En tant que l'un des domaines de recherche importants dans le domaine de l'intelligence artificielle, la recherche et le développement de Knowledge Graph ont achevé leur premier semestre.

En 2012, le produit Google Knowledge Graph a pris sa forme originale, ouvrant l'ère des knowledge graphes. À l'heure actuelle, Knowledge Graph est largement utilisé dans divers problèmes de traitement du langage naturel, tels que la récupération d'informations, les questions et réponses automatiques, l'analyse des décisions, etc. Dans de nombreux domaines tels que la finance, le commerce électronique, la médecine et les affaires gouvernementales.

Pour construire un graphe de connaissances, il y a quatre étapes à faire: l'extraction des données, la consolidation des données, la compréhension des données et la prise de décision basée sur les données.

Ainsi, un graphe de connaissances est formé sur la base des données. Les données sont un et l'algorithme est nul. Les données déterminent la limite supérieure de l'application de la technologie des graphes de connaissances, et les algorithmes permettent d'approcher cette limite indéfiniment.

L'efficacité et la qualité de la construction d'un graphe de connaissances dépendront directement de la qualité des données.

Et ces données sont actuellement généralement reçues sur de nombreux canaux. Par exemple, les données ouvertes sur le réseau sont obtenues sous la forme de crowlers, tels que les sites de médias, les sites des gouvernements nationaux, etc. Il existe également des données obtenues grâce à la coopération d'organisations ou à l'achat de droits d'auteur, par exemple, Digital Science, l'Académie chinoise d'ingénierie, etc.

Ces différentes sources de données seront combinées et associées par des algorithmes, qui serviront de base à la construction d'un graphe de connaissances.

La question se pose. Les algorithmes ont-ils atteint un niveau de développement où ils peuvent pleinement comprendre la logique des données, la connaissance ou le bon sens dans un domaine particulier de l'industrie, organisé sous une forme structurée, puis raisonner et prendre des décisions en fonction de ceux-ci? Malheureusement, tout comme l'expérience et la cognition de chaque personne ont un «mur», la collecte automatisée d'informations provenant de sources hétérogènes, et même on ne peut pas garantir l'exactitude des algorithmes actuels, il n'a pas encore appris toute la complexité du bon sens humain et dans le changement constant de l'information affichée, Sans oublier que, Pour construire une carte des connaissances sur la base de ces données, prendre des décisions.

Étant donné les failles évidentes dans la collecte automatisée d'informations pour la construction de graphiques de connaissances, pourquoi ne pas essayer de construire des graphiques de connaissances avec l'aide humaine? La construction manuelle permet non seulement de profiter des dividendes de la précipitation à long terme des connaissances d'experts dans divers domaines, mais aussi d'éviter l'adoption d'un algorithme de décisions qui contredisent la moralité humaine ou les émotions. Cela vous permet même de suivre les informations pour garantir la qualité des données.

(Resident Evil Red Queen).

Il existe de nombreux avantages, mais jusqu'à présent, la construction manuelle du graphe de connaissances ne s'est pas généralisée, que s'est-il passé au milieu? Parce que la construction manuelle est relativement lente, ne suit souvent pas le rythme de l'évolution des idées d'information et est plus (lâche) coûteux.

La qualité et l'efficacité de la construction d'un graphique des connaissances n'augmenteront-elles pas régulièrement si le travail manuel est combiné à l'automatisation? Cela a déjà été inventé et fait.

Si, sous la forme d'une mesure incitative étape par étape avant les examens d'entrée au collège et à l'université, un grand nombre de professeurs et de professeurs, d'étudiants actuels/diplômés et de membres du public collégial et universitaire pour évaluer les collèges et les universités, puis identifier et éliminer les experts en éducation et les conseillers pour postuler à l'examen, Et puis intégrer et empaqueter les informations à l'aide d'algorithmes et les transférer aux organisations de conseil aux candidats, aux bureaux d'admission des collèges et aux départements de l'éducation pour former un graphe de connaissances, puis il sera possible de former un graphe de connaissances pour les candidats à travers le pays. Faites confiance aux conseils d'admission, éliminant la perte de talent due à une différence d'information.

C'est exactement ce que tente de faire Epik Protocol. C'est une plate-forme de collaboration avec des graphes de connaissances basés sur la technologie blockchain. Grâce à des incitations, il organise les utilisateurs du monde entier à travailler en collaboration pour trier les connaissances dans divers domaines dans un graphe de connaissances qui est stocké en permanence sous forme distribuée, fournissant un flux constant de données de haute qualité pour les modèles d'IA de langage existants, ce qui contribue à l'application des graphiques de connaissances dans la fabrication et la vie.

Il y a trois rôles principaux dans le système de protocole MK: les chasseurs de primes peuvent collecter librement des tâches dans divers domaines de connaissances et les envoyer à l'acceptation; Les experts du domaine sont chargés de désassembler et d'accepter des tâches professionnelles et de télécharger des données vers des mineurs de connaissances; Les mineurs de connaissances peuvent exercer le pouvoir de gestion et participer à la sélection et au vote des experts du domaine pour maintenir un développement bénin de l'écosystème. En commençant par la production de données, leur acceptation et se terminant par la sélection d'experts spécialisés, un ensemble de cycles fermés efficaces de gestion de la production a été formé.

De plus, le processus de vérification des données ennuyeux se reflète de manière innovante sous la forme d'un jeu: en participant à l'identification et à la vérification des données, les chasseurs de primes pourront recevoir une récompense appropriée. Et ne vous inquiétez pas que la complexité du jeu est trop élevé, car il ya des experts qui ont fait un bon travail de diviser la complexité. Pendant le jeu, il est nécessaire de compléter le traitement manuel des données, tout en augmentant votre niveau et en recevant des récompenses, l'accord Mingcheng sous cette forme est conçu pour attirer davantage de chasseurs de primes afin d'y participer afin de compenser le manque d'efficacité et de qualité de la construction manuelle du graphe de connaissances.

Où faire les données déjà filtrées et traitées? La technologie Blockchain joue dans sa force. Afin de répondre à la demande de stockage ordonné de données dans des domaines spécifiques, le protocole Minnow a des exigences claires en matière de qualité des données et son stockage est entièrement gratuit. Ils collectent de petites copies organisées des fichiers journaux de graphe de connaissances dans chaque domaine, puis synthétisent régulièrement de petites copies des fichiers journaux dans chaque domaine dans de grands fichiers instantanés et les téléchargent sur Filecoin, le marché ouvert pour le stockage distribué, Qui joue sur les avantages du stockage à froid de gros fichiers dans Filecoin. tout en continuant à fournir des données fiables.

Les mineurs de connaissances, en tant qu'intermédiaires dans le chargement de données, sont une partie essentielle du système de protocole MKI, et bien sûr ils ne reviendront pas les mains vides. Dotations pour le débit et les réserves du fonds de la connaissance-ce sont les revenus de leur travail.

Automatisation manuelle-Cette méthode semi-automatisée de création de graphiques de connaissances restera la principale pendant un certain temps, en particulier dans des domaines tels que la santé, la sécurité et la finance, où les exigences en matière de qualité des données sont élevées et la précision doit être assurée par une analyse manuelle.

Recherche dans le domaine de la construction de graphiques de la connaissance est venu à la seconde moitié. Une partie intégrante de cette direction, ainsi qu'une partie de la concurrence entre diverses entreprises et organisations, sera l'amélioration des moyens de construire des graphiques fermés de connaissances et de simplifier le travail conjoint.

Quiconque s'excuse dans ce domaine aura l'opportunité et la chance d'être le premier à obtenir un ticket à l'ère du Web 3.0.