2024 年のセマンティック テクノロジーのトレンドは、さまざまなテクノロジーの改善に基づくものとなるでしょう。 ChatGPT の導入は、セマンティック テクノロジとそれを使用する業界にさまざまな一次および二次的な影響をもたらしました。 ChatGPT は、AI の言語の使用と理解を大幅に改善します。
セマンティック テクノロジーは、「形式セマンティクス」を使用して、扱うさまざまな種類のデータに意味を与えます。 意味論は、言語とその基礎となる構造の正式な研究です。 セマンティクスは、コミュニケーション中の単語やフレーズ、およびそれらの相互の関係を扱います。 意味とコンテキストは、使用されるさまざまな種類のデータに適用されます。
セマンティック Web と自然言語処理は両方ともセマンティック テクノロジの形式ですが、データ管理プロセスにおいてそれぞれが異なる支援的な役割を果たします。
自然言語処理 (NLP) は人工知能の一分野であり、機械学習を使用して人間の言語 (テキストおよび音声) とデータを理解して処理します。 と 自然言語処理 アプリケーションを使用すると、企業はデータを分析し、ニュース、人、場所、イベントに関する情報を抽出できます。 NLP は現在、外国語の翻訳アプリ、音声起動のデジタル アシスタント、スパムメールのスキャン プログラムなど、日常のさまざまなサービスや製品で使用されています。
セマンティック Web は、によって開発された標準を使用して World Wide Web に適用されるフレームワークです。 ワールドワイドウェブコンソーシアム。 このセマンティック Web フレームワークを使用する目的は、インターネット データをコンピューターで読み取れるようにすることです。 セマンティック Web はメタデータに大きく依存しています。
セマンティック テクノロジーは、企業がよりスマートなデータを見つけて発見し、大量の生データから情報を抽出し、関係性を発見するのに役立ちます。 セマンティック グラフ データベースを使用すると、コンピュータによるデータの統合、処理、取得がより簡単かつ効率的に行われます。
ChatGPT とセマンティック テクノロジー
ChatGPT は非常に人気があります。 チャットボットをベースにしており、大規模な言語モデルを使用しています。 OpenAIによって作成されました ニューラル ネットワークを使用して、さまざまな音声言語、数式、プログラミング言語など、認識可能な文字のシーケンスを処理し、応答を生成します。
この新しい形式のチャットボットは、基本的な人間のような英語でコミュニケーションすることができ、新しいソフトウェアの開発やスピーチの作成など、幅広いタスクに役立つことが示されています。 ChatGPT はレポート用の調査を行って、優れた英語、日本語、またはドイツ語で書かれたドキュメントを作成できます。 これらの新しい、よりスマートなチャットボットは、音楽、ビジュアル アート、ビデオ、機能的なコンピューター コードの作成にも使用できます。
ChatGPT はユーザーのプロンプトを理解しようと試み、最適と思われる応答を提供します。
大規模な言語モデル
大規模言語モデル (LLM) は、ニューラル ネットワークとして機能し、いくつかの自然言語処理タスクを実行できる深層学習アルゴリズムです。 大規模な言語モデル トランスフォーマー モデルに基づいており、大規模なデータセットでトレーニングされています。 これらのアルゴリズム、つまりニューラル ネットワークは、人間の脳のニューロンと同様のノードのネットワークを使用します。
人気のある大規模言語モデルの例としては、BARD、Cohere、PaLM、GPT-4 などがあります。 これらは、クリエイティブなコンテンツの開発、コード生成、言語翻訳などのタスクに非常に役立ちます。 最新の LLM は非常に柔軟で、質問への回答から言語の翻訳まで、さまざまなタスクを実行できます。 LLM を使用する ChatGPT は、人間のライターを置き換え、仮想アシスタントや検索エンジンの使用方法を変える可能性があります。
大規模な言語モデルでは、法外なコンテンツや誤解を招くコンテンツが表示される可能性があるという重大な懸念があります。
ナレッジグラフ
ナレッジ グラフは、機械可読形式を使用して構造化された情報を整理し、提示するための便利なツールとなっています。 ナレッジ グラフはセマンティック ネットワークとも呼ばれ、現実世界のエンティティ (オブジェクト、概念、イベント、状況) を表現し、それらの間の関係を示すために使用されます。 このデータは通常、グラフ データベース内に保存され、グラフ構造として表示されます。
大規模な言語モデルと 知識グラフ 人工知能システムの能力と理解が劇的に向上しました。 ナレッジ グラフは、エンティティ、それらの関係、およびそれらの属性を識別して接続するために必要な構造化されたフレームワークを提供します。 大規模な言語モデルとナレッジ グラフによってサポートされる構造化されたプレゼンテーションの組み合わせは、コンピューターとの対話方法や情報へのアクセス方法に革命をもたらす、よりコンテキスト認識型の AI システムを構築するために使用されています。
ナレッジ グラフは、構造化された情報を整理して表示するために使用される強力なツールとなり、効率的なデータ検索と関係性の推論を促進します。
ウェブ3.0
セマンティック テクノロジを利用したセマンティック Web は、Web 3.0 の開発における重要な概念です。 の セマンティックウェブ は、インターネットを構造化してラベル付けし、コンピューターがインターネットをより簡単に理解して検索できるようにするという概念に基づいて構築されています。
たとえば、Google で「小説」という単語を検索すると、オーディオおよび電子ブックのサプライヤー、本の種類、または「新しい」という概念の結果が表示されます。 ただし、 ウェブ3.0 (Web3 とも呼ばれます) の場合、検索エンジンは、以前に取得した情報を使用して、クエリの意味とコンテキストを評価します。 の 検索エンジン どの「リンゴ」が検索されているかを判断し、より洗練された結果を表示します。
Web 3.0 では、分散化とブロックチェーンをサポートする概念とテクノロジも使用されます。
バーチャルアシスタント
OpenAI ChatGPT は、適切な変更を加えることで仮想アシスタントに変換できます。 ブライアン・X・チェン、執筆 ニューヨークタイムズ, ChatGPTとの比較 Google の「Bard」を試してみたところ、ChatGPT の方が明らかに優れた選択肢であることがわかりました。 記事の中で 「ChatGPT を自分専用のパーソナル アシスタントに変える方法」とアーロン・ヘイニクル氏が、 適切な修正.
Google の Bard、Amazon の Alexa、Apple の Siri などの古いバージョンの仮想アシスタントは、XNUMX 年以上改良が必要でしたが結局停滞し、現在は音楽の再生やタイマーとしての機能などの基本的なタスクに使用されています。
ChatGPT 仮想アシスタントは、ソーシャル メディア レポートの生成、マーケティング分析、ベスト プラクティスの提案など、さまざまなタスクを実行できます。 仮想アシスタントとしての機能を適切なツールと統合すると、生産性の向上に役立ちます。 実際の例では、ChatGPT がワークフローを合理化し、効率を向上させることができることを示しています。
顧客サービスの向上が期待できる
チャットボットは常に人間の会話を模倣しようと試みてきましたが、理解が限られており、応答も限られているため、多くの場合、顧客は人間を紹介され、役に立たない可能性があります。 新しい カスタマーサービスチャットボット 大規模な言語ライブラリを使用し、より幅広い質問に答えることができるようになります。 これまでに経験したことのない質問については、答えを調べることができるはずですが、現時点では、調べた答えは信頼できない可能性があります。
GPT バージョンのチャットボットは人間の会話を模倣するのがはるかに優れており、より人間らしい質問と回答で応答できます。 より複雑な双方向の会話に参加できるようになり、高度ではないチャットボットを扱うときに多くの顧客が感じるフラストレーションが軽減されます。
生成 AI の使用と開発の増加
生成 AI が大規模なライブラリ モデルと結合されて ChatGPT が形成された結果、生成 AI はより頻繁に使用され、より多くの注目を集め、より多くの実験が行われるようになりました。 生成 AI がますます使用され、進化し続けるというのは、かなり安全な予測です。
ガートナーの予測 generative AI インターネット、電気、蒸気機関がそうであったように、汎用技術となり人間の生活が向上するでしょう。 人々や組織が新しく、より革新的なアプリケーションを発見するにつれて、生成 AI の影響は拡大し続けるでしょう。
まとめ
ChatGPT の導入は人工知能の世界に大きな影響を与えています。 OpenAI は、2022 年末近くに、共通の人間のような英語 (またはイタリア語、またはオランダ語) でコミュニケーションできる強力な新しいチャットボットを発表しました。 顧客サービスの質問への回答から調査やレポートの作成まで、幅広いタスクを実行するのに非常に役立ちます。
企業は、ChatGPT を使用して、クライアントや顧客とより自然な会話を提供する道を手に入れました。
大規模な言語モデルは ChatGPT の開発における主要な構成要素であり、人工知能の能力の大幅な飛躍を促進しました。 ナレッジ グラフは、より便利で認識しやすいツールになります。 Web 3.0 がインターネットに完全に統合されるにつれて、検索エンジンと研究全般の改善が期待できます。 また、仮想アシスタントやカスタマー サービス チャットボットの大幅な改善も期待できます。
生成 AI は、私たちの日常生活の中でさらに一般的になることが予想されます。
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- 情報源： https://www.dataversity.net/semantic-technology-trends-in-2024/
