用于通过对环境上下文的主动适配识别信息空间的段的技术制造技术

提供了用于通过环境上下文的主动适配来标识信息空间的段的技术。人工智能(AI)系统接收第一用户请求，从异构存储介质中检索第一信息段，该第一信息段位于该异构存储介质的上层。在确定第一信息段没有解决第一用户请求时，将第一信息段下沉至异构存储介质的相对较低层，从异构存储介质的相对较低层检索第二信息段，并且在确定第二信息段解决第一用户请求时，将第二信息段披露至异构存储介质的上层。将第二信息段披露至异构存储介质的上层。将第二信息段披露至异构存储介质的上层。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于通过对环境上下文的主动适配识别信息空间的段的技术

技术介绍

[0001]本披露涉及信息空间，并且更具体地涉及利用主动适配来识别信息空间的相关段。
[0002]为了准确地运作，现代计算系统(特别是信息检索系统或人工智能系统)需要大量的存储数据。此外，该数据必须以使得系统能够在任何给定时间识别和检索相关信息的方式存储。维持较大的数据存储提高了针对任何给定输入将返回准确、足够或满意的数据的概率。然而，随着数据存储越来越大，存储成本可变得很大。即，经济成本增加，以及搜索越来越大的存储所需的处理成本增加。进一步，能够维持该大量数据的存储解决方案通常访问慢，从而向系统引入额外的等待时间。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供了如权利要求1所述的方法以及如权利要求9和10所述的相应系统和计算机程序。
附图说明
[0004]图1展示了根据本文所公开的一个实施例的用于主动地标识信息空间中的相关信息段的工作流程。
[0005]图2A和2B根据在此公开的一个实施例展示了用于披露和下沉相关信息段以提高效率的技术。
[0006]图3是示出了根据在此公开的一个实施例的AI系统的框图，该AI系统被配置成用于基于环境上下文使用主动适配来标识相关信息段。
[0007]图4是示出了根据在此公开的一个实施例的用于主动地标识相关信息段的方法的流程图。
[0008]图5是示出根据在此公开的一个实施例的用于在主动适配信息系统中对用户上下文进行概况分析的方法的流程图。
[0009]图6是示出了根据在此公开的一个实施例的用于标识相关信息段的方法的流程图。
具体实施方式
[0010]本公开的实施例提供了用于在信息空间中主动地披露和下沉信息以便以高效且成本有效的方式更好地识别相关数据的技术。在实施例中，信息分析和检索系统维护可以被查询以获得相关信息的大的(并且经常不断增长的)信息空间。例如，人工智能(AI)应用可依赖于这样的系统，以便识别给定请求或输入的相关数据，并且生成适当的响应。在本公开的一些实施例中，信息空间保持为由这些元件之间的关系链接的元件或实体的图。
[0011]在一个实施例中，当系统与信息空间交互时，可以创建、移除或修改实体之间的关系(例如，通过增加或减少该关系的权重或相关性)。在一些实施例中，基于对环境上下文的
定量观察以及来自用户的定性反馈，进一步注释信息空间的段和分支。此外，在实施例中，随着在操作期间学习和摄取新数据，信息空间不断增长。例如，在一个实施例中，来自用户的输入和请求可以被添加到信息空间，使得其可以随后被检索和依赖以更好地响应未来的请求。从而使系统动态和智能化。对于给定的输入(例如，来自用户的请求)，信息系统应当识别和检索相关数据以生成响应。
[0012]然而，在实施例中，信息空间可能存在显著的存储问题。通常，存储解决方案可在价格、容量和速度上剧烈变化。例如，串行化存储器可以比去串行化存储器更快，但是成本增加(或大小减小)。类似地，随机存取存储器(RAM)或高速缓存可比基于盘的存储相对更快，但具有减小的容量和增加的价格。进一步，远程存储解决方案(诸如在云中)可以提供显著的容量和易于扩展，但具有显著增加的等待时间。在本公开的实施例中，表示为图的连续信息空间被存储在包括多个层的异构存储解决方案中，其中每个层与变化的优点和缺点相关联。在一个实施例中，相对较高层与降低的访问成本相关联，诸如使用(例如，搜索和检索数据)的等待时间，而相对较低层涉及额外利用的时间或成本。
[0013]在一个实施例中，为了提供准确且可靠的响应，该系统利用在使用过程中主动地披露和下沉信息空间的段的适配，从而使得给定问题的最相关的信息更可能在异构存储解决方案的相对较高层中找到。在一些实施例中，如果基于特定输入来识别和利用信息空间的段，则该数据被披露到存储系统的相对较高层。类似地，由于较不频繁地使用数据，所以数据逐渐陷入系统的较低层。以此方式，在异构存储系统中主动地移动给定上下文的相关数据，以便提高计算效率。也就是说，下一次出现给定上下文时，信息空间中的相关数据将位于系统的相对较高层中，这降低了访问其的成本。在实施例中，上下文可以包括任何数量的系统因素，例如当前输入、先前的输入/请求、当前用户、当日时间等。
[0014]在实施例中，每个请求或输入是通过搜索信息空间来回答(或以其他方式实现)的问题或查询。例如，用户可以请求信息、指示要执行的任务或操作等。在一个实施例中，在继续到较低层之前(如果请求尚未被解决)，系统首先利用存储系统的相对较高层来查询存储系统以响应请求。在一些实施例中，系统基于与当前“最佳”响应相关联的置信水平来确定是否继续降低(并且因此，更昂贵)存储层。例如，该系统可识别最高层中的数据并评估该数据以确定其足够满足该请求的置信度。如果置信度高于预定义阈值，则数据可用于返回响应。然而，如果置信度低于阈值，则系统可以搜索存储的下一最低层，等等，直到找到满意的响应。
[0015]在一些实施例中，该请求可以进一步指定该请求的成本或重要性。在一个实施例中，成本限制(或低重要性)可以限制存储系统在系统中搜索太深。类似地，较高的成本限制(或较高的重要性)可以指示系统继续在系统中进一步/更深入地搜索，直到可以生成较高置信度的响应。在实施例中，为了识别响应请求的相关数据，系统利用实体之间的关系强度以及每个实体驻留的层的组合。例如，系统可以识别第一相关实体(例如，存储图中的节点)，并且识别以预定义最小权重连接到第一节点(例如，经由图中的边)的其他实体(例如，节点)。系统然后可以基于关系的强度和/或元件被存储在的层来检索和评估每个所识别的元件中的数据。
[0016]在这种实施例中，例如，系统可以首先评估具有较强连接的数据，但推迟评估存储在存储系统的较低层中的元件(即使连接是强的)。在一些实施例中，系统基于连接的强度
和检索的成本(例如，其所在的层)整体地确定是否在较低层中检索数据。在另一实施例中，系统首先搜索最高层，并且一旦上层已经耗尽，却没有标识足够的数据，则仅前进到下一较低层。以此方式，系统可以迭代地遍历图(到达逐渐更多的远程节点和/或逐渐更低的存储层)，直到可以返回满意的响应。
[0017]在一个实施例中，单独的用户上下文也可以被剖析。也就是说，可以在每个用户的基础上收集统计数据(诸如生成响应的时间和/或成本、响应的准确度和/或置信度等)，以便识别表现最强的简档(例如，最有效和/或准确的简档)。这些可以连续地合并成性能较低的简档，以便提高系统的整体性能。在一些实施例中，最高性能简档还用于训练或引导系统的较新用户，以便减小学习曲线和缩短AI系统适应新用户上下文所需的时间。
[0018]例如，在一个实施例中，可以由系统生成的下一步推荐影响用户行为。即，系统可以部分地基于先前简档分析的最高执行者识别相关数据和/或对请求的响应，这可以提高效率并减少对于较新用户的响应时间和成本。在一个实施例中，简档由实体的评级和/或实体之间的对应关系组成。因此，这些评级可容易地合并和转本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种方法，包括：由人工智能(AI)系统接收第一用户请求；从异构存储介质检索第一信息段，其中，所述第一信息段位于所述异构存储介质的上层中；以及在确定所述第一信息段没有解决所述第一用户请求时：将所述第一信息段下沉到所述异构存储介质的相对较低层；从所述异构存储介质的相对较低层检索第二信息段；以及在确定所述第二信息段解决所述第一用户请求时，将所述第二信息段披露给所述异构存储介质的所述上层。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述异构存储介质包括多个层，其中，所述多个层中的每个具有相应的访问成本。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述异构存储介质的所述上层具有比所述异构存储介质的所述相对较低层相对较低的访问成本。4.根据权利要求1所述的方法，其中，相比于存储在所述异构存储介质的所述上层中的信息段，存储在所述异构存储介质的所述相对较低层中的信息段与相对较低的置信度水平相关联。5.根据权利要求1所述的方法，其中，基于所述第一用户请求的第一上下文识别所述第一信息段，其中，所述第一上下文指示做出所述第一用户请求的第一用户以及所述第一用户的...

【专利技术属性】
技术研发人员：O西多尔金，S巴丁，M博达什，
申请(专利权)人：国际商业机器公司，
类型：发明
国别省市：