由于新一輪的融資,Neo4j投資其圖形數(shù)據(jù)庫技術(shù)如何結(jié)合人工智能。從11月在里斯本W(wǎng)ebSummit ZDNet而言,公司的創(chuàng)始人,埃米爾Eifrem,討論了他的計(jì)劃。Eifrem:我認(rèn)為有兩個廣泛的向量,我想投資。第一個是增加牽引企業(yè)空間。超過80%%的財(cái)富100強(qiáng)使用Neo4j現(xiàn)在。20的25大銀行正在使用它以及五大電信公司。非常深的采用最大的公司之一。

200家公司在里斯本我們有偉大的用例和葡萄牙銀行沒有理由沒有相同的需要在倫敦的一家銀行,所以需要有。顯然,在里斯本賣給公司你想要移動的人,你想要銷售人員,營銷抵押品在葡萄牙,葡萄牙人的支持,所有的好東西。因此,擴(kuò)大操作以滿足這種需求,這是第一個向量。

第二個向量是產(chǎn)品。投資構(gòu)建圖形平臺是巨大的。但最大的司機(jī)是AI用例的出現(xiàn)。我們的應(yīng)用程序像易趣ShopBot和許多其他人一樣,這給eBay的語音界面,因此購物者可以與應(yīng)用程序和說,“嘿,谷歌,我想在易趣上買東西”和eBay將問你你想買和eBay將知道你的喜好定制報(bào)價給你,然后問問題。什么尺寸?是什么顏色的?等等。

這是人工智能的一種形式,是新興但有幾個是我們正在做的,和我們的目標(biāo)是真正投資產(chǎn)品路線圖和確保我們可以充分利用它。

你看到AI是非常大嗎?

是的,這是一個真正的司機(jī)的圖表數(shù)據(jù)。

它似乎是一個十字路口時基于圖形數(shù)據(jù)庫能夠結(jié)合人工智能嗎?

有一些非常親密和人工智能之間的關(guān)系圖。

甚至一年前,我可以在一個非常高的層面討論一些現(xiàn)在我們看到真正具體的用例與客戶在生產(chǎn)中。

看到的:如何實(shí)現(xiàn)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)|(ZDNet的特別報(bào)道)下載PDF報(bào)告(TechRepublic)

現(xiàn)在我們看到的人工智能的用例——知識圖、數(shù)據(jù)提取、graph-accelerated機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能的靈活性,和這些事情。我認(rèn)為,從根本上講,我們做的是非常的水平。

它可能從一些早期開始用例疼痛是足夠大的,價值是大到足以使它值得的。但像Oracle這樣的80年代,它不是應(yīng)用程序或用例驅(qū)動的,它從根本上數(shù)據(jù)驅(qū)動的。

你進(jìn)入的領(lǐng)域之一就是衛(wèi)生部門。你能顯示用例嗎?

其中的一個,你跟德國ZDZ看著圖的中心在糖尿病研究使用我認(rèn)為它有助于顯示圖形是一個非常好的,普遍的事情。

我一直很希望,我們會看到很多使用在衛(wèi)生保健和生命科學(xué)基于這樣的觀察:如果你看看我們的身體內(nèi)部,有很多圖。

自然有很多圖,從蛋白質(zhì)相互作用,蛋白質(zhì)細(xì)胞和蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)真正的自己。談?wù)撐易钕矚g的事情是人類大腦是如何一個圖表——神經(jīng)元連接神經(jīng)元。顯然有很多人體內(nèi)部的圖像數(shù)據(jù)。我們的技術(shù),給了我們一個值在空間。這是一個角度。另一個角度,就是我看到到處都是,他們被困于筒倉。

這有點(diǎn)像……你回去幾百年,醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的科學(xué)發(fā)展是基于觀察,嘗試科學(xué)和生物學(xué)的核心。然后,突然之間,我們發(fā)現(xiàn)這個數(shù)字的東西,科學(xué)家們——像ZDZ——告訴我,我們已經(jīng)從筒倉發(fā)現(xiàn)所有這些事情,可能會有一些增加的事情被發(fā)現(xiàn),總的來說,最重要的轉(zhuǎn)變是能夠在這些豎井相關(guān)聯(lián)。