DE112020002860T5

DE112020002860T5 - Techniken zum ermitteln von segmenten von informationsbereichen durch aktive anpassung an umfeldkontexte

Info

Publication number: DE112020002860T5
Application number: DE112020002860.7T
Authority: DE
Inventors: Oleg Sidorkin; Sergey Batin; Michael Bordash
Original assignee: International Business Machines Corp
Current assignee: International Business Machines Corp
Priority date: 2019-08-07
Filing date: 2020-07-21
Publication date: 2022-03-03
Also published as: US20210042038A1; GB202202872D0; GB2601956A; WO2021024064A1; GB2601956B; JP2022542919A; CN114207570A

Abstract

Es werden Techniken zum Ermitteln von Informationssegmenten durch aktive Anpassung an Umfeldkontexte bereitgestellt. Eine erste Benutzerabfrage wird durch ein System für künstliche Intelligenz empfangen, und ein erstes Informationssegment wird von einem heterogenen Speichermedium abgerufen, wobei sich das erste Informationssegment in einer oberen Schicht des heterogenen Speichermediums befindet. Nach Feststellen, dass das erste Informationssegment die erste Benutzerabfrage nicht befriedigt, wird das erste Informationssegment auf eine relativ tiefere Schicht des heterogenen Speichermediums herabgestuft, ein zweites Informationssegment wird von einer relativ tieferen Schicht des heterogenen Speichermediums abgerufen, und nach Feststellen, dass das zweite Informationssegment die ersten Benutzerabfrage befriedigt, wird das zweite Informationssegment auf die obere Schicht des heterogenen Speichermediums höhergestuft.

Description

HINTERGRUND DER ERFINDUNG
Die vorliegende Offenbarung betrifft Informationsbereiche und insbesondere eine Nutzung aktiver Anpassung zum Ermitteln relevanter Segmente eines Informationsbereichs.
Damit moderne Datenverarbeitungssysteme (insbesondere Informationsabrufsysteme oder Systeme für künstliche Intelligenz) ordnungsgemäß funktionieren können, benötigen sie große Mengen gespeicherter Daten. Außerdem müssen die Daten so gespeichert sein, dass das System in der Lage ist, jederzeit relevante Daten zu ermitteln und abzurufen. Durch Verwalten größerer Datenspeicher nimmt die Wahrscheinlichkeit zu, dass auf jede Eingabe präzise, passende oder zufriedenstellende Daten zurückgesendet werden. Mit immer größer werdenden Datenspeichern können die Speicherkosten an Bedeutung gewinnen. Das heißt, sowohl die Finanzierungskosten als auch die zum Durchsuchen immer größerer Speicher erforderlichen Verarbeitungskosten nehmen zu. Darüber hinaus zeichnen sich Speicherlösungen, die in der Lage sind, diese großen Datenmengen zu verwalten, oft durch einen langsamen Zugriff aus, wodurch eine zusätzliche Latenz in das System eingeführt wird.
KURZDARSTELLUNG
Die Erfindung stellt ein Verfahren nach Anspruch 1 und ein entsprechendes System und ein entsprechendes Computerprogramm nach den Ansprüchen 9 und 10 bereit.
Figurenliste

1 veranschaulicht einen Arbeitsablauf gemäß einer hierin veranschaulichten Ausführungsform zum aktiven Ermitteln relevanter Informationssegmente in einem Informationsbereich.
Die 2A und 2B veranschaulichen Techniken gemäß einer hierin offenbarten Ausführungsform zum Höherstufen und Herabstufen relevanter Informationssegmente, um die Leistungsfähigkeit zu steigern.
3 ist ein Blockschaubild, das ein KI-System gemäß einer hierin offenbarten Ausführungsform zum Ermitteln relevanter Informationssegmente unter Verwendung aktiver Anpassung auf der Grundlage von Umfeldkontexten veranschaulicht.
4 ist ein Ablaufplan, der ein Verfahren gemäß einer hierin offenbarten Ausführungsform zum aktiven Ermitteln relevanter Informationssegmente veranschaulicht.
5 ist ein Ablaufplan gemäß einer hierin offenbarten Ausführungsform, der ein Verfahren zum Herausarbeiten von Benutzerkontexten in einem sich aktiv anpassenden Informationssystem veranschaulicht.
6 ist ein Ablaufplan gemäß einer hierin offenbarten Ausführungsform, der ein Verfahren zum Ermitteln relevanter Informationssegmente veranschaulicht.

DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung stellen Techniken zum aktiven Höherstufen und Herabstufen von Informationen in einem Informationsbereich bereit, um relevante Daten rationell und preiswert besser zu ermitteln. Gemäß Ausführungsformen verwalten Informations-Analyse- und -Abrufsysteme große (und oft ständig wachsende) Informationsbereiche, die nach relevanten Informationen abgefragt werden können. Zum Beispiel kann eine Anwendung für künstliche Intelligenz (KI) ein solches System nutzen, um relevante Daten für eine bestimmte Abfrage oder Eingabe zu ermitteln und eine geeignete Antwort zu erstellen. Gemäß einigen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung wird der Informationsbereich als Graph von Elementen oder Einheiten verwaltet, die durch Beziehungen zwischen diesen Elementen miteinander verbunden sind.
Gemäß einer Ausführungsform interagiert das System mit dem Informationsbereich, und es können Beziehungen zwischen Einheiten erzeugt, aufgehoben oder verändert werden (z.B. durch Erhöhen oder Verringern des Gewichts oder der Bedeutung der Beziehung). Gemäß einigen Ausführungsformen werden Segmente und Zweigbereiche des Informationsbereichs ferner auf der Grundlage quantitativer Beobachtungen der Umfeldkontexte mit Anmerkungen sowie mit qualitativen Rückmeldungen von Benutzern versehen. Gemäß einer Ausführungsform wächst der Informationsbereich ständig, da neue Daten gelernt und während der Verarbeitung aufgenommen werden. Gemäß einer Ausführungsform können zum Beispiel Eingaben und Abfragen von Benutzern dem Informationsbereich hinzugefügt werden, sodass dieser später abgerufen und verwendet werden kann, um auf zukünftige Abfragen besser antworten zu können. Auf diese Weise ist das System dynamisch und intelligent. Auf eine bestimmte Eingabe hin (z.B. Abfrage von einem Benutzer) sollte das Informationssystem relevante Daten ermitteln und abrufen, um eine Antwort zu erstellen.
Gemäß Ausführungsformen kann der Informationsbereich jedoch beträchtliche Speicherprobleme bereiten. Üblicherweise können sich die Preise, Kapazitäten und Geschwindigkeiten von Speicherlösungen deutlich voneinander unterscheiden. Zum Beispiel können serialisierte Speicher schneller als deserialisierte Speicher sein, was jedoch mit höheren Kosten (oder geringerer Größe) verbunden ist. Desgleichen kann ein Direktzugriffsspeicher (RAM) oder ein Cache relativ schneller als ein Speicher auf der Grundlage von Speicherplatten sein, was jedoch mit geringerer Kapazität und höherem Preis verbunden ist. Ferner können Lösungen zur Fernspeicherung (beispielsweise in der Cloud) beträchtliche Kapazitäten und einfache Erweiterung bereitstellen, was wiederum mit deutlich erhöhter Latenz verbunden ist. Gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung ist der als Graph dargestellte kontinuierliche Speicherbereich in einer heterogenen Speicherlösung gespeichert, die eine Anzahl Schichten umfasst, wobei jede Schicht mit unterschiedlichen Vor- und Nachteilen verbunden ist. Gemäß einer Ausführungsform sind relativ höhere Schichten mit geringerem Zugriffsaufwand wie beispielsweise Latenz bei der Nutzung verbunden (z.B. beim Suchen nach und zum Abrufen von Daten), während relativ tiefere Schichten mit mehr Zeit oder höherem Aufwand bei der Nutzung verbunden sind.
Um korrekte und zuverlässige Antworten liefern zu können, nutzt das System gemäß einer Ausführungsform eine Anpassung, um während der Verwendung Segmente des Informationsbereichs höherzustufen und herabzustufen, damit die relevanteste Information für eine bestimmte Abfrage mit höherer Wahrscheinlichkeit in einer relativ höheren Schicht der heterogenen Speicherlösung gefunden wird. Wenn ein Segment des Informationsbereichs gemäß einigen Ausführungsformen auf der Grundlage einer bestimmten Eingabe ermittelt und verwendet wird, werden diese Daten in eine relativ höhere Schicht des Speichersystems höhergestuft. Wenn Daten jedoch seltener verwendet werden, werden diese gleichermaßen immer weiter auf untere Schichten des Systems herabgestuft. Auf diese Weise werden relevante Daten für einen bestimmten Umfeldkontext in dem heterogenen Speichersystem aktiv verlagert, um die Datenverarbeitungsleistung zu verbessern. Das heißt, jedes Mal, wenn der betreffende Umfeldkontext erneut auftaucht, werden die relevanten Daten im Informationsbereich in einer relativ höheren Schicht des Systems untergebracht, sodass der Aufwand zum Zugreifen auf die Daten abnimmt. Gemäß Ausführungsformen kann der Umfeldkontext eine Anzahl Systemfaktoren wie die aktuelle Eingabe, vorhergehende Eingaben/Abfragen, der aktuelle Benutzer, die Uhrzeit und dergleichen umfassen.
Gemäß einer Ausführungsform stellt jede Abfrage oder Eingabe eine durch Durchsuchen des Informationsbereichs zu beantwortende (oder anderweitig zu erledigende) Frage oder Anfrage dar. Zum Beispiel kann ein Benutzer Informationen abfragen, das Ausführen einer Aufgabe oder eines Arbeitsschrittes anweisen und dergleichen. Gemäß einer Ausführungsform fragt das System als Reaktion auf Abfragen das Speichersystem ab, indem es zunächst höhere und (falls die Abfrage noch nicht geklärt ist) anschließend untere Schichten durchsucht. Gemäß einigen Ausführungsformen entscheidet das System auf der Grundlage eines Konfidenzniveaus in Bezug auf die aktuell „bestmögliche“ Antwort, mit unteren (und daher aufwändigeren) Speicherschichten fortzufahren. Das System kann zum Beispiel Daten in der höchsten Schicht ermitteln und bewerten, um ein Konfidenzniveau zu ermitteln, ob die Abfrage hinreichend geklärt ist. Wenn das Konfidenzniveau einen vorgegebenen Schwellenwert überschreitet, können die Daten zum Zurücksenden einer Antwort verwendet werden. Wenn das Konfidenzniveau jedoch einen Schwellenwert unterschreitet, kann das System die nächsttiefere Schicht des Speichers durchsuchen und so weiter, bis eine zufriedenstellende Antwort gefunden wird.
Gemäß einigen Ausführungsformen kann die Abfrage außerdem einen Wert oder eine Wichtigkeit der Abfrage angeben. Gemäß einer Ausführungsform kann das Speichersystem durch ein Kostenlimit (oder eine geringe Wichtigkeit) daran gehindert werden, das System zu tief zu durchsuchen. Desgleichen kann das System durch ein höheres Kostenlimit (oder eine größere Wichtigkeit) veranlasst werden, mit der Suche so lange in weiteren/tieferen Schichten des System fortzufahren, bis eine Antwort mit höherer Konfidenz erstellt werden kann. Gemäß einer Ausführungsform nutzt das System zum Ermitteln relevanter Daten als Antwort auf eine Abfrage eine Kombination der Stärke von Beziehungen zwischen Einheiten sowie der Schicht, in der sich jede Einheit befindet. Zum Beispiel kann das System eine erste relevante Einheit (z.B. einen Knoten in dem Graphen des Speichersystems) und weitere Einheiten (z.B. Knoten) ermitteln, die (z.B. über eine Kante in dem Graphen) mit einem vorgegebenen Mindestgewicht mit dem ersten Knoten verbunden sind. Dann kann das System die Daten in jedem ermittelten Element auf der Grundlage der Stärke der Beziehung und/oder der Schicht, in der das Element gespeichert ist, abrufen und bewerten.
Gemäß einer solchen Ausführungsform kann das System zum Beispiel zuerst Daten mit stärkeren Verbindungen bewerten, jedoch mit dem Bewerten von Elementen warten, die in tieferen Schichten des Speichersystems gespeichert sind (selbst, wenn deren Verbindung stark ist). Gemäß einigen Ausführungsformen ermittelt das System auf der Grundlage der Stärke der Verbindung und des Suchaufwands (z.B. für die die Daten enthaltende Schicht) ganzheitlich, ob die Daten in einer tieferen Schicht abgerufen werden sollen. Gemäß einer anderen Ausführungsform durchsucht das System zuerst die höchste Schicht und geht erst weiter zur nächsttieferen Schicht, nachdem die obere Schicht durchsucht worden ist, ohne geeignete Daten zu finden. Auf diese Weise kann das System den Graph schrittweise durchsuchen (und dabei immer mehr ferne Knoten und/oder immer tiefere Schichten des Speichers erreichen), bis eine zufriedenstellende Antwort zurückgesendet werden kann.
Gemäß einer Ausführungsform können einzelne Umfeldkontexte des Benutzers auch profiliert werden. Das heißt, statistische Daten (beispielsweise Zeit und/oder Aufwand zum Erstellen von Antworten, Genauigkeit und/oder Konfidenz der Antworten und dergleichen) können für jeden einzelnen Benutzer gesammelt werden, um die erfolgreichsten Profile (z.B. die leistungsfähigsten und/oder genauesten Profile) zu ermitteln. Diese können laufend mit den weniger erfolgreichen Profilen zusammengeführt werden, um die Gesamtleistung des Systems zu verbessern. Gemäß einigen Ausführungsformen werden die erfolgreichsten Profile auch zum Trainieren oder Anleiten neuer Benutzer des Systems verwendet, um die Lernkurve und damit den Zeitaufwand für das Kl-System zum Anpassen an einen neuen Benutzerkontext zu verkürzen.
Gemäß einer Ausführungsform kann ein Benutzerverhalten zum Beispiel in einem nächsten Schritt durch Empfehlungen beeinflusst werden, die durch das System erzeugt werden. Das heißt, das System kann relevante Daten ermitteln und/oder Abfragen teilweise auf der Grundlage der erfolgreichsten zuvor profilierten Benutzer beantworten, wodurch die Leistungsfähigkeit erhöht und der Zeitaufwand und die Kosten für neuere Benutzer gesenkt werden können. Gemäß einer Ausführungsform bestehen die Profile in einer Rangordnung von Einheiten und/oder entsprechenden Beziehungen zwischen Einheiten. Diese Rangordnungen lassen sich deshalb einfach zusammenführen und übertragen, sodass die Leistungsfähigkeit des Systems insgesamt erhöht wird. Gemäß einer Ausführungsform werden diese Rangordnungen erlernt, während der Benutzer das System benutzt. Gemäß einigen Ausführungsformen kann das KI-System zum Beispiel die Beziehungen auf der Grundlage der nächsten Abfrage des Benutzers ableiten, oder der Benutzer kann die Qualität der Antwort ausdrücklich angeben.
1 veranschaulicht einen Arbeitsablauf 100 zum aktiven Ermitteln relevanter Informationssegmente in einem Informationsbereich gemäß einer hierin offenbarten Ausführungsform. Ein Fragenbeantwortungssystem 105 (z.B. ein KI-System) empfängt wie veranschaulicht Abfragen 120 von einem oder mehreren Benutzern und erstellt entsprechende Antworten 125. Gemäß einigen Ausführungsformen sind die Abfragen 120 und die Antworten 125 in natürlicher Sprache verfasst und dialogorientiert. Gemäß einigen Ausführungsformen werden die Abfragen 120 und die Antworten 125 der Reihe nach empfangen und zurückgesendet, wie wenn der Benutzer sich mit dem Fragenbeantwortungssystem 105 unterhielte. Zum Beispiel kann eine erste Abfrage 120 enthalten „zeige mir die fünf wichtigsten im vergangenen Jahr versendeten Werbesendungen“, und die entsprechende Antwort kann „hier sind die fünf wichtigsten Werbesendungen des letzten Jahres“ zusammen mit einer Liste der Werbesendungen enthalten.
Gemäß einigen Ausführungsform bewahrt das System eine oder alle vorhergehenden Abfragen 120 und Antworten von einem bestimmten Benutzer als Kontext der aktuellen Abfrage 120 von einem Benutzer auf und verwendet den Kontext zum Erstellen der nächsten Antwort 125. Im weiteren Verlauf des obigen Beispiels kann der Benutzer nach Ablauf eines Zeitraums abfragen „wie viele dieser Werbesendungen werden durchschnittlich geöffnet?“. Wenn das Fragenbeantwortungssystem 105 diesen Kontext gespeichert hat, kann es eine zutreffende Antwort 125 erstellen (beispielsweise „durchschnittlich sind im vergangenen Jahr X% dieser wichtigsten Werbesendungen geöffnet worden“). Wenn das Fragenbeantwortungssystem 105 gemäß einer anderen Ausführungsform nicht sicher ermitteln kann, welche Werbesendungen der Benutzer meint, können mit der Antwort 125 weitere Informationen angefordert werden (z.B. „Welche Werbesendungen meinen Sie?“).
In der veranschaulichten Ausführungsform nutzt das Fragenbeantwortungssystem 105 einen als Graph 115 gestalteten Informationsbereich, um Antworten 125 zu erstellen. Der Graph 115 enthält wie gezeigt eine Anzahl Einheiten oder Elemente 110A bis H, die durch Verbindungen oder Kanten miteinander verbunden sind. Gemäß einigen Ausführungsformen können die Verbindungen zwischen allen Elementen 110 je nach Art der Beziehung bidirektional oder unidirektional sein. Gemäß anderen Ausführungsformen sind alle Verbindungen bidirektional. Gemäß einer Ausführungsform ist der Abstand zwischen je zwei Elementen 110 in dem Graph 115 auf der Grundlage der Anzahl Kanten oder Verbindungen definiert, die auf dem Weg von dem ersten Element 110 zum zweiten Element durchlaufen werden müssen. Gemäß einigen Ausführungsformen kann jede Kante ein entsprechendes Gewicht oder eine entsprechende Starke haben, die die Stärke der Beziehung zwischen den betreffenden Elementen 110 anzeigt. Der gezeigte Graph 115 stellt einen durchgehenden Informationsbereich dar, wobei sich relevante Daten in jedem Element 110 befinden können.
Gemäß einigen Ausführungsformen wächst der Informationsbereich im Lauf der Interaktionen zwischen dem Fragenbeantwortungssystem 105 und den Benutzern (z.B. werden neue Elemente 110 geschaffen und eingebunden, neue Daten werden in vorhandene Elemente 110 eingefügt und/oder Verbindungen werden geknüpft, aufgehoben oder verändert). Gemäß einer Ausführungsform ist der Graph 115 in einem heterogenen Speichersystem mit einer Anzahl Schichten gespeichert, wobei jede Schicht mit einem entsprechenden Zugriffsaufwand verbunden ist (z.B. in Bezug auf Datenverarbeitungsressourcen oder Zeit, die für den Zugriff auf in der Schicht gespeicherte Daten benötigt werden). Ein bestimmtes Element 110 kann in jeder Speicherschicht gespeichert sein und Verbindungen (z.B. Zeiger) zu anderen Elementen 110 haben, die in derselben oder einer anderen Schicht gespeichert sind. Gemäß einer Ausführungsform werden Elemente 110 in dem Graphen 115 im Laufe der Interaktionen des Fragenbeantwortungssystems 105 auf der Grundlage ihrer Bedeutung für einen bestimmten Begleitumstand laufend verlagert.
Wenn zum Beispiel das Element 110G zum Beantworten einer Abfrage 120 verwendet wird, kann das Element 110G von der Schicht, in der es gespeichert ist, zu einer relativ höheren Schicht verschoben werden. Das heißt, die zum Erledigen der Abfrage 120 verwendeten Daten können in einer gegenüber der bisherigen Schicht relativ höheren Schicht gespeichert werden. Wenn dann wieder derselbe (oder ein ähnlicher) Kontext auftaucht, kann das Fragenbeantwortungssystem 105 diese Daten auf diese Weise wesentlich rationeller ermitteln und mit höherer Wahrscheinlichkeit abrufen. Desgleichen kann das Fragenbeantwortungssystem 105 gemäß einer Ausführungsform, wenn die oberen Schichten voll belegt sind (oder, wenn das System feststellt, dass ein bestimmtes Element 110 für einen bestimmten Kontext nicht brauchbar war), das Element 110 in eine relativ tiefere Schicht herabstufen, um die Wahrscheinlichkeit dafür zu verringern, dass es zum Beantworten nachfolgender Abfragen 120 mit ähnlichen Kontexten verwendet wird (und um in höheren Schichten Platz für relevantere Daten zu schaffen).
Die 2A und 2B veranschaulichen Techniken gemäß einer hierin offenbarten Ausführungsform zum Höherstufen und Herabstufen, um die Leistungsfähigkeit zu verbessern. Bei der in 2A veranschaulichten Ausführungsform ist der Informationsbereich in eine Reihe von Schichten 205A bis D eingeteilt. Jede Schicht zeichnet sich durch entsprechende Zugriffskosten aus. Im vorliegenden Zusammenhang wird eine erste Schicht 205 als „relativ höher“ als eine zweite Schicht 205 angesehen, wenn deren Zugriffskosten geringer sind als die Zugriffskosten der zweiten Schicht 205. Zu den Zugriffskosten können zum Beispiel die für den Zugriff auf in der Schicht 205 gespeicherte Daten erforderliche Latenz, die zum Zugreifen auf die Daten erforderlichen Datenverarbeitungsressourcen, die geldwerten Kosten für den Zugriff auf die Daten und dergleichen gehören. Desgleichen ist eine erste Schicht 205 „relativ tiefer“ als eine zweite Schicht 205, wenn die Zugriffskosten für die erste Schicht höher sind als die Zugriffskosten für die zweite Schicht 205.
Gemäß Ausführungsformen kann das Speichersystem eine beliebige Anzahl und jeden Typ von Mechanismen umfassen, darunter flüchtige Speicher (z.B. Caches oder RAM) und/oder nichtflüchtige Speicher (z.B. Festplatten). Ferner können die Daten innerhalb jeder Schicht 205 auf beliebige Weise gespeichert sein. Zum Beispiel können die Daten in einer Schicht 205 serialisiert, in einer anderen Schicht 205 hingegen deserialisiert sein. In 2A ist veranschaulicht, dass die Elemente 110 zumindest teilweise ausgehend davon, wie brauchbar oder relevant diese beim Beantworten vorhergehender Abfragen gewesen sind, in dem Informationsbereich 200A über die Schichten 205A bis D verteilt sind. Zum Beispiel sind die Elemente 110A und 110B in der höchsten Schicht 205A gespeichert, wodurch sie für das KI-System leicht zugänglich sind. Dadurch können die Zugriffskosten für künftige Abfragen gesenkt sowie die Wahrscheinlichkeit erhöht werden, dass sie für eine Abfrage mit ähnlichen Kontexten abgerufen werden (z.B., weil das System wahrscheinlich zumindest einen Teil der Schicht 205A durchsucht, bevor es mit den tieferen Schichten 205 fortfährt.
Gemäß Ausführungsformen kann jede Schicht 205 eine beliebige Größe haben. Das heißt, dass tiefere Schichten 205 zwar eher größer und zum Speichern größerer Anzahlen von Elementen 110 in der Lage sind (z.B., da das Speichern finanziell relativ preiswerter ist), dass gemäß einigen Ausführungsformen jedoch eine oder mehrere relativ höhere Schichten 205 eine höhere Speicherkapazität als tiefere Schichten 205 haben können. Zum Beispiel ist ein Festplattenspeicher zwar in Bezug auf die finanziellen Kosten je Speichereinheit relativ preiswert, jedoch kann das System einen beträchtlichen Umfang an schnellerem (in Bezug auf die finanziellen Kosten pro Speichereinheit teureren) Speicher in einer höheren Schicht 205 verwenden, um die Arbeitsschritte und die Latenz des Systems zu verbessern. Die jeweilige Größe jeder Schicht 205 kann bei verschiedenen Implementierungen variieren.
2A zeigt einen Informationsbereich 200A zu einem ersten Zeitpunkt, und 2B zeigt den Informationsbereich 200B zu einem zweiten Zeitpunkt. Die Figuren veranschaulichen, dass in dem Informationsbereich 200B das Element 110A von der höchsten Schicht 205A zur relativ tieferen Schicht 205B verschoben worden ist, während das Element 110C von der relativ tieferen Schicht 205B zur höchsten Schicht 205A verschoben worden ist. Bemerkenswert ist, dass die Verbindungen und Beziehungen zwischen Elementen 110 unverändert sind (d.h., die Gewichte haben sich nicht geändert). Gemäß einer Ausführungsform kann das System das Element 110C zur höchsten Schicht 205A verschoben haben, da sich herausgestellt hat, dass es beim Beantworten einer aktuellen Benutzerabfrage relevant oder brauchbar war. Desgleichen kann das Element 110A zur Schicht 205B verschoben worden sein, da es entweder nicht brauchbar oder die Schicht 205A voll belegt war.
3 ist ein Blockschaubild, das ein KI-System 305 gemäß einer hierin offenbarten Ausführungsform zum Ermitteln relevanter Informationssegmente unter Verwendung aktiver Anpassung auf der Grundlage von Umfeldkontexten veranschaulicht. Zwar ist das KI-System 305 als physisches Datenverarbeitungssystem veranschaulicht, jedoch kann es gemäß Ausführungsformen unter Verwendung von Hardware oder Software (z.B. als virtuelles Datenverarbeitungssystem) realisiert und auf eine beliebige Anzahl von Einheiten verteilt sein. Gemäß der veranschaulichten Ausführungsform umfasst das KI-System 305 einen Prozessor 310, einen Arbeitsspeicher 315, einen Datenspeicher 320 und eine Netzwerk-Schnittstelle 325. Gemäß der veranschaulichten Ausführungsform ruft der Prozessor 310 in dem Arbeitsspeicher 315 gespeicherte Programmanweisungen ab und führt diese aus und speichert zudem in dem Datenspeicher 320 gespeicherte Anwendungsdaten und ruft diese ab. Der Prozessor 310 ist allgemein repräsentativ für eine einzelne CPU, mehrere CPU, eine einzelne CPU mit mehreren Prozessorkernen und dergleichen. Desgleichen soll der Arbeitsspeicher 315 repräsentativ für einen Direktzugriffsspeicher sein. Bei dem Datenspeicher 320 kann es sich um eine beliebige Verknüpfung von Plattenlaufwerken, Speichereinheiten auf der Grundlage von Flash-Speichern und dergleichen handeln, und er kann fest eingebaute und/oder entnehmbare Speichereinheiten wie Festplattenlaufwerke, entnehmbare Speicherkarten, Caches, optische Speicher, an ein Netzwerk angeschlossene Speicher (network attached storage, NAS) oder Speichernetzwerke (storage area networks, SAN) umfassen. Gemäß einer Ausführungsform stellt der Datenspeicher 320 ein heterogenes System von Schichten dar, wobei jede Schicht einem verschiedenen Speichertyp und/oder Speicher mit unterschiedlichen Zugriffskosten entspricht. Über die Netzwerk-Schnittstelle 325 kann das KI-System 305 zum Austauschen von Daten mit einer oder mehreren anderen Einheiten und Komponenten verbunden sein.
Gemäß der veranschaulichten Ausführungsform enthält der Datenspeicher 320 Daten 355 (z.B. Elemente 110, die in einem Graph von Informationen angeordnet sind) sowie ein oder mehrere Profile 360. Gemäß einer Ausführungsform gibt jedes Profil 360 eine Rangfolge von Elementen 110 und/oder in den Daten 355 wiedergegebenen Beziehungen anhand ihrer Relevanz oder Bedeutung für einen bestimmten Benutzer und/oder Kontext an. Gemäß einer Ausführungsform sind die Profile 360 mit Punkten versehen oder bewertet, um auf der Grundlage von Leistungskennzahlen (beispielsweise die Latenz oder die Kosten für eine typische oder durchschnittliche Antwort, die mit einer typischen Antwort verbundene Konfidenz, eine Rückmeldung des Benutzer zur Qualität der Antworten und dergleichen) eine Qualität der Profile zu ermitteln. Profile mit hoher Qualität können dann zum Erstellen von Antworten für andere Benutzer verwendet werden, was im Folgenden näher erörtert wird.
Die Figur veranschaulicht, dass der Speicher 315 eine Kl-Anwendung 330 und diese wiederum eine Kontext-Komponente 335, eine Ermittlungs-Komponente 340, eine Bewertungs-Komponente 345 und eine Profil-Komponente 350 umfasst. Die Funktionalität der Kl-Anwendung 330 ist zwar als im Arbeitsspeicher 315 befindliche Software dargestellt, kann jedoch unter Verwendung von Hardware, Software oder einer Verknüpfung von Hardware und Software realisiert werden. Ferner sind die Arbeitsschritte der Kontext-Komponente 335, der Ermittlungs-Komponente 340, der Bewertungs-Komponente 345 und der Profil-Komponente 350 zur Verdeutlichung als einzelne Komponenten veranschaulicht, können jedoch auch mit einer beliebigen Anzahl von Komponenten verknüpft oder auf diese verteilt sein. Die KI-Anwendung 330 empfängt im Allgemeinen Benutzerabfragen, ermittelt relevante Daten 355 und erstellt entsprechende Antworten. Gemäß einigen Ausführungsformen verwaltet die KI-Anwendung 330 ferner den Speicher der Daten 355, indem sie Datenelemente aufgrund ihrer Relevanz oder Brauchbarkeit für den aktuellen Kontext aktiv höherstuft (z.B. zu einer relativ höheren Speicherschicht verschiebt) und herabstuft (z.B. zu einer relativ tieferen Speicherschicht verschiebt).
Gemäß einer Ausführungsform ermittelt die Kontext-Komponente 335 für jede Abfrage den entsprechenden Kontext. Gemäß einer Ausführungsform umfasst der Kontext die aktuelle Abfrage sowie eine oder mehrere vorhergehende Abfragen von demselben Benutzer. Gemäß einigen Ausführungsformen umfasst der Kontext eine oder mehrere durch die Kl-Anwendung 330 an den Benutzer zurückgesendete vorhergehende Antworten. Gemäß einer Ausführungsform kann der Kontext ferner einen Hinweis auf den Benutzer und/oder das entsprechende Profil 360 umfassen. Gemäß Ausführungsformen kann die Kontext-Komponente 335 diesen Kontext sammeln und verwalten, während der Benutzer mit der Kl-Anwendung 330 interagiert, um bessere Antworten für den Benutzer zu erstellen. Für einen bestimmten Kontext kann die Kontext-Komponente 335 für die Ermittlungs-Komponente 340 den entsprechenden Kontext bereitstellen.
Gemäß der veranschaulichten Ausführungsform durchsucht die Ermittlungs-Komponente 340 den Informationsbereich (z.B. die Daten 355), um auf der Grundlage eines bestimmten Kontextes relevante Daten oder Informationssegmente zu ermitteln. Gemäß einer Ausführungsform bedient sich die Ermittlungs-Komponente 340 der Verarbeitung natürlicher Sprache (natural language processing, NLP), um Abfragen aufzugliedern und so das Anliegen des Benutzers zu ermitteln, und durchsucht die Daten 355 nach relevanten Informationen, die die Erwartung erkennen lassen. Gemäß Ausführungsformen sucht die Ermittlungs-Komponente 340 zumindest teilweise auf der Grundlage des aktuellen Kontextes und/oder des Profils 360 des Benutzers. Die Ermittlungs-Komponente 340 kann zum Beispiel in der Lage sein, unter Verwendung des Kontextes mehr relevante Daten (oder relevante Daten schneller) zu ermitteln. Desgleichen kann die Ermittlungs-Komponente 340 unter Verwendung des Profils 360 Daten ermitteln, die eher dem vom Benutzer Gewünschten entsprechen, da das Profil 360 frühere Interaktionen des Benutzers mit der Kl-Anwendung 330 wiederspiegelt.
Gemäß einer Ausführungsform durchsucht die Ermittlungs-Komponente 340 zum Auffinden relevanter Daten zuerst die höchste Schicht des Datenspeichers 320, um Elemente oder Einheiten ausfindig zu machen, die zum Beantworten der Abfrage geeignet sein könnten. Dann kann die Ermittlungs-Komponente 340 schrittweise Elemente in Zusammenhang mit jedem ursprünglich ermittelten Element ermitteln (z.B. auf der Grundlage von Verbindungen in der Graphen-Struktur). Gemäß einer Ausführungsform übermittelt die Ermittlungs-Komponente 340 diese Daten an die Bewertungs-Komponente 345, bevor sie weitersucht. Gemäß einigen Ausführungsformen kann die Ermittlungs-Komponente 340 auf der Grundlage der Antwort der Bewertungs-Komponente 340 fortfahren, auf ähnliche Weise (den Verbindungen in dem Graphen folgende) weitere Elemente zu ermitteln, bis eine zufriedenstellende Antwort zustande kommt.
Gemäß einigen Ausführungsformen ruft die Ermittlungs-Komponente 340 so lange Elemente von der obersten Schicht ab, bis sämtliche relevanten Daten in der obersten Schicht gefunden wurden, und fährt dann mit den tieferen Schichten fort. Gemäß einer anderen Ausführungsform verwendet die Ermittlungs-Komponente 340 die Schichtkennung sowie die Beziehungsstärke zum Ermitteln, ob ein bestimmtes Element abgerufen werden soll. Gemäß einer solchen Ausführungsform kann zum Beispiel ein Element mit einer starken Verbindung zu einem bestimmten Element, das sich jedoch in einer tieferen Schicht befindet, zugunsten eines zweiten Elements in einer höheren Schicht übergangen werden, obwohl das zweite Element eine schwächere Beziehung oder ein geringeres Gewicht hat. Wenn die Verbindung stark genug ist, kann die Ermittlungs-Komponente 340 gemäß einer Ausführungsform diese Daten gleichermaßen abrufen, wenn sich diese in einer tieferen Schicht des Speichers 320 befinden. Gemäß einer Ausführungsform beruht die Stärke der Beziehung zwischen Elementen zum Teil auf dem aktuellen Kontext und/oder dem aktuellen Profil 360.
Gemäß der veranschaulichten Ausführungsform bewertet die Bewertungs-Komponente 345 die abgerufenen Datenelemente, um festzustellen, ob die Abfrage unter Verwendung der Daten beantwortet werden kann. Wenn eine Antwort mit ausreichend hoher Konfidenz erstellt werden kann, kann die Bewertungs-Komponente 345 die Ermittlungs-Komponente 340 anweisen, die Suche zu beenden, sodass die Antwort erstellt und zurückgesendet werden kann. Wenn die abgerufenen Daten immer noch nicht genügen, kann die Bewertungs-Komponente 345 die Ermittlungs-Komponente 340 anweisen, mit der Suche fortzufahren. Gemäß einigen Ausführungsformen werden die Daten in dem
Speicher 320 ferner anhand deren Relevanz durch die Bewertungs-Komponente 345 höher- und herabgestuft. Wenn zum Beispiel die Konfidenz der Antwort durch ein bestimmtes Informationssegment deutlich erhöht wird, kann die Bewertungs-Komponente 345 dieses Informationssegment in eine relativ höhere Schicht verschieben. Wird die Konfidenz hingegen durch ein bestimmtes Datenelement verringert, kann dieses durch die Bewertungs-Komponente 345 in eine tiefere Schicht im Speicher 320 herabgestuft werden. Dadurch sinkt die Wahrscheinlichkeit, in Zukunft bei ähnlichen Kontexten abgerufen zu werden.
Gemäß einer Ausführungsform erstellt und verwaltet die Profil-Komponente 350 Profile für jeden Benutzer. Gemäß einer Ausführungsform enthält jedes Profil 350 eine Rangfolge von Elementen und/oder Beziehungen zwischen den Elementen, und jedes Profil wird durch Überwachen der Interaktionen der Benutzer zusammengestellt. Wenn zum Beispiel zwei Elemente gemeinsam zum Erstellen einer vom Benutzer gewünschten Antwort verwendet wurden, kann die Profil-Komponente 350 das Benutzerprofil aktualisieren, um darauf hinzuweisen, dass die Verknüpfung der beiden Elemente vorteilhaft wäre (z.B. das Gewicht der Beziehung zwischen ihnen sollte erhöht werden, wenn Antworten für den Benutzer erstellt werden). Gemäß einigen oben erörterten Ausführungsformen ermittelt die Profil-Komponente 350 ferner Leistungskennzahlen für jedes Profil 360, um eine Qualität des Profils 360 zu ermitteln.
Zum Beispiel kann die Profil-Komponente 350 ermitteln, wie viele Ressourcen zum Erstellen von Antworten für den Benutzer in Anspruch genommen werden, wie genau oder zuverlässig die Antworten sind, wie der Benutzer die Antworten eingeschätzt hat, und dergleichen. Dann kann die Profil-Komponente 350 höherwertige Profile 360 mit geringerwertigen Profilen zusammenführen, um die Leistungsfähigkeit des Systems zu steigern und hinzukommende Benutzer anzuleiten (z.B. durch Auswählen von möglicherweise relevanten Daten zum Teil auf der Grundlage von höherwertigen Profilen). Auf diese Weise kann die KI-Anwendung 330 die in den höherwertigen Profilen 360 aufgeführten Rangfolgen bei der Suche nach relevanten Daten 355 und/oder beim Höherstufen und Herabstufen der Daten 355 für andere Benutzer verwenden.
4 ist ein Ablaufplan, der ein Verfahren 400 gemäß einer hierin offenbarten Ausführungsform zum aktiven Ermitteln relevanter Informationssegmente veranschaulicht. Das Verfahren 400 beginnt in Block 405, wo eine Kl-Anwendung 330 eine Abfrage von einem Benutzer empfängt. Gemäß einer Ausführungsform enthält die Abfrage Text in natürlicher Sprache (oder Audiodaten, die in Text umgewandelt werden können). In Block 410 ermittelt die Kl-Anwendung 330 den aktuellen Kontext der empfangenen Abfrage. Gemäß Ausführungsformen kann dieser eine Identität des abfragenden Benutzers (oder ein Profil des abfragenden Benutzers), eine oder mehrere vorhergehende Abfragen und/oder Antworten und dergleichen umfassen. Dann geht das Verfahren 400 weiter zu Block 415, wo die Kl-Anwendung 330 die höchste Schicht des Speichersystems auf der Grundlage des ermittelten Kontextes durchsucht. Die KI-Anwendung 330 kann sich zum Ermitteln des Anliegens zum Beispiel der NLP bedienen und einen auf Graphen beruhenden Informationsbereich durchsuchen, um für die Antwort relevante Datenelemente zu ermitteln.
Gemäß der veranschaulichten Ausführungsform durchsucht die Kl-Anwendung 330 zuerst die höchste Schicht des Speichers. Das heißt, da die höchste Schicht mit den geringsten Zugriffskosten verbunden ist (d.h., dass sie schnell durchsucht werden kann), beschränkt die Kl-Anwendung 330 ihre Suche zunächst auf diese Schicht, um die zum Antworten auf den Benutzer erforderliche Latenz zu verkürzen und die benötigten Datenverarbeitungsressourcen zu verringern. Dann geht das Verfahren 400 weiter zu
Block 420, wo die KI-Anwendung 330 auf der Grundlage der abgerufenen Daten eine Antwort erstellt und eine Konfidenz in dieser erstellen Antwort berechnet. Gemäß einer Ausführungsform kann die Konfidenz auf der einen oder den mehreren Schichten beruhen, in denen die Daten gefunden wurden, ausgehend davon, wie gut die Antwort mit dem ermittelten Anliegen des Benutzers übereinstimmt, und so weiter. In Schicht 425 ermittelt die Kl-Anwendung 330, ob die Antwort zufriedenstellend ist (z.B., ob die Antwort einen vorgegebenen Konfidenz-Schwellenwert erreicht). Wenn dies der Fall ist, geht das Verfahren 400 weiter zu Block 440, der im Folgenden näher erörtert wird. Ansonsten geht das Verfahren 400 weiter zu Block 430.
Wenn die Antwort noch nicht zufriedenstellend war, ermittelt die Kl-Anwendung 330 in Block 430 Datenelemente, die in Zusammenhang mit den zuvor ermittelten und abgerufenen Datenelementen stehen. Gemäß einer Ausführungsform verfährt die Kl-Anwendung 330 hierfür teilweise auf der Grundlage der in der Graphen-Struktur definierten Beziehungen und teilweise auf der Grundlage des Kontextes der Abfrage (z.B. des Benutzerprofils, vorhergehender Abfragen und dergleichen). Gemäß Ausführungsformen können sich die ermittelten Elemente in einer beliebigen Schicht des Speichersystems befinden. Das heißt, die zuvor ermittelten Elemente können Zeiger auf eine beliebige Anzahl anderer Elemente enthalten, die in einer beliebigen Anzahl von Schichten in dem System gespeichert sind.
Dann fährt das Verfahren 400 mit Block 435 fort, wo die Kl-Anwendung 330 ein oder mehrere dieser kürzlich ermittelten Elemente auswählt, um diese zu bewerten. Gemäß einer Ausführungsform ermittelt die Kl-Anwendung 330, ob ein bestimmtes Informationssegment (z.B. ein Element in den Daten) auf der Grundlage der Beziehungsstärke und der Speicherschicht, in der es sich befindet, abgerufen und bewertet werden soll. Gemäß einer solchen Ausführungsform wird eine stärkere Beziehung mit einer erhöhten Wahrscheinlichkeit zum Abrufen des Elements korreliert, und tiefere Speicherschichten werden mit einer geringeren Wahrscheinlichkeit zum Abrufen des Elements korreliert. Auf diese Weise kann die KI-Anwendung 330 Daten (auf der Grundlage ihrer Beziehungsstärke und weiterhin auf der Grundlage der Tatsache, dass sie sich in einer höheren Schicht des Speichers befinden, wo relevantere Daten gespeichert sind) ermitteln und auswählen, die mit hoher Wahrscheinlichkeit relevanter sind. Dann kehrt das Verfahren 400 zurück zu Block 420. Auf diese Weise kann die KI-Anwendung 330 nach und nach Daten abrufen und bewerten und dabei tiefer in den Informationsbereich und in tiefere Schichten eindringen, um eine zufriedenstellende Antwort zu erstellen und gleichzeitig möglichst wenige Ressourcen in Anspruch zu nehmen.
Nachdem eine hinreichend zufriedenstellende Antwort erstellt worden ist, sendet die KI-Anwendung 330 in Block 440 die erstellte Antwort an den Benutzer zurück. Dann geht das Verfahren 400 weiter zu Block 445, wobei die KI-Anwendung 330 das Speichersystem verwaltet, indem sie Datenelemente auf der Grundlage der erstellten Antwort höherstuft und/oder herabstuft. Gemäß einer Ausführungsform kann die Kl-Anwendung 330 zum Beispiel Datenelemente höherstufen (z.B. in eine relativ höhere Schicht verschieben), die besonders brauchbar oder relevant sind, und Datenelemente herabstufen (z.B. in eine relativ tiefere Schicht verschieben), die nicht brauchbar waren oder die Konfidenz der Antwort verringerten. Gemäß einigen Ausführungsform kann die Kl-Anwendung 330 Rückmeldungen von dem Benutzer empfangen und dazu nutzen, ihre Modelle und Arbeitsschritte weiterzuentwickeln (z.B. Daten höherzustufen und herabzustufen). Auf diese Weise kann die KI-Anwendung 330 bei zukünftigen Arbeitsschritten relevante Daten besser ermitteln.
5 ist ein Ablaufplan, der ein Verfahren 500 gemäß einer hierin offenbarten Ausführungsform zum Profilieren von Benutzer-Kontexten in einem sich aktiv anpassenden Informationssystem veranschaulicht. Das Verfahren 500 beginnt in Block 505, wo die Kl-Anwendung 330 überwacht, wie Benutzer mit dem Kl-System interagieren (z.B., wie sie Abfragen stellen und Antworten empfangen). In Block 510 ermittelt die KI-Anwendung 330 für jeden Benutzer Rangfolgen von Einheiten (z.B. Elementen 110) und/oder Beziehungen zwischen Einheiten auf der Grundlage der beobachteten Benutzer-Interaktion. Dann erstellt die Kl-Anwendung 330 für jeden Benutzer ein Profil, in dem diese Rangfolgen angegeben sind. Auf diese Weise kann die KI-Anwendung 330 auf die vorhergehenden Benutzer-Interaktionen in Form von Rangfolgen der Einheiten und Beziehungen zurückgreifen, wenn sie weitere Antworten für den Benutzer erstellt.
Dann geht das Verfahren 500 weiter zu Block 520, wobei die Kl-Anwendung 330 die erfolgreichsten Profile ermittelt. Gemäß Ausführungsformen kann die KI-Anwendung 330 die besten Profile unter Verwendung verschiedener wichtiger Leistungskennzahlen (key performance indicators, KPIs) definieren, beispielsweise die mittlere Latenz einer Antwort, die mittleren Datenverarbeitungskosten zum Erstellen von Antworten, die mittlere Genauigkeit oder Konfidenz und so weiter. Diese KPIs werden dann zum Ermitteln der Qualität jedes Profils verwendet. In Block 525 erstellt die Kl-Anwendung 330 auf der Grundlage der ermittelten besten Profile weitere Antworten für einen oder mehrere Benutzer. Gemäß einer Ausführungsform führt die KI-Anwendung 330 zum Beispiel die besten Profile mit den Profilen anderer Benutzer (z.B. neuer Benutzer oder Benutzer mit schlechter bewerteten Profilen) zusammen, beispielsweise durch Zusammenfassen oder Mittelwertbilden der jeweils angegebenen Rangfolgen. Auf diese Weise werden Antworten für diese Benutzer teilweise auf der Grundlage der erfolgreichsten Profile erstellt.
6 ist ein Ablaufplan, der ein Verfahren 600 gemäß einer hierin offenbarten Ausführungsform zum Ermitteln relevanter Informationssegmente veranschaulicht. Das Verfahren 600 beginnt in Block 605, wo eine Kl-Anwendung 330 eine erste Benutzerabfrage empfängt. Dann geht das Verfahren 600 weiter zu Block 610, wo die Kl-Anwendung 330 ein erstes Informationssegment von einem heterogenen Speichermedium abruft, wobei das erste Informationssegment in einer oberen Schicht des heterogenen Speichermediums liegt. Sodann stellt die KI-Anwendung 330 in Block 615 fest, dass das erste Informationssegment die erste Benutzerabfrage nicht befriedigt. Ausgehend von dieser Feststellung geht das Verfahren 600 weiter zu Block 620, wobei die KI-Anwendung 330 das erste Informationssegment auf eine relativ tiefere Schicht des heterogenen Speichermediums herabstuft. Sodann ruft die KI-Anwendung 330 in Block 625 ein zweites Informationssegment von der relativ tieferen Schicht des heterogenen Speichermediums ab. Dann geht das Verfahren 600 weiter zu Block 630, wo die KI-Anwendung 330 nach Feststellen, dass die erste Benutzerabfrage durch das zweite Informationssegment befriedigt wird, das zweite Informationssegment auf die höhere Schicht des heterogenen Speichermediums höherstuft.
Die Beschreibungen der verschiedenen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung sind zur Veranschaulichung vorgelegt worden, erheben jedoch nicht den Anspruch auf Vollständigkeit oder Beschränkung auf die offenbarten Ausführungsformen. Dem Fachmann dürften viele Modifikationen und Varianten offensichtlich sein, ohne vom Schutzumfang und Wesensgehalt der beschriebenen Ausführungsformen abzuweichen. Die hierin verwendeten Begriffe wurden gewählt, um die Grundgedanken der Ausführungsformen, die praktische Anwendung oder technische Verbesserung gegenüber handelsüblichen Technologien bestmöglich zu erläutern oder anderen Fachleuten das Verständnis der hierin offenbarten Ausführungsformen zu ermöglichen.
In der vorhergehenden Beschreibung wird Bezug auf die in dieser Offenbarung dargelegten Ausführungsformen genommen. Der Schutzumfang der vorliegenden Offenbarung ist jedoch nicht auf die einzelnen beschriebenen Ausführungsformen beschränkt. Vielmehr ist denkbar, dass jede Verknüpfung der vorhergehenden Merkmale und Elemente in der Lage ist, die vorgesehenen Ausführungsformen umzusetzen und zu realisieren, unabhängig davon, ob diese sich auf verschiedene Ausführungsformen beziehen. Außerdem können hierin offenbarte Ausführungsformen zwar Vorteile gegenüber anderen möglichen Lösungen oder gegenüber dem Stand der Technik erlangen, jedoch wird der Schutzumfang der vorliegenden Offenbarung unabhängig davon nicht eingeschränkt, ob durch eine bestimmte Ausführungsform ein bestimmter Vorteil erlangt wird. Somit dienen die vorhergehenden Aspekte, Merkmale, Ausführungsformen und Vorteile lediglich der Veranschaulichung und sind nicht als Elemente oder Einschränkungen der beiliegenden Ansprüche anzusehen, sofern nicht in einem oder mehreren Ansprüchen ausdrücklich darauf hingewiesen wird. Ebenso sollte ein Verweis auf „die Erfindung“ nicht als Verallgemeinerung eines beliebigen hierin offenbarten erfindungsgemäßen Gegenstands ausgelegt und nicht als Element oder Einschränkung der beiliegenden Ansprüche verstanden werden, sofern nicht in einem oder mehreren Ansprüchen ausdrücklich darauf hingewiesen wird.
Aspekte der vorliegenden Offenbarung können die Form einer kompletten Hardware-Ausführungsform, einer kompletten Software-Ausführungsform (die Firmware, residente Software, Mikrocode usw. umfasst) oder einer Ausführungsform annehmen, die Software- und Hardware-Aspekte miteinander kombiniert, die hierin sämtlich allgemein als „Schaltkreis“, „Modul“ oder „System“ bezeichnet werden können.
Bei der vorliegenden Erfindung kann es sich um ein System, ein Verfahren und/oder ein Computerprogrammprodukt handeln. Das Computerprogrammprodukt kann ein durch einen Computer lesbares Speichermedium (oder -medien) mit durch einen Computer lesbaren Programmanweisungen darauf umfassen, um einen Prozessor dazu zu veranlassen, Aspekte der vorliegenden Erfindung auszuführen.
Bei dem durch einen Computer lesbaren Speichermedium kann es sich um eine physische Einheit handeln, die Anweisungen zur Verwendung durch ein System zur Ausführung von Anweisungen behalten und speichern kann. Bei dem durch einen Computer lesbaren Speichermedium kann es sich zum Beispiel um eine elektronische Speichereinheit, eine magnetische Speichereinheit, eine optische Speichereinheit, eine elektromagnetische Speichereinheit, eine Halbleiterspeichereinheit oder jede geeignete Kombination daraus handeln, ohne auf diese beschränkt zu sein. Zu einer nicht erschöpfenden Liste spezifischerer Beispiele des durch einen Computer lesbaren Speichermediums gehören die Folgenden: eine tragbare Computerdiskette, eine Festplatte, ein Direktzugriffsspeicher (RAM), ein Nur-Lese-Speicher (ROM), ein löschbarer programmierbarer Nur-Lese-Speicher (EPROM bzw. Flash-Speicher), ein statischer Direktzugriffsspeicher (SRAM), ein tragbarer Kompaktspeicherplatte-Nur-Lese-Speicher (CD-ROM), eine DVD (digital versatile disc), ein Speicher-Stick, eine Diskette, eine mechanisch codierte Einheit wie zum Beispiel Lochkarten oder erhabene Strukturen in einer Rille, auf denen Anweisungen gespeichert sind, und jede geeignete Kombination daraus. Ein durch einen Computer lesbares Speichermedium soll in der Verwendung hierin nicht als flüchtige Signale an sich aufgefasst werden, wie zum Beispiel Funkwellen oder andere sich frei ausbreitende elektromagnetische Wellen, elektromagnetische Wellen, die sich durch einen Wellenleiter oder ein anderes Übertragungsmedium ausbreiten (z.B. ein Lichtwellenleiterkabel durchlaufende Lichtimpulse) oder durch einen Draht übertragene elektrische Signale.
Hierin beschriebene, durch einen Computer lesbare Programmanweisungen können von einem durch einen Computer lesbaren Speichermedium auf jeweilige Datenverarbeitungs/Verarbeitungs-Einheiten oder über ein Netzwerk wie zum Beispiel das Internet, ein lokales Netzwerk, ein Weitverkehrsnetz und/oder ein drahtloses Netzwerk auf einen externen Computer oder eine externe Speichereinheit heruntergeladen werden. Das Netzwerk kann Kupferübertragungskabel, Lichtwellenübertragungsleiter, drahtlose Übertragung, Leitwegrechner, Firewalls, Vermittlungseinheiten, Gateway-Computer und/oder Edge-Server umfassen. Eine Netzwerkadapterkarte oder Netzwerkschnittstelle in jeder Datenverarbeitungs/Verarbeitungs-Einheit empfängt durch einen Computer lesbare Programmanweisungen aus dem Netzwerk und leitet die durch einen Computer lesbaren Programmanweisungen zur Speicherung in einem durch einen Computer lesbaren Speichermedium innerhalb der entsprechenden Datenverarbeitungs/Verarbeitungs-Einheit weiter.
Bei durch einen Computer lesbaren Programmanweisungen zum Ausführen von Arbeitsschritten der vorliegenden Erfindung kann es sich um Assembler-Anweisungen, ISA-Anweisungen (Instruction-Set-Architecture), Maschinenanweisungen, maschinenabhängige Anweisungen, Mikrocode, Firmware-Anweisungen, zustandssetzende Daten oder entweder Quellcode oder Objektcode handeln, die in einer beliebigen Kombination aus einer oder mehreren Programmiersprachen geschrieben werden, darunter objektorientierte Programmiersprachen wie Smalltalk, C++ o.ä. sowie herkömmliche prozedurale Programmiersprachen wie die Programmiersprache „C“ oder ähnliche Programmiersprachen. Die durch einen Computer lesbaren Programmanweisungen können vollständig auf dem Computer des Benutzers, teilweise auf dem Computer des Benutzers, als eigenständiges Software-Paket, teilweise auf dem Computer des Benutzers und teilweise auf einem fernen Computer oder vollständig auf dem fernen Computer oder Server ausgeführt werden. In letzterem Fall kann der entfernt angeordnete Computer mit dem Computer des Benutzers durch eine beliebige Art Netzwerk verbunden sein, darunter ein lokales Netzwerk (LAN) oder ein Weitverkehrsnetz (WAN), oder die Verbindung kann mit einem externen Computer hergestellt werden (zum Beispiel über das Internet unter Verwendung eines Internet-Dienstanbieters). In einigen Ausführungsformen können elektronische Schaltungen, darunter zum Beispiel programmierbare Logikschaltungen, vor Ort programmierbare Gatter-Anordnungen (FPGA, field programmable gate arrays) oder programmierbare Logikanordnungen (PLA, programmable logic arrays) die durch einen Computer lesbaren Programmanweisungen ausführen, indem sie Zustandsinformationen der durch einen Computer lesbaren Programmanweisungen nutzen, um die elektronischen Schaltungen zu personalisieren, um Aspekte der vorliegenden Erfindung durchzuführen.
Aspekte der vorliegenden Erfindung sind hierin unter Bezugnahme auf Ablaufpläne und/oder Blockschaltbilder bzw. Schaubilder von Verfahren, Vorrichtungen (Systemen) und Computerprogrammprodukten gemäß Ausführungsformen der Erfindung beschrieben. Es wird darauf hingewiesen, dass jeder Block der Ablaufpläne und/oder der Blockschaltbilder bzw. Schaubilder sowie Kombinationen von Blöcken in den Ablaufplänen und/oder den Blockschaltbildern bzw. Schaubildern mittels durch einen Computer lesbare Programmanweisungen ausgeführt werden können.
Diese durch einen Computer lesbaren Programmanweisungen können einem Prozessor eines Universalcomputers, eines Spezialcomputers oder einer anderen programmierbaren Datenverarbeitungsvorrichtung bereitgestellt werden, um eine Maschine zu erzeugen, so dass die über den Prozessor des Computers bzw. der anderen programmierbaren Datenverarbeitungsvorrichtung ausgeführten Anweisungen ein Mittel zur Umsetzung der in dem Block bzw. den Blöcken der Ablaufpläne und/oder der Blockschaltbilder bzw. Schaubilder festgelegten Funktionen/Schritte erzeugen. Diese durch einen Computer lesbaren Programmanweisungen können auch auf einem durch einen Computer lesbaren Speichermedium gespeichert sein, das einen Computer, eine programmierbare Datenverarbeitungsvorrichtung und/oder andere Einheiten so steuern kann, dass sie auf eine bestimmte Art funktionieren, so dass das durch einen Computer lesbare Speichermedium, auf dem Anweisungen gespeichert sind, ein Herstellungsprodukt umfasst, darunter Anweisungen, welche Aspekte der/des in dem Block bzw. den Blöcken des Ablaufplans und/oder der Blockschaltbilder bzw. Schaubilder angegebenen Funktion/Schritts umsetzen.
Die durch einen Computer lesbaren Programmanweisungen können auch auf einen Computer, eine andere programmierbare Datenverarbeitungsvorrichtung oder eine andere Einheit geladen werden, um das Ausführen einer Reihe von Prozessschritten auf dem Computer bzw. der anderen programmierbaren Vorrichtung oder anderen Einheit zu verursachen, um einen auf einem Computer ausgeführten Prozess zu erzeugen, so dass die auf dem Computer, einer anderen programmierbaren Vorrichtung oder einer anderen Einheit ausgeführten Anweisungen die in dem Block bzw. den Blöcken der Ablaufpläne und/oder der Blockschaltbilder bzw. Schaubilder festgelegten Funktionen/Schritte umsetzen.
Die Ablaufpläne und die Blockschaltbilder bzw. Schaubilder in den Figuren veranschaulichen die Architektur, die Funktionalität und den Betrieb möglicher Ausführungen von Systemen, Verfahren und Computerprogrammprodukten gemäß verschiedenen Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung. In diesem Zusammenhang kann jeder Block in den Ablaufplänen oder Blockschaltbildern bzw. Schaubildern ein Modul, ein Segment oder einen Teil von Anweisungen darstellen, die eine oder mehrere ausführbare Anweisungen zur Ausführung der bestimmten logischen Funktion(en) umfassen. In einigen alternativen Ausführungen können die in dem Block angegebenen Funktionen in einer anderen Reihenfolge als in den Figuren gezeigt stattfinden. Zwei nacheinander gezeigte Blöcke können zum Beispiel in Wirklichkeit im Wesentlichen gleichzeitig ausgeführt werden, oder die Blöcke können manchmal je nach entsprechender Funktionalität in umgekehrter Reihenfolge ausgeführt werden. Es ist ferner anzumerken, dass jeder Block der Blockschaltbilder bzw. Schaubilder und/oder der Ablaufpläne sowie Kombinationen aus Blöcken in den Blockschaltbildern bzw. Schaubildern und/oder den Ablaufplänen durch spezielle auf Hardware beruhende Systeme umgesetzt werden können, welche die festgelegten Funktionen oder Schritte durchführen, oder Kombinationen aus Spezial-Hardware und Computeranweisungen ausführen.
Ausführungsformen der Erfindung können Endanwendern durch eine Cloud-Computing-Infrastruktur bereitgestellt werden. Unter Cloud-Computing ist allgemein das Bereitstellen von skalierbaren Datenverarbeitungsressourcen als Dienstleistung über ein Netzwerk zu verstehen. Allgemeiner gesagt, Cloud Computing kann als Datenverarbeitungsfähigkeit definiert werden, die eine Trennung zwischen der Datenverarbeitungsressource und deren zugrundeliegender technischer Architektur (z.B. Server, Speicher, Netzwerke) bereitstellt und einen komfortablen bedarfsgerechten Netzwerkzugriff auf einen gemeinsam genutzten Pool konfigurierbarer Datenverarbeitungsressourcen ermöglicht, die mit geringstem Verwaltungsaufwand oder geringstmöglicher Interaktion des Dienstanbieters unverzüglich bereitgestellt und freigegeben werden können. Somit wird durch Cloud Computing einem Benutzer ein Zugriff auf virtuelle Datenverarbeitungsressourcen (z.B. Datenspeicher, Daten, Anwendungen und sogar komplette virtualisierte Datenverarbeitungssysteme) in „der Cloud“ ermöglicht, wobei die zum Bereitstellen der Datenverarbeitungsressourcen verwendeten zugrunde liegenden physischen Systeme (oder Standorte dieser Systeme) keine Rolle spielen.
Üblicherweise werden Cloud-Computing-Ressourcen einem Benutzer auf der Grundlage der nutzungsabhängigen Bezahlung bereitgestellt, wobei Benutzer nur die tatsächlich in Anspruch genommenen Datenverarbeitungsressourcen in Rechnung gestellt werden (z.B. ein Umfang des durch einen Benutzer in Anspruch genommenen Speichervolumens oder eine Anzahl durch den Benutzer eingerichteter virtualisierter Systeme). Ein Benutzer kann jederzeit und von jedem Ort im Internet auf jede in der Cloud vorhandene Ressource zugreifen. In Verbindung mit der vorliegenden Erfindung kann ein Benutzer auf Anwendungen (z.B. auf die KI-Anwendung 330) oder entsprechende in der Cloud verfügbare Daten zugreifen. Zum Beispiel kann die KI-Anwendung 330 auf einem Datenverarbeitungssystem in der Cloud ausgeführt werden und ein heterogenes Speichersystem betreiben. In einem solchen Fall kann die KI-Anwendung 330 Abfragen empfangen und Antworten erstellen und Datenelemente in verschiedenen Speicherschichten innerhalb der Cloud speichern. Dadurch wird ein Benutzer in die Lage versetzt, auf diese Informationen von einem beliebigen Datenverarbeitungssystem zuzugreifen, das an ein mit der Cloud verbundenes Netzwerk (z.B. das Internet) angeschlossen ist.

Claims

Verfahren, das aufweist: Empfangen einer ersten Benutzeranforderung durch ein System für künstliche Intelligenz (KI); Abrufen eines ersten Informationssegments von einem heterogenen Speichermedium, wobei sich das erste Informationssegment in einer oberen Schicht des heterogenen Speichermediums befindet; und nach Feststellen, dass das erste Informationssegment die erste Benutzeranforderung nicht befriedigt: Herabstufen des ersten Informationssegments auf eine relativ tiefere Schicht des heterogenen Speichermediums; Abrufen eines zweiten Informationssegments von der relativ tieferen Schicht des heterogenen Speichermediums; und nach Feststellen, dass das zweite Informationssegment die erste Benutzeranforderung befriedigt, Höherstufen des zweiten Informationssegments auf die obere Schicht des heterogenen Speichermediums.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das heterogene Speichermedium eine Mehrzahl von Schichten aufweist, wobei für jede der Mehrzahl von Schichten entsprechende Zugriffskosten entstehen.
Verfahren nach Anspruch 2, wobei die obere Schicht des heterogenen Speichermediums relativ geringere Zugriffskosten als die relativ tiefere Schicht des heterogenen Speichermediums hat.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei in der relativ tieferen Schicht des heterogenen Speichermediums gespeicherte Informationssegmente in Zusammenhang mit einem relativ niedrigeren Konfidenzniveau stehen als in der oberen Schicht des heterogenen Speichermediums gespeicherte Informationssegmente.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das erste Informationssegment auf der Grundlage eines ersten Kontextes der ersten Benutzeranforderung ermittelt wird, wobei der erste Kontext einen ersten Benutzer, der die erste Benutzeranforderung gestellt hat, sowie eine oder mehrere vorhergehende Anforderungen des ersten Benutzers anzeigt.
Verfahren nach Anspruch 5, wobei das Verfahren ferner aufweist: Erstellen eines ersten Profils des ersten Benutzers auf der Grundlage der einen oder mehreren vorhergehenden Anforderungen des ersten Benutzers, wobei das erste Profil eine Rangfolge einer oder mehrerer Einheiten in dem ersten Informationssegment sowie entsprechende Beziehungen zwischen der einen oder den mehreren Einheiten anzeigt.
Verfahren nach Anspruch 6, wobei das Verfahren ferner aufweist: Ermitteln einer oder mehrerer Leistungskennzahlen, die eine Qualität des ersten Profils in Bezug auf das KI-System anzeigen; und nach Feststellen, dass die Qualität des ersten Profils einen Schwellenwert überschreitet, Verwenden des ersten Profils zum Beantworten von Anforderungen für neue Benutzer des KI-Systems.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Verfahren ferner aufweist: Empfangen einer zweiten Benutzeranforderung durch das KI-System, wobei die zweite Benutzeranforderung einen zulässigen Kostenaufwand zum Beantworten der zweiten Benutzeranforderung angibt; Feststellen, dass die zweite Benutzeranforderung unter Verwendung in der oberen Schicht des heterogenen Speichermediums befindlicher Daten nicht zufriedenstellend beantwortet werden kann; und Durchsuchen der relativ tieferen Schicht des heterogenen Speichermediums auf der Grundlage des angegebenen zulässigen Kostenaufwands.
System, das Mittel aufweist, die zum Ausführen aller Schritte des Verfahrens nach einem vorhergehenden Anspruch des Verfahrens geeignet sind.
Computerprogrammprodukt, das Anweisungen zum Ausführen aller Schritte des Verfahrens nach einem vorhergehenden Anspruch des Verfahrens aufweist, wenn das Computerprogramm auf einem Computersystem ausgeführt wird.