V posledních letech se v informatických kruzích stále více mluví o znalostních grafech (knowledge graphs). Zatímco informatičtí pracovníci se s technologií znalostních grafů seznamují prakticky, učí se ji používat a odhalují její možnosti, uživatelé internetu ji používají na denní bázi. V čem jsou tyto grafy výjimečné, že se dostávají do mnoha aplikací a firemních prostředí?

V roce 2012 společnost Google přichází s vylepšením vyhledávání na internetu pomocí znalostního grafu. Teoreticky to není až tak inovativní, ale rozsah nasazení v praxi je dosud nebývalý. Vyhledávání na internetu je pořád hlavní aktivitou a s ní také stojí a padá použitelnost internetu. Důležitost vyhledávání dále roste v naší době kvůli bezprecedentnímu informačnímu zahlcení.

Google pomocí svého znalostního grafu doplňuje tradiční způsob vyhledávání postavený na klíčových slovech o vyhledání přímo věcí, osob a míst. Zadáte-li do vyhledávače například text "Albert Einstein", vyhledávač nabídne seznam webů podle jejich relevance k zadaným klíčovým slovům. Pomocí znalostního grafu nyní vyhledávač nabízí další relevantní výsledky, které jsou více strukturované. Můžeme tak přímo vidět, kdy a kde se Albert Einstein narodil, jaké měl manželky atd.

V roce 2019 firma Gartner zařadila znalostní grafy mezi důležité technologické trendy v oblasti digitálních ekosystémů. Vymezení znalostních grafů není jednoduché. Můžeme aspoň obecně říci, že uzly v grafu představují entity (věci, osoby, místa atd.) a hrany v grafu odpovídají vztahům mezi entitami. V grafu nejsou jen konkrétní entity (například Albert Einstein), ale také obecné pojmy jako třeba osoba, vědec. Můžeme tak vyjádřit vztahy platné obecně, například že vědec recenzuje vědecký článek. Díky tomu máme ve znalostním grafu znalostní rozměr a do určité míry jej lze využít pro odvozování nových (nebo spíše implicitních) faktů. Míra odvozování je malá a odpovídá také malé míře znalostí, které v grafu můžeme vyjádřit.

V historii webu nejsou úvahy týkající se vylepšeného vyhledávání nové. Již v počátečních letech webu (90. léta) byly úvahy, jak vylepšit tradiční web obsahující dokumenty plné informací tak, abychom ho měli také plný znalostí. V roce 2001 tyto myšlenky našly vyjádření v podobě sémantického webu, kde softwarové agenty řeší sofistikované úkoly za člověka.

Myšlenka sémantického webu se stále naplno neuskutečnila, ale mnohé aspekty se v menší míře do informatického života a přímo do života uživatelů prosadily, jako například znalostní grafy.

Pro firmy jsou znalostní grafy atraktivní především proto, že jsou vysoce flexibilní v možnostech rozšiřování a propojování s dalšími znalostními grafy díky používání standardů sémantického webu. Přestože používání těchto standardů otevírá možnosti snadného propojování, znalostní grafy lze vytvářet i vlastními způsoby.

Toho je dokladem právě americká společnost Google, často razící svou vlastní cestu na půdorysu všeobecně známých konceptů. S ohledem na rozsáhlé možnosti použití znalostních grafů lze přitom očekávat, že jejich atraktivita vydrží i nadále.