图神经网络（GNN）在 AI 推理中的潜力

图神经网络 (GNN) 可用于人工智能 (AI) 中的推理，尤其是在涉及结构化数据的领域，例如社交网络、推荐系统和化合物。

GNN 是一种神经网络，旨在对图形数据结构进行操作。图神经网络在计算机视觉、自然语言处理和推荐系统等多个领域都取得了令人瞩目的成果。在本文中，我们将探讨 GNN 在AI推理中的潜力。

什么是图神经网络

图神经网络是一种旨在对图数据结构进行操作的神经网络，图是由边连接的节点（也称为顶点）的集合，GNN 对节点和边特征进行操作以执行节点分类、链路预测和图分类等任务。

图神经网络如何工作？

GNN 通过边缘在节点之间传播信息来运行。在网络的每一层，节点特征都会根据连接到它们的节点的特征进行更新。这个过程在几个层中重复，允许网络从远处的节点捕获信息。

GNN 的架构通常由多层消息传递组成，然后是图级聚合步骤。消息传递层根据其邻居执行节点特征的计算，而图级聚合步骤汇总节点特征以计算网络的最终输出。

为什么图神经网络对 AI 推理有用？

推理是人类智能的一个基本方面，也是人工智能系统的重要组成部分。推理能力使人工智能系统能够进行逻辑推理、解决问题和理解世界。图是表示复杂数据的自然方式，GNN 非常适合在图数据结构上运行，这使得 GNN 成为 AI 推理的有前途的候选者。

GNN 的主要优势之一是它们能够捕获图的结构，图的结构可用于编码有关领域的先验知识，这对推理很有用。例如，在社交网络中，图的结构可以用来捕捉人与人之间的关系，这些关系可以用来预测他们的行为。

GNN 还具有执行多跳推理的能力，即对图中几步之外的信息进行推理的能力。这使得 GNN 对于诸如问答之类的任务非常有用，在这些任务中答案可能与图中相差几步之遥。

图神经网络在 AI 推理中的应用

GNN 在 AI 推理中有多种应用，最有前途的领域之一是知识图谱领域。知识图谱是代表关于世界的知识的大规模图谱，它们对于诸如问答和推荐系统之类的任务很有用。

GNN 可用于通过在节点之间传播信息来对知识图进行推理。例如，给定一个关于特定领域的知识图谱，GNN 可用于通过执行多跳推理来寻找答案来回答问题。

GNN 可用于推理的另一个领域是自然语言处理。GNN 可用于将句子表示为图，其中节点表示单词，边表示单词之间的关系，这允许 GNN 对自然语言句子进行推理，例如问答和情感分析。

GNN 的未来充满希望

图神经网络是 AI 推理的有前途的候选者，它们具有捕获图的结构、执行多跳推理的能力，并且非常适合对图数据结构进行操作。GNN 在 AI 推理中有多种应用，包括知识图谱和自然语言处理。随着 GNN 领域的不断发展，我们可以期待看到这项技术在 AI 中的更多创新应用。一个有前途的领域是开发更复杂的推理系统，这些系统可以处理图中实体之间的复杂关系和依赖关系。

例如，可以训练 GNN 来推理复杂系统（例如金融市场）中不同变量之间的关系。通过分析图中的模式和依赖关系，网络可以预测系统未来可能的行为方式。对于希望就投资地点做出明智决定的投资者和金融分析师而言，这可能非常有价值。

GNN 的另一个有前途的应用是开发更复杂的自然语言处理系统。通过使用图形来表示句子或文档中不同单词和概念之间的关系，GNN 可以实现更准确、更细致的语言处理。这对于聊天机器人和虚拟助手等应用程序尤其有用，在这些应用程序中，理解和响应自然语言输入的能力至关重要。

图神经网络有可能通过实现更强大、更复杂的推理和分析来彻底改变人工智能领域。虽然这项技术仍然相对较新并且有许多挑战需要解决，但 GNN 的前景是显而易见的。随着研究人员继续探索这项激动人心的新技术的可能性，我们可以期待在未来几年看到更多突破性的应用。

原文：https://www.bbntimes.com/science/can-graph-neural-networks-be-useful-for-reasoning-in-ai