نظرة على موقف زوكربيرغ والرسوم البيانية المعرفية

في حادثة غير متوقعة، تم تسليط الضوء على موقف محرج لمارك زوكربيرغ، الرئيس التنفيذي لشركة ميتا، أثناء عشاء جمعه بالرئيس السابق دونالد ترامب في البيت الأبيض. حيث أظهر زوكربيرغ تردداً بشأن مبلغ الاستثمار المطلوب. هذا الموقف التقطه ميكروفون مفتوح، مما كشف عن اعتذاره لترامب بقوله: "آسف، لم أكن مستعداً... لم أكن متأكداً من الرقم الذي أردت أن أذكره."أعلن زوكربيرغ في وقت سابق عن نية ميتا استثمار ما لا يقل عن 600 مليار دولار في الولايات المتحدة بحلول عام 2028، وهو رقم حظي بموافقة ترامب الذي وصفه بالمبلغ الكبير وشكر زوكربيرغ عليه. لاحقًا، أوضح زوكربيرغ عبر منشور على منصة ثريدز أنه كان قد ناقش مع الرئيس الإنفاق المحتمل لشركة ميتا، وأن عدم تأكده من الرقم المحدد الذي كان ترامب يستفسر عنه دفعه لتقديم رقم تقديري أقل يمتد حتى عام 2028، مؤكدًا لاحقًا على إمكانية زيادة هذا الاستثمار.

شهد العشاء حضور نخبة من قادة التكنولوجيا البارزين، بمن فيهم بيل غيتس من مايكروسوفت، وسيرغي برين وسوندار بيتشاي من غوغل، وتيم كوك من آبل، وسام ألتمان من أوبن إيه آي. ومن الجدير بالذكر أن إيلون ماسك لم يكن حاضرًا. في السياق ذاته، كشف سوندار بيتشاي عن خطط استثمارية لغوغل بقيمة 250 مليار دولار، بينما أعلنت آبل، بقيادة تيم كوك، عن استثمار يصل إلى 600 مليار دولار، مشيدين جميعًا بالرؤية القيادية لترامب في هذا القطاع.

ما هو الرسم البياني المعرفي (Knowledge Graph)؟

الرسم البياني المعرفي، المعروف أيضًا بالشبكة الدلالية، هو قاعدة بيانات منظمة تستخدم نموذج بيانات رسوميًا لتمثيل الكيانات في العالم الحقيقي وعلاقاتها المترابطة. تشمل هذه الكيانات الأشياء، الأحداث، المواقف، أو المفاهيم المجردة. يهدف الرسم البياني المعرفي إلى وضع البيانات في سياقها الصحيح عبر ربطها بالبيانات الوصفية الدلالية، مما يوفر إطارًا فعالاً لتكامل البيانات، توحيدها، تحليلها، ومشاركتها. إنها طريقة لترتيب وتنظيم المعلومات بشكل يسهل على البشر والآلات فهمه واستخدامه بكفاءة، مما يعزز إدارة المعرفة من خلال ربط المصادر الداخلية والخارجية. (IBM) (Ontotext)

“Wikidata-knowledge-graph-awhi-women-occupations-schools-2021-0216.png” — المصدر: Wikimedia Commons. License: CC BY-SA 4.0.

المكونات الأساسية للرسم البياني المعرفي (Key Components of a Knowledge Graph)

تتألف الرسوم البيانية المعرفية من ثلاثة مكونات أساسية تعمل معًا لتنظيم وتمثيل المعلومات بفعالية:

• الكيانات (Entities): هي العقد (Nodes) في الرسم البياني وتمثل أشياء العالم الحقيقي مثل الأشخاص، الأماكن، المنظمات، المفاهيم، أو الأحداث. يمكن أن تكون الكيانات ملموسة أو مجردة. على سبيل المثال، في رسم بياني معرفي حول الأفلام، قد تكون "الفيلم"، "الممثل"، و"المخرج" كيانات.
• العلاقات (Relationships): هي الروابط (Edges) التي تصل بين الكيانات وتصف كيفية ارتباطها ببعضها البعض. تحدد العلاقات السياق الدلالي بين الكيانات. على سبيل المثال، يمكن أن تكون "إخراج"، "تمثيل"، أو "إنتاج" علاقات تربط بين كيانات "الممثل" و"الفيلم" و"المخرج".
• السمات/الخصائص (Attributes/Properties): هي القيم المرتبطة بالكيانات أو العلاقات والتي تقدم معلومات إضافية عنها. على سبيل المثال، قد تكون خصائص كيان "الفيلم" هي "تاريخ الإصدار"، "النوع"، أو "التقييم". بينما يمكن أن تكون خاصية العلاقة "تمثيل" هي "الدور". (Ontotext) (Neo4j)

via Wikimedia Commons

فوائد استخدام الرسوم البيانية المعرفية (Benefits of Using Knowledge Graphs)

تقدم الرسوم البيانية المعرفية العديد من الفوائد للشركات والمؤسسات التي تسعى لتحسين إدارة البيانات والتحليلات الذكية:

• فهم أعمق للبيانات (Deeper Data Understanding): توفر الرسوم البيانية المعرفية سياقًا غنيًا للبيانات من خلال ربط الكيانات وعلاقاتها، مما يمكن المستخدمين من فهم العلاقات المعقدة واستخلاص رؤى أعمق من المعلومات المتاحة.
• تحسين اكتشاف المعلومات (Enhanced Information Discovery): تسهل الرسوم البيانية المعرفية البحث عن المعلومات واكتشافها عن طريق توفير مسار واضح عبر البيانات المترابطة، مما يقلل الوقت المستغرق في العثور على البيانات ذات الصلة ويزيد من كفاءة عمليات البحث.
• دعم قرارات الأعمال الذكية (Support for Smarter Business Decisions): من خلال توفير رؤى شاملة ودقيقة، تساعد الرسوم البيانية المعرفية في اتخاذ قرارات عمل مستنيرة، سواء كان ذلك لتحسين تجربة العملاء، اكتشاف الاحتيال، أو تحسين العمليات التشغيلية.
• تكامل البيانات الموحد (Unified Data Integration): تمكن الرسوم البيانية المعرفية من دمج البيانات من مصادر متنوعة ومختلفة التنسيقات في عرض موحد ومتماسك، مما يحل مشكلة صوامع البيانات ويخلق مصدرًا واحدًا للحقيقة.
• تعزيز قدرات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (Boost AI and Machine Learning Capabilities): تعمل الرسوم البيانية المعرفية على إثراء نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بالمعرفة السياقية، مما يحسن من دقة هذه النماذج وقدرتها على الاستنتاج والفهم، خاصة في معالجة اللغات الطبيعية. (IBM) (Ontotext)

via Wikimedia Commons

حالات استخدام الرسوم البيانية المعرفية (Use Cases of Knowledge Graphs)

تتجاوز تطبيقات الرسوم البيانية المعرفية مجرد تنظيم البيانات لتشمل مجموعة واسعة من الصناعات والوظائف، مما يعزز الذكاء التشغيلي واتخاذ القرارات:

• تحسين محركات البحث (SEO) والبحث الدلالي (Semantic Search): تستخدم محركات البحث الكبرى مثل جوجل الرسوم البيانية المعرفية لفهم استعلامات البحث بشكل أفضل وتقديم نتائج أكثر دقة وذات صلة، بما في ذلك لوحات المعرفة المباشرة.
• إدارة علاقات العملاء (CRM) وتخصيص التجربة (Personalization): تساعد الشركات على بناء ملفات تعريف شاملة للعملاء، وفهم سلوكياتهم وتفضيلاتهم، مما يمكنهم من تقديم تجارب مخصصة وعروض مستهدفة.
• اكتشاف الاحتيال وإدارة المخاطر (Fraud Detection and Risk Management): يمكن للرسوم البيانية المعرفية كشف الأنماط المشبوهة والروابط غير الواضحة بين الكيانات التي قد تشير إلى نشاط احتيالي أو مخاطر مالية، مما يعزز أنظمة الأمن المالي.
• الرعاية الصحية وعلوم الحياة (Healthcare and Life Sciences): تستخدم في ربط المعلومات الطبية، مثل بيانات المرضى، الأدوية، الأمراض، والأبحاث، لدعم التشخيص، اكتشاف الأدوية، وتطوير علاجات جديدة.
• تكامل بيانات المؤسسات (Enterprise Data Integration): تعمل على توحيد البيانات المتباينة من أنظمة مختلفة داخل المؤسسة، مما يوفر رؤية موحدة وشاملة للبيانات لدعم التحليلات وعمليات الأعمال.
• التحليلات الاستخباراتية والأمن السيبراني (Intelligence Analysis and Cybersecurity): تساعد على ربط المعلومات من مصادر متعددة لتحديد التهديدات الأمنية، تتبع الأنشطة الإجرامية، وتحليل الشبكات المعقدة. (IBM) (AIMultiple)

via Wikimedia Commons

بناء الرسم البياني المعرفي (Building a Knowledge Graph)

يتضمن بناء رسم بياني معرفي فعال عدة خطوات منهجية لضمان جمع البيانات، تنظيمها، وربطها بشكل صحيح:

• تحديد نطاق المجال والأهداف (Define Domain Scope and Objectives): تبدأ العملية بتحديد المجال الذي سيتناوله الرسم البياني المعرفي والأهداف المرجوة منه. هل هو لإدارة المنتجات، تحسين تجربة العملاء، أم دعم البحث العلمي؟
• تصميم المخطط (Schema Design/Ontology): يتضمن ذلك إنشاء أنطولوجيا (Ontology) تحدد أنواع الكيانات والعلاقات والسمات الممكنة في المجال المحدد. يعتبر المخطط بمثابة الهيكل الأساسي للرسم البياني.
• جمع البيانات (Data Ingestion): يتم جمع البيانات من مصادر متنوعة، سواء كانت منظمة (قواعد بيانات علائقية) أو غير منظمة (نصوص، مستندات).
• استخراج الكيانات والعلاقات (Entity and Relationship Extraction): تستخدم تقنيات معالجة اللغات الطبيعية (NLP) والتعلم الآلي (ML) لاستخراج الكيانات ذات الصلة والعلاقات بينها من البيانات الخام.
• تسوية وربط البيانات (Data Normalization and Linking): يتم توحيد الكيانات والعلاقات المكتشفة من مصادر مختلفة لضمان الاتساق وإزالة التكرارات، ثم ربطها ببعضها البعض لإنشاء شبكة مترابطة.
• تخزين الرسم البياني (Graph Storage): يتم تخزين الرسم البياني المعرفي عادةً في قواعد بيانات رسومية (Graph Databases) المصممة خصيصًا للتعامل مع البيانات المترابطة بكفاءة.
• الاستعلام والتحليل (Querying and Analysis): بمجرد بناء الرسم البياني، يمكن للمستخدمين الاستعلام عنه لإجراء تحليلات معقدة، اكتشاف الأنماط، واستخلاص رؤى قيمة.
• الصيانة والتحديث (Maintenance and Updating): الرسم البياني المعرفي هو كيان حي يتطلب تحديثًا وصيانة مستمرة لضمان دقة المعلومات وحداثتها. (Stardog) (Ontotext)

“Wikidata-knowledge-graph-awhi-women-occupations-schools-2021-0216.png” — المصدر: Wikimedia Commons. License: CC BY-SA 4.0.

التحديات في بناء الرسوم البيانية المعرفية (Challenges in Building Knowledge Graphs)

على الرغم من الفوائد العديدة، يواجه بناء وتطوير الرسوم البيانية المعرفية عددًا من التحديات الهامة:

• جودة البيانات وتناقضاتها (Data Quality and Inconsistencies): قد تكون البيانات من مصادر مختلفة غير متسقة، غير كاملة، أو تحتوي على أخطاء، مما يتطلب جهودًا كبيرة لتنظيفها وتوحيدها قبل إدراجها في الرسم البياني.
• صعوبة استخلاص المعرفة (Difficulty in Knowledge Extraction): استخلاص الكيانات والعلاقات من البيانات غير المنظمة، مثل النصوص والوثائق، يمكن أن يكون معقدًا ويستلزم تقنيات متقدمة في معالجة اللغات الطبيعية والتعلم الآلي.
• مشاكل قابلية التوسع (Scalability Issues): مع نمو حجم البيانات وتعقيد العلاقات، يمكن أن يصبح إدارة وتخزين الرسوم البيانية المعرفية تحديًا، مما يتطلب بنية تحتية قوية وقواعد بيانات رسومية متخصصة.
• صيانة المخطط وتطوره (Schema Maintenance and Evolution): يتطلب المخطط (الأنطولوجيا) تحديثًا مستمرًا لمواكبة التغيرات في المجال المعرفي والبيانات الجديدة، وهي عملية معقدة تتطلب خبرة.
• التكلفة والوقت (Cost and Time): يتطلب بناء رسم بياني معرفي عالي الجودة استثمارًا كبيرًا في الوقت والموارد، بما في ذلك الخبراء في علم البيانات، مهندسي المعرفة، ومطوري البرمجيات.
• تفسير الرسوم البيانية المعقدة (Interpreting Complex Graphs): قد يكون فهم وتحليل الرسوم البيانية المعرفية الكبيرة والمعقدة صعبًا على المستخدمين غير المتخصصين، مما يتطلب أدوات تصور (Visualization tools) فعالة وواجهات سهلة الاستخدام. (Ontotext) (Stardog)

via Wikimedia Commons

الاتجاهات المستقبلية في الرسوم البيانية المعرفية (Future Trends in Knowledge Graphs)

تشهد الرسوم البيانية المعرفية تطورات سريعة، مدفوعة بالتقدم في الذكاء الاصطناعي والطلب المتزايد على استخلاص رؤى أعمق من البيانات. تشمل الاتجاهات المستقبلية الرئيسية ما يلي:

• الرسوم البيانية المعرفية التوليدية (Generative Knowledge Graphs): دمج نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مع الرسوم البيانية المعرفية لإنشاء رسوم بيانية تلقائيًا من النصوص، أو لإثراء الرسوم البيانية الموجودة بمعرفة جديدة، مما يسرع عملية البناء.
• الرسوم البيانية المعرفية كخدمة (Knowledge Graphs as a Service - KGaaS): زيادة توفر منصات وخدمات سحابية لبناء، إدارة، واستعلام الرسوم البيانية المعرفية، مما يسهل على الشركات تبني هذه التقنية دون الحاجة إلى خبرة داخلية واسعة.
• الرسوم البيانية المعرفية في الحوسبة الطرفية (Edge Computing): توسيع استخدام الرسوم البيانية المعرفية لتشمل تطبيقات الحوسبة الطرفية، مما يتيح معالجة البيانات وتحليلها بالقرب من مصدرها، وهو أمر حيوي لأجهزة إنترنت الأشياء (IoT) والأنظمة ذات الاستجابة السريعة.
• الرسوم البيانية المعرفية المفسرة والشفافة (Explainable and Transparent Knowledge Graphs): التركيز على تطوير رسوم بيانية معرفية يمكنها تفسير منطقها وتقديم مسارات واضحة لعمليات الاستنتاج، مما يزيد من الثقة في قرارات الذكاء الاصطناعي المدعومة بها.
• الرسوم البيانية المعرفية في البيانات الموزعة (Distributed Knowledge Graphs): تطوير تقنيات لإدارة وتوحيد الرسوم البيانية المعرفية التي تمتد عبر أنظمة وبيئات متعددة، مما يتيح تكامل المعرفة على نطاق واسع.
• الرسوم البيانية المعرفية للذكاء الاصطناعي التكيفي (Adaptive AI): استخدام الرسوم البيانية المعرفية لإنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي يمكنها التكيف والتعلم من التغيرات في البيئة والبيانات بشكل مستمر، مما يعزز قدرتها على التطور والابتكار. (Stardog) (AIMultiple)