Google je razvio novi model veštačke inteligencije koji koristi grafove za obradu podataka, a koji prema internim testovima donosi i do 40 puta veću preciznost u odnosu na dosadašnje metode. Ovaj napredak nazvan je Graph Foundation Model i već je uspešno primenjen u prepoznavanju spama unutar Google oglasa.
Šta ovaj model razlikuje od prethodnih
Tradicionalni AI modeli koji rade sa grafovima, poput Graph Neural Networks, do sada su morali da budu posebno trenirani za svaki novi tip podataka. Ako je model bio obučen na jednoj vrsti grafa, nije mogao da se koristi na drugoj bez dodatnog treniranja. To je značajno ograničavalo njihovu upotrebu u praksi.
Google sada menja pravila igre. Novi model može da prepoznaje obrasce u grafovima koje ranije nije video, bez potrebe za dodatnim podešavanjima. Na taj način, jedan model može da obradi različite vrste podataka i koristi se u raznim kontekstima.
Kako funkcioniše novi pristup
Umesto da se svaka tabela posmatra odvojeno, ovaj model ih povezuje u jednu zajedničku mrežu. Svaki red u tabeli postaje jedan čvor, a veze između tabela se koriste da bi se uspostavile veze među čvorovima. Rezultat je velika mreža podataka iz koje AI može da uči, čak i kada su informacije nepotpune ili neuredne.
Google navodi da je ceo proces jednostavan za implementaciju i da može da funkcioniše u velikim sistemima poput njihovog. Upravo to ga čini pogodnim za širu upotrebu, kako u analizi oglasa, tako i u drugim oblastima.
Već testirano u stvarnim uslovima
Novi model je testiran na zadatku prepoznavanja spama u Google Ads platformi. Reč je o složenom sistemu sa mnoštvom nepovezanih baza podataka. Dosadašnji sistemi nisu uspevali da prepoznaju važne veze među njima, dok je GFM uspeo da pronađe te veze i značajno poboljša preciznost.
Google navodi da su poboljšanja bila od tri do četrdeset puta u odnosu na prethodne metode, što jasno pokazuje koliki potencijal ovaj model ima.
Iako nije objavljena zvanična naučna studija, najava ne ostavlja utisak da se radi o eksperimentalnoj tehnologiji. Naprotiv, sve ukazuje na to da je reč o uspešnom rešenju koje se već koristi i koje bi u budućnosti moglo da unapredi i druge sisteme.
