Knowledge-Graphen & KI - das perfekte Match?
Kaum ein Tag vergeht ohne eine Schlagzeile über ein neues bahnbrechendes Tool mit künstlicher Intelligenz. Ob DALL-E 2, welches selbst die anspruchsvollsten Texteingaben in passende Bilder umwandeln kann, oder ChatGPT, das Lehrenden in Schulen und Universitäten das Leben schwer macht - an eine Welt ohne KI ist heutzutage nicht mehr zu denken. Doch welche weiteren Potenziale bietet künstliche Intelligenz?
Sprachliche Fähigkeiten mit Grenzen
Machine-Learning-Modelle wie ChatGPT von OpenAI sind gerade in aller Munde. Sie überzeugen mit täuschend echt wirkenden Texten und scheinen auf alle Fragen die perfekte Antwort zu haben. Obwohl die Texte grammatikalisch korrekt und sprachlich natürlich wirken, fehlt es meistens an Tiefe und Expertenwissen. Denn die KI versteht nicht den Kontext und kann keine logischen Zusammenhänge herstellen.
Diese Einschränkungen hindern die Adoption in den Bereichen, in denen die KI ein tieferes Textverständnis braucht und Schlussfolgerungen ziehen muss. Genau bei diesen Schwachpunkten kommen Wissengraphen in Spiel, auch Knowledge-Graphen genannt.
Daten zu Wissen verarbeiten
Eine große Menge an Daten zu speichern, ist nur die halbe Miete. Um diese Daten sinnvoll nutzen zu können und wertvolle Informationen daraus zu ziehen, müssen sie organisiert werden. In einem Knowledge-Graphen werden die Beziehungen zwischen den verschiedenen Daten widergespiegelt. Unternehmensinterne und -externe Daten können miteinander verknüpft und die Zusammenhänge dargestellt werden. Beispielsweise werden Daten von Produzenten, Lieferanten und Einkauf gespeichert und damit Bestellprozesse automatisiert. Das beschleunigt den Informationsfluss, optimiert Entscheidungen und reduziert Kosten.
Die Verwendung von Technologiestandards wie Gaia-X verbessert den Datenaustausch zwischen Unternehmen zusätzlich. Hier überschneidet sich das Konzept des Knowledge-Graphen mit der Idee der Datenräume („Data Spaces“). Unternehmen könnten mithilfe von Data-Spaces verschiedene Datenquellen zusammenführen und einen gemeinsamen Knowledge-Graphen aufsetzen. An einem solchen arbeitet Onlim auch aktuell im Rahmen des datahub.tirol – mit Hilfe eines Knowledge-Graphen sollen dort die im Datenraum angebotenen Services einfach durchsuchbar werden.
Der Chatbot der Zukunft
Ein Beispiel für das große Potenzial von Knowledge-Graphen sind Chatbots. Sie bieten Kund:innen auf Webseiten rund um die Uhr eine Anlaufstelle bei Problemen und entlasten die Kundenbetreuung. Oft sind sie jedoch nicht hilfreich und wirken unauthentisch, mit vorformulierten Antworten. Genau hier treffen Sprachmodelle wie Chat-GPT und Knowledge-Graphen zusammen.
Das Chat-GPT-Modell erstellt sprachlich korrekte und passende Antworten, welche mit Wissen aus dem Knowledge-Graphen gefüttert werden. Dadurch wird die Tiefe der Antworten gesteigert und logische Verbindungen können miteinfließen. Ebenso eröffnet dieses Hintergrundwissen die Möglichkeit, Schlussfolgerungen zu ziehen und sorgt für eine verbesserte Argumentation. Die Genauigkeit und der Informationsgehalt der Konversation werden durch die Daten des Knowledge-Graphen gesteigert.
Durch die Integration von Kundendaten werden die Chatbot-Erlebnisse weiter angepasst. Beispielsweise ermöglicht dies personalisierte Antworten und Empfehlungen, welche die Erfahrung für die Kund:in zusätzlich verbessert. Neben den Vorteilen für das Kundenerlebnis profitieren auch Unternehmen von der Integration der Knowledge-Graphen. In einem Wissensgraph können große Datenmengen gespeichert und dargestellt werden. Ein darauf aufbauender Chatbot kann dadurch leichter erweitert und skaliert werden.
Chatbots sind jedoch nur ein Anwendungsgebiet von Knowledge-Graphen. Es ist faszinierend zu sehen, wie künstliche Intelligenz und Datenverarbeitung unser Leben jetzt schon prägt und beeinflusst. Diese Forschungsfelder entwickeln sich rapide und es wird immer klarer, welch großes Potenzial dahintersteckt. Von selbstfahrenden Autos bis hin zu virtuellen persönlichen Assistenten liegen spannende Jahre des Fortschritts vor uns.
In Kooperation mit Plattform Industrie 4.0 und Onlim.