年，人工智能和图形技术将取得令人振奋的进展。最引人注目的创新之一将是量子程序可以转化为图形，反之亦然。自然语言理解将成为人工智能模型的一部分。基于标准的语义层的采用将激增，因为它们可以通过业务术语进行数据选择。图形神经网络 将成为 知识图谱 因果知识图谱将会出现。
物理人工智能
我们正在进入一个基于物理的人工智能时代。基于量子计算程序是图形的认识，因此应该可以使用图形来创建量子程序。在接下来的几年里，我们可以期待看到用 编写的量子编译器以图形表示。此外，可以 加纳手机号码数据 转化为量子图学习求解器的图形将会出现，并用于生成经典系统无法有效生成的有用解决方案。
自然语言理解
年，我们将开始看到自然语言理解成为人工智能应用的可能。基础模型中的语言理解将从简单的模式匹配过渡。通过从分类法、本体论、语音技术和新的基于规则的方法开始，将有可能将自然语言理解立即转化为描述世界语用的三元组。这些三元组成为世界的底层本体论描述，这对于使用自然语言产生高质量的人工智能至关重要。