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圖呈現了相互關聯的數據，并提供上下文情境以提高效率，實現快速、大規模地遍歷和分析多種分離度的關系。第三，關聯特征提取分析數據以識別其中包含的最具預測性的要素。例如，研究表明，與直接朋友相比，更廣的朋友網絡可能是預測其如何投票的更適合指標。另一用例是圖算法如何簡化查找隱藏社區的異常情況，這些社區可能是欺詐團伙或洗錢網絡。第四，圖為人工智能如何決策提供一種透明方式。這種能力對于長期應用人工智能至關重要，因為在醫療保健、信用風險評分和刑事司法等行業，解釋決策的方式和原因非常必要。獲得“上下文”支持的人工智能可以幫助監督者在“上下文”數據集里繪制決策路徑并將其可視化，消除影響決策過程中下結論及提供建議信心的“黑匣子”。Neo4j堅信圖對人工智能至關重要，因此已正式向正在制定美國人工智能政府標準的NIST（美國國家標準與技術研究院）提交了圖和人工智能提案。提案指出，當只有圖軟件提供“上下文”信息支持和解釋時，人工智能和智能計算相關應用（如機器學習）才會更加有效、可信和強大。未明確包含上下文信息的人工智能將導致低于標準的結果，但代表關聯數據的圖軟件可以進一步提供幫助。利用圖技術的力量來豐富數據集，使其更具效力，為下一代人工智能的成功奠定更好的基礎。極度多樣的環境、完全靠隨機種子生成的地圖、長決策序列與復雜的技能學習、高自由度玩法帶來的海量策略偏好都增加了Minecraft AI研究的難度。比如，為了讓AI在15分鐘內找到鉆石，AI需要經歷徒手采集原木、合成木板、木棍與木鎬，采集到鐵礦，經過一系列加工才能合成鉆石。