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图呈现了相互关联的数据，并提供上下文情境以提高效率，实现快速、大规模地遍历和分析多种分离度的关系。第三，关联特征提取分析数据以识别其中包含的最具预测性的要素。例如，研究表明，与直接朋友相比，更广的朋友网络可能是预测其如何投票的更适合指标。另一用例是图算法如何简化查找隐藏社区的异常情况，这些社区可能是欺诈团伙或洗钱网络。第四，图为人工智能如何决策提供一种透明方式。这种能力对于长期应用人工智能至关重要，因为在医疗保健、信用风险评分和刑事司法等行业，解释决策的方式和原因非常必要。获得“上下文”支持的人工智能可以帮助监督者在“上下文”数据集里绘制决策路径并将其可视化，消除影响决策过程中下结论及提供建议信心的“黑匣子”。Neo4j坚信图对人工智能至关重要，因此已正式向正在制定美国人工智能政府标准的NIST（美国国家标准与技术研究院）提交了图和人工智能提案。提案指出，当只有图软件提供“上下文”信息支持和解释时，人工智能和智能计算相关应用（如机器学习）才会更加有效、可信和强大。未明确包含上下文信息的人工智能将导致低于标准的结果，但代表关联数据的图软件可以进一步提供帮助。利用图技术的力量来丰富数据集，使其更具效力，为下一代人工智能的成功奠定更好的基础。极度多样的环境、完全靠随机种子生成的地图、长决策序列与复杂的技能学习、高自由度玩法带来的海量策略偏好都增加了Minecraft AI研究的难度。比如，为了让AI在15分钟内找到钻石，AI需要经历徒手采集原木、合成木板、木棍与木镐，采集到铁矿，经过一系列加工才能合成钻石。