beste hält. 

Large Language Models

Ein Large Language Model (LLM) ist ein Deep-Learning-Algorithmus, der als neuronales Netzwerk fungiert und mehrere Aufgaben zur Verarbeitung natürlicher Sprache ausführen kann. Große Sprachmodelle basieren auf Transformatormodellen und werden mit riesigen Datensätzen trainiert. Diese Algorithmen oder neuronalen Netze nutzen ein Netzwerk von Knoten, ähnlich den Neuronen des menschlichen Gehirns.

Einige Beispiele für beliebte große Sprachmodelle sind BARD, Cohere, PaLM und GPT-4. Sie sind äußerst nützlich für Aufgaben wie die Entwicklung kreativer Inhalte, die Codegenerierung und die Sprachübersetzung. Ein modernes LLM ist bemerkenswert flexibel und kann eine Vielzahl unterschiedlicher Aufgaben übernehmen, von der Beantwortung von Fragen bis hin zur Übersetzung von Sprachen. ChatGPT hat mithilfe von LLMs das Potenzial, menschliche Autoren zu ersetzen und die Art und Weise zu verändern, wie Menschen virtuelle Assistenten und Suchmaschinen nutzen. 

Es besteht die große Sorge, dass große Sprachmodelle empörende oder irreführende Inhalte präsentieren können.

Wissensgraphen

Wissensgraphen sind zu nützlichen Werkzeugen zum Organisieren und Präsentieren strukturierter Informationen in einem maschinenlesbaren Format geworden. Ein Wissensgraph, auch semantisches Netzwerk genannt, dient zur Darstellung realer Entitäten – Objekte, Konzepte, Ereignisse, Situationen – und zeigt die Beziehungen zwischen ihnen. Diese Daten werden normalerweise in einer Diagrammdatenbank gespeichert und als Diagrammstruktur dargestellt.

Die Zusammenführung großer Sprachmodelle und Wissensgraphen hat die Fähigkeiten und das Verständnis von Systemen der künstlichen Intelligenz erheblich verbessert. Wissensgraphen bieten den strukturierten Rahmen, der zum Identifizieren und Verbinden von Entitäten, ihren Beziehungen und ihren Attributen erforderlich ist. Die Kombination aus großen Sprachmodellen und der durch Wissensgraphen unterstützten strukturierten Darstellung wurde verwendet, um kontextbewusstere KI-Systeme zu entwickeln, die die Art und Weise, wie wir mit Computern interagieren und auf Informationen zugreifen, revolutionieren.

Wissensgraphen sind zu leistungsstarken Werkzeugen geworden, die zum Organisieren und Präsentieren strukturierter Informationen verwendet werden, was wiederum den effizienten Datenabruf und Rückschlüsse auf Beziehungen fördert. 

Web 3.0

Das Semantic Web, das mit semantischer Technologie arbeitet, ist ein Schlüsselkonzept bei der Entwicklung des Web 3.0. Der Semantic Web basiert auf dem Konzept, dass das Internet sowohl strukturiert als auch beschriftet sein sollte, damit Computer es einfacher verstehen und durchsuchen können. 

Wenn beispielsweise bei Google nach dem Wort „Roman“ gesucht wird, werden Ergebnisse für den Audio- und E-Book-Anbieter, eine Buchart oder den Begriff „neu“ angezeigt. Allerdings mit Web 3.0 (auch als Web3 bezeichnet) würde die Suchmaschine die Bedeutung und den Kontext Ihrer Anfrage anhand zuvor erfasster Informationen bewerten. Der Suchmaschine würde bestimmen, nach welchem ​​„Apfel“ gesucht wird, und verfeinerte Ergebnisse liefern.

Web 3.0 nutzt auch die Konzepte und Technologien, die Dezentralisierung und Blockchain unterstützen.

Virtuelle Assistenten

OpenAI ChatGPT kann mit den entsprechenden Modifikationen in einen virtuellen Assistenten verwandelt werden. Brian X. Chen, schreibt für Die New York Times, verglichen ChatGPT mit Googles „Bard“ und und fanden, dass ChatGPT eindeutig die bessere Wahl ist. Im Artikel „Wie Sie ChatGPT in Ihren persönlichen Assistenten verwandeln“, beschreibt Aaron Heienickle, wie man das macht entsprechende Modifikationen.

Ältere Versionen virtueller Assistenten wie Bard von Google, Alexa von Amazon und Siri von Apple mussten über ein Jahrzehnt verbessert werden, stagnierten jedoch letztendlich und werden derzeit für so grundlegende Aufgaben wie das Abspielen von Musik und die Funktion als Timer verwendet.

Ein virtueller ChatGPT-Assistent kann eine Vielzahl von Aufgaben ausführen, darunter das Erstellen von Social-Media-Berichten, Marketinganalysen und das Vorschlagen von Best Practices. Seine Fähigkeiten als virtueller Assistent machen ihn bei Integration mit den entsprechenden Tools nützlich zur Verbesserung der Produktivität. Beispiele aus der Praxis haben gezeigt, dass ChatGPT Arbeitsabläufe rationalisieren und die Effizienz steigern kann. 

Erwarten Sie einen verbesserten Kundenservice

Chatbots haben immer versucht, menschliche Gespräche nachzuahmen, aber ihr begrenztes Verständnis und ihre begrenzten Antworten führen oft dazu, dass der Kunde an einen Menschen verwiesen wird, der möglicherweise ebenfalls nicht weiterhilft. Das neue Kundenservice-Chatbots wird eine große Sprachbibliothek nutzen und in der Lage sein, ein viel breiteres Spektrum an Fragen zu beantworten. Auf Fragen, mit denen sie noch nie zuvor konfrontiert wurden, sollten sie in der Lage sein, die Antworten zu recherchieren, auch wenn die recherchierten Antworten derzeit möglicherweise nicht vertrauenswürdig sind.  

Die GPT-Version von Chatbots ist viel besser darin, menschliche Gespräche zu imitieren und kann mit menschlicheren Fragen und Antworten antworten. Sie werden in der Lage sein, komplexere wechselseitige Gespräche zu führen und die Frustration zu reduzieren, die viele Kunden empfinden, wenn sie mit weniger fortschrittlichen Chatbots zu tun haben.

Verstärkter Einsatz und Entwicklung generativer KI

Durch die Kombination generativer KI mit großen Bibliotheksmodellen zu ChatGPT wird generative KI häufiger eingesetzt, erhält mehr Aufmerksamkeit und es wird häufiger damit experimentiert. Es ist eine einigermaßen sichere Vorhersage, dass generative KI immer häufiger zum Einsatz kommen und sich weiterentwickeln wird.

Gartner sagt voraus generative KI wird zu einer Allzwecktechnologie werden und das Leben der Menschen verbessern, ähnlich wie es das Internet, die Elektrizität und die Dampfmaschine getan haben. Die Wirkung der generativen KI wird weiter zunehmen, da Menschen und Organisationen neue und innovativere Anwendungen entdecken. 

Zusammenfassung

Die Einführung von ChatGPT hat große Auswirkungen auf die Welt der künstlichen Intelligenz. OpenAI stellte Ende 2022 einen leistungsstarken neuen Chatbot vor, der in allgemeinem, menschenähnlichem Englisch (oder Italienisch oder Niederländisch) kommunizieren kann. Es ist äußerst nützlich für die Erfüllung einer Vielzahl von Aufgaben, von der Beantwortung von Kundendienstfragen bis hin zur Recherche und dem Verfassen eines Berichts.

Durch den Einsatz von ChatGPT haben Unternehmen nun die Möglichkeit, natürlichere Gespräche mit Kunden zu führen. 

Große Sprachmodelle sind ein wichtiger Baustein bei der Entwicklung von ChatGPT und haben zu einem bedeutenden Fortschritt in den Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz geführt. Wissensgraphen werden zu einem nützlicheren und erkennbareren Werkzeug. Wir können mit Verbesserungen bei Suchmaschinen und der Forschung im Allgemeinen rechnen, da Web 3.0 vollständig in das Internet integriert wird. Wir können auch mit deutlichen Verbesserungen bei virtuellen Assistenten und Kundenservice-Chatbots rechnen.

Es ist zu erwarten, dass generative KI in unserem täglichen Leben weitaus häufiger vorkommen wird.

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• Quelle: https://www.dataversity.net/semantic-technology-trends-in-2024/