U svijetu umjetne inteligencije, grafičko učenje (graph learning) postaje sve važniji alat za rješavanje kompleksnih problema. Ovaj članak prati evoluciju grafičkog učenja od početaka do najnovijih razvoja, ističući ključne studije i istraživanja, s posebnim osvrtom na doprinos Google istraživača.
Grafovi matematički predstavljaju veze između stvari (ljudi, mjesta, predmeti itd.). Nalaze se svugdje, u stvarnom svijetu i u našim inženjerskim sustavima – kao što su društvene mreže, računalne mreže, komunikacijski sustavi, sustavi za prijevoz i biološke mreže. Nudaju moćan i fleksibilan način modeliranja i rješavanja problema koji uključuju odnose i veze između objekata.
Pripovijest teorije grafova počinje 1736. godine s slavnim matematičarom Leonhardom Eulerom, koji se pitao može li se proći kroz grad Königsberg u Pruskoj (danas Kaliningrad, Rusija) i preći svaki od njegovih sedam mostova bez ponovnog prelaska preko bilo kojeg mosta. Dokazavši da nema rješenja pod tim uvjetima, Euler je postavio temelj moderne teorije grafova. Njegovo jednostavno pitanje o prelasku mostova danas se smatra jednom od najslavnijih matematičkih problema – “Sedam mostova Königsberga”.
Zasnivajući se na starijim temeljima teorije grafova, moderne primjene grafičkih algoritama pokazale su veliku potencijalnost u području računarstva. Primjenjuju se u raznim domenama kao što su predviđanje prometa, otkrivanje lažnih vijesti, modeliranje širenja bolesti, fizičke simulacije i čak razumijevanje zašto molekule mirišu. Iako su grafički algoritmi bili prisutni u polju strojnog učenja (ML) već desetljećima, njihova primjena u ML bila je sporog razvoja.
U ovom članku pratimo nedavnu povijest grafičkog ML-a s naglaskom na ulogu koju su Google istraživači odigrali u rastu polja. Počevši od uvođenja DeepWalka 2014. godine, koji nedavno osvaja prestižnu nagradu KDD Test of Time, grafički algoritmi igraju sve kritičniju ulogu u modernom ML-u. S novim implementacijama kao što su grafičke konvolucijske mreže i mreže za prolazak poruka, grafički ML pruža moćan skup alata za rješavanje stvarnih problema.
Grafički algoritmi (era prije dubokog učenja)
Rani radovi u grafičkoj analizi često su se fokusirali na razvoj metoda za bolje razumijevanje strukture grafova. Cilj im je bio otkriti skrivena uzorka, svojstva i odnose unutar grafova (npr. zajedničke strukture ili centralnost unutar mreže) i brinuli su se za dobivanje uvida u ukupnu organizaciju i značenje grafa. U isto vrijeme, paralelni napori usmjereni su na dizajniranje algoritama koji rade nad grafičkom strukturom. Ovi algoritmi su koristili graf kao ulaz i izvršili određene izračune ili transformacije nad njim (npr. za izračun najkraćih putova, maksimalnih protoka itd.). Brinuli su se za rješavanje dobro definiranim problemima na temelju postojećih veza i čvorova grafa.
S porastom web podataka u kasnim 1990-im i društvenih mreža u ranim 2000-im, grafički algoritmi su stekli važnost. Umjesto da budu matematičke zabave, sada su igrali ključnu ulogu u brzo rastućem Internetu. Na primjer, 1996. godine, osnivači Google-a Larry Page i Sergey Brin stvorili su PageRank, koji je kasnije postao temelj Google pretraživanja i, kao takav, jedan od najpopularnijih i najčešće korištenih grafičkih algoritama na svijetu. PageRank je primijenio principe teorije grafova na web, pretvarajući internet u ogroman, međusobno povezan graf stranica (čvorova) i hiperveza (veza). To ga je učinilo jednom od najranijih i najutjecajnijih primjera korištenja grafičkih metoda za rješavanje stvarnih problema.
Duboko učenje na grafovima
Grafički algoritmi uspjeli su organizirati i operirati nad grafičkim podacima, ali imali su jednu ograničenost: nije bilo lako integrirati ove diskretne algoritme u svijet neuronskih mreža. Grafička ugradnja posebno se fokusira na hvatanje odnosa između čvorova u grafu i očuvanje strukture čvorova i veza (npr. susjedstvo ili najkraći putovi). U kontrastu, normalna ugradnja neuronskih mreža obično predstavlja pojedinačne podatke (npr. riječi ili slike) na temelju njihovih značajki bez eksplicitnog modeliranja relacijske strukture, osim ako nije kodiran u podatke. Ključna razlika leži u fokusu na grafičke odnose u grafičkim ugradnjama, dok se normalne ugradnje fokusiraju na sličnost temeljenu na značajkama.
2014. godine, Bryan Perozzi (Google Research) i njegovi kolege Rami Al-Rfou i Steven Skiena (Stony Brook University) razvili su DeepWalk, prvi praktičan način za kombiniranje grafičkih podataka s neuronskim mrežama. DeepWalk koristi neuronski kodni program za pretvaranje grafičkih podataka u numeričko predstavljanje (ili grafičku ugradnju).
DeepWalk
DeepWalk je prvi praktičan način za kombiniranje grafičkih podataka s neuronskim mrežama. DeepWalk koristi neuronski kodni program za pretvaranje grafičkih podataka u numeričko predstavljanje (ili grafičku ugradnju). Ovaj postupak uključuje sljedeće korake:
- Plašanje po grafu: Algoritam počinje izabranim čvorom i izvršava nasumični šetnji po grafu. Svaki šetnji se sastoji od sekvence čvorova koje algoritam posjećuje.
- Generiranje sekvenci: Svaki šetnji se pretvara u sekvencu čvorova, koja se može smatrati kao tekstualni dokument.
- Učenje ugradnji: Koristeći neuronski kodni program, algoritam uči ugradnje čvorova na temelju generiranih sekvenci. Ove ugradnje su numerička predstavljanja čvorova koja zadržavaju njihove grafičke odnose.
DeepWalk je pokazao veliku učinkovitost u raznim aplikacijama, uključujući klasifikaciju čvorova, predviđanje veza i preporuke. Njegov uspjeh potaknuo je daljnja istraživanja u polju grafičkog učenja.
Grafičke konvolucijske mreže (GCN)
Grafičke konvolucijske mreže (GCN) predstavljaju napredak u grafičkom učenju, pružajući fleksibilan i moćan način za rad s grafičkim podacima. GCN se temelji na konvolucijskim neuronskim mrežama, ali je prilagođen za rad s grafičkom strukturom. GCN koristi konvolucijske operacije nad grafom kako bi generirao reprezentacije čvorova koje zadržavaju njihove grafičke odnose.
GCN se sastoji od sljedećih koraka:
- Inicijalizacija ugradnji: Svaki čvor u grafu dobiva početnu ugradnju, koja može biti nasumična ili dobivena iz drugog izvora.
- Konvolucijska operacija: Algoritam izvršava konvolucijsku operaciju nad grafom, koja kombinira ugradnje susjednih čvorova kako bi generirao nove ugradnje za svaki čvor. Ova operacija se može izvršiti više puta, stvarajući slojeve GCN-a.
- Klasifikacija ili regresija: Na kraju, GCN koristi generirane ugradnje za klasifikaciju čvorova ili regresiju, ovisno o zadatku.
GCN je pokazao veliku učinkovitost u raznim aplikacijama, uključujući klasifikaciju čvorova, predviđanje veza i preporuke. Njegova fleksibilnost i moć čine ga popularnim izborom za grafičko učenje.
Mreže za prolazak poruka (MPNN)
Mreže za prolazak poruka (MPNN) predstavljaju još jedan napredak u grafičkom učenju, pružajući fleksibilan i moćan način za rad s grafičkim podacima. MPNN se temelji na ideji da čvorovi u grafu razmjenjuju poruke s njihovim susjedima kako bi generirali reprezentacije čvorova koje zadržavaju njihove grafičke odnose.
MPNN se sastoji od sljedećih koraka:
- Inicijalizacija poruka: Svaki čvor u grafu dobiva početnu poruku, koja može biti nasumična ili dobivena iz drugog izvora.
- Prolazak poruka: Algoritam izvršava prolazak poruka nad grafom, gdje svaki čvor šalje poruku svojim susjedima i prima poruke od njih. Ove poruke se kombiniraju kako bi generirale nove poruke za svaki čvor. Ovaj proces se može izvršiti više puta, stvarajući slojeve MPNN-a.
- Generiranje ugradnji: Na kraju, MPNN koristi generirane poruke za generiranje ugradnji čvorova, koje zadržavaju njihove grafičke odnose.
- Klasifikacija ili regresija: Na kraju, MPNN koristi generirane ugradnje za klasifikaciju čvorova ili regresiju, ovisno o zadatku.
MPNN je pokazao veliku učinkovitost u raznim aplikacijama, uključujući klasifikaciju čvorova, predviđanje veza i preporuke. Njegova fleksibilnost i moć čine ga popularnim izborom za grafičko učenje.
Zaključak
Evolucija grafičkog učenja od PageRanka 1996. godine do najnovijih razvoja kao što su DeepWalk, GCN i MPNN pokazala je kako grafički algoritmi postaju sve važniji alat za rješavanje kompleksnih problema u umjetnoj inteligenciji. Ovi napredci omogućavaju integriranje grafičkih podataka u neuronske mreže i pružaju moćne alate za analizu grafičkih podataka. S nastavkom istraživanja i razvoja, grafičko učenje će vjerojatno postati još važniji dio umjetne inteligencije.
Česta pitanja
Što je grafičko učenje?
Grafičko učenje je podpolje umjetne inteligencije koje se bavi analizom i učenjem iz grafičkih podataka. Grafovi matematički predstavljaju veze između stvari, a grafičko učenje pruža alate za analizu tih veza i otkrivanje skrivenih uzoraka.
Koji su najpopularniji grafički algoritmi?
Neki od najpopularnijih grafičkih algoritama uključuju PageRank, DeepWalk, grafičke konvolucijske mreže (GCN) i mreže za prolazak poruka (MPNN). Ovi algoritmi su pokazali veliku učinkovitost u raznim aplikacijama, uključujući klasifikaciju čvorova, predviđanje veza i preporuke.
Kako grafičko učenje može pomoći u rješavanju stvarnih problema?
Grafičko učenje može pomoći u rješavanju stvarnih problema pružajući moćne alate za analizu grafičkih podataka. Na primjer, grafičko učenje se može koristiti za predviđanje širenja bolesti, otkrivanje lažnih vijesti i preporuke proizvoda. Njegova sposobnost integriranja grafičkih podataka u neuronske mreže čini ga važnim alatom za rješavanje kompleksnih problema.
Koji su najnoviji razvoj u grafičkom učenju?
Najnoviji razvoj u grafičkom učenju uključuje mreže za prolazak poruka (MPNN), koje pružaju fleksibilan i moćan način za rad s grafičkim podacima. MPNN se temelji na ideji da čvorovi u grafu razmjenjuju poruke s njihovim susjedima kako bi generirali reprezentacije čvorova koje zadržavaju njihove grafičke odnose.
Kako se grafičko učenje koristi u praksi?
Grafičko učenje se koristi u raznim aplikacijama, uključujući klasifikaciju čvorova, predviđanje veza i preporuke. Na primjer, grafičko učenje se može koristiti za klasifikaciju korisnika na temelju njihovih veza na društvenim mrežama, predviđanje veza između proizvoda na temelju kupovinskih navika i preporuke filmova na temelju ocjena korisnika.
