Web3協同智能：知識樹、知識森林和社區貢獻_WEB:HTT

原文作者:?EricZhang

特別感謝Zeo、DAOctor、Zhengyu、Christina的貢獻、審閱和反饋。

構建知識結構數據庫和更好地可視化知識是推進計算機科學、人工智能和Web的重要任務。在加密貨幣和去中心化應用世界出現之前，舊的Web3.0研究主要集中在構建知識庫和知識圖譜，以及基于這些結構的表示/推理。

建立知識庫有兩種通用方法。一種方法是從Web以及其他數據源獲取數據，然后將它們組織到所需的知識數據庫中。另一種方法是依靠人類智能來協作建立數據庫。

本文將首先回顧過去幾十年的一些相關創新，然后討論我們如何才能向前邁進，建立一個具有集體智慧和可持續激勵機制的高水平知識數據庫。

知識庫、知識圖譜和維基百科

很長一段時間以來，人們對創建知識圖譜很感興趣，主要有兩個原因：

連接人類創造的所有信息和知識的點，

并且在知識圖譜上執行推理和機器學習技術以產生更好的人工智能，并使用該系統改善Web2產品的用戶體驗。

現在，很明顯有用的知識圖譜大多是作為Web2中大型公司的基礎工具創建的。例如，Facebook知識圖譜有助于更好的社交網絡搜索，谷歌知識圖譜有助于呈現相關信息。由于一切都是閉源的，我們不知道知識圖譜是如何構建的，但從UI來看，這些知識圖譜肯定有助于改善用戶體驗。

維基百科社區的努力是驚人的。這是展示互聯網社區力量的首次嘗試之一。另一方面，開放數據庫可作為互聯網公共產品使用。一個例子是DBpedia，它是一個為想要利用Wikipedia知識庫的應用程序提供API的數據庫。另一個例子是ConceptNet，這是一個免費提供的語義網絡，可幫助AI和NLP程序獲取通用語義。

Co:Create在Shopify上發布Web3忠誠度應用程序:金色財經報道，Web3基礎設施公司Co:Create正在電子商務巨頭Shopify上推出一款應用程序，允許企業在該平臺上實施基于區塊鏈的忠誠度和獎勵計劃。由以太坊側鏈Polygon提供支持，Web3 Rewards Tools應用程序旨在幫助品牌通過NFT和游戲化體驗與客戶建立聯系。品牌可以發行基于代幣的獎勵，也可以發布帶有自己的NFT系列和現有項目的NFT產品。[2023/7/15 10:56:32]

然而，這些互聯網公益組織能做多少，有一些根本性的限制。維基百科每年都依賴捐贈，它在一個501(c)3組織內運作，很難在其上施加更先進的激勵機制并基于知識網絡構建更酷的基礎設施。DBpedia和ConceptNet等也是如此。作為非營利組織，這些公益組織很難深入建立一個不斷構建基礎設施并最終形成生態系統的社區。我在大學時使用DBpedia的API構建了一個Wikipedia圖形可視化和搜索工具。然而，當時加入一個充滿活力的社區要困難得多。現在在加密社區，情況大不相同了，有好主意的開發者可以參與更多的活動，組隊并得到多鏈生態系統的支持。

但是，我不建議建立另一個Wikipedia，因為盡管當前的非營利組織模式存在局限性，但Wikipedia網站的內容和結構都得到了很好的策劃和組織，人們已經在很大程度上受益于它的成果。總的來說，Wikipedia擅長存儲知識的描述，并且通過Web1和Web2基礎設施，我們已經使知識可搜索。維基百科和現有的網絡基礎設施不擅長的是呈現“人類理解”的知識——人腦中的結構性知識。為了呈現這些信息，人的策展和人的協作是核心，這在Web1/Web2基礎設施中并不能很好地支持，但是通過Web3基礎設施和協調機制將可以實現

外媒：Y Combinator正專注于web3基礎設施初創公司:9月13日消息，孵化器Y Combinator的最新一批加密初創公司數量達到30家，超過了上一批的24家，其中web3基礎設施初創公司占比接近三分之一，其中包括托管和風險解決方案（Derisk、Immuna和Terrace），開發工具（Metafi、OpenPod、Zoltar Labs、Mintplex）和鏈上數據工具（Blockscope、Probably Nothing Labs）。

根據The Block Research的7月份融資報告顯示，盡管7月份基礎設施融資筆數與上個月相比下降了約22%，但融資金額從2.97億美元增長了178%，融資金額約8.27億美元。（The Block）[2022/9/13 13:26:03]

**值得注意的是，人們努力建立海量結構數據庫以增強機器對知識的理解。例如，像Cyc這樣的公司幾十年來一直在嘗試建立一個常識知識庫來幫助機器模仿人類的大腦。這些公司最終將自己變成了商業軟件公司，因為強大的人工智能顯然需要的不僅僅是節點和關系的知識庫。與為機器建立結構性知識庫相比，人類對知識的理解和人類管理在這里很重要——建立人類理解的知識庫以幫助更多的人理解。

另一方面，值得思考的是，如何將更高層次的語義添加到當前的WebofKnowledge中，也就是我們在本文中描述的結構性知識。

公民科學和志愿計算

我想提到的另一個探索分支是公民科學和志愿計算。在2010年代初期，科學界有許多令人興奮的項目，它們利用人群的智慧來加速研究和科學發現的進展。這種努力一般有兩種類型。第一種稱為志愿計算，它將計算任務分配給一群個人計算設備。第二種類型稱為公民科學，它創造了每個人都可以執行的重復性任務。該項目從眾多貢獻者那里收集數據，并將它們輸入到一些研究項目中以創建有意義的結果。在不發明“DAO”這個詞的情況下將這些努力想象成“DAO”，去中心化社區的協調方面并不是什么新鮮事！

Binance Labs正計劃建立一個Web3開發者社區:9月9日消息，據官方推特，Binance Labs正計劃建立一個Web3開發者社區，不過具體信息尚未透露。[2022/9/9 13:18:54]

許多項目取得了成功，但不幸的是，這些項目的可持續性再次受到限制。不再運營，許多公民科學項目本可以持續更長時間但沒有持續下去。激勵和生態系統對任何協作努力來說都是很重要的兩個方面。沒有生態系統，創新就會受到限制。沒有可持續的激勵機制，就沒有充滿活力的社區，也就永遠不會出現生態系統。

復雜概念和知識的結構

現在讓我們考慮一下高級概念和知識是什么樣的。從直覺上看，當我們“理解”某個概念時，實際上我們理解了這個概念的相當多的細節。我們可以通過兩種方式來思考“理解”的過程：

1.通過樹狀結構理解

當我們試圖“理解”某事，或者說“學習”某事時，我們會將其分解為樹形結構。例如，如果我們想理解“Merkle樹”這樣的概念，就必須理解“密碼哈希函數”和“樹數據結構”這樣的子概念，這就需要我們進一步理解“哈希函數”、“抗碰撞性”等這樣的基本概念。

樹分解得越深，概念就越原始。在某一時刻，Web上會有一些非常直接的資源可以直接引用。

使用概念_2“建立”概念_1

在“構建”的情況下，可以使用“Merkle樹”樹作為節點來構建更復雜的知識樹，例如“Verkle樹”或“Merkle多重證明”。

GameStop計劃削減成本并在數字資產和Web3方面開發新產品:金色財經消息，電子游戲及相關產品零售商 GameStop (GME) 首席執行官 Matt Furlong 在給員工的一封信中表示，公司的重點已轉向消除多余成本并以強烈的所有者心態經營，在削減成本的推動下首席財務官 (CFO) Mike Recupero 離職，該職務將由首席會計官 Diana Jajeh 接任。

根據 Furlong 的信函，該公司計劃在數字資產和 Web3 中開發新產品。GameStop 從去年開始一直在進軍Web3 領域，計劃于今年晚些時候推出 NFT 市場，此前開發了一個用于存儲加密和 NFT 的數字資產錢包 GameStop Wallet。（CoinDesk）[2022/7/9 2:01:29]

值得注意的是，這里的關鍵點是樹的結構。知識樹從根概念到葉子，指向所有對現有Web資源的必要引用。節點之間的關系在這里并不重要。

2.通過“相關知識”理解

我們還通過添加更多“上下文”來獲得對知識的更深入理解。正如Weigenstain的名言，“但‘五’這個詞是什么意思？這里沒有這樣的問題，只有“五”這個詞是如何使用的”。它背后的想法是，某事物的意義實際上取決于與之相關的其他概念，它們共同決定某事物的意義。通過添加更多上下文，我們可以更“深入”地理解知識。

一般來說，人們更容易理解樹，而不是圖。與其構建知識圖譜，不如把“相關知識”想成更實用的方式——一組根節點相連的知識樹，本質上形成了一個知識森林。

CCN測試網2.0啟動在即：Computecoin將為Web3.0和元宇宙的建構提供算力基礎:4月22日，金色財經舉辦主題為“算力和隱私：Web3和元宇宙基礎設施”AMA，邀請到了三位嘉賓分別是Computecoin 的CMO John Hrzic、CCN產品與礦工關系負責人Joseph Mennillo、Oasis中國區大使計劃顧問Bill。

根據John Hrzic的回顧，CCN第一期測試網Dome-A吸引了來自25個國家的超過20萬的計算與存儲節點，其為CCN網絡貢獻了總計82萬億的元算力（MP / s），這相當于4000PB的存儲空間，或10萬張Nvidia 3080顯卡的計算能力。該計算能力比Fugaku——具有537212 萬億次浮點運算能力的世界上最強大的超級計算機更加強勁，這也正是CCN能為Web3.0和元宇宙的建構提供算力基礎的原因。

同時，CCN還將在四月下旬推出Computecoin測試網第二階段Huygens。Huygens將會擴大測試參與者的規模以及加強生態系統的建設，在Dome-A的成功基礎上再接再厲。

算力是構建元宇宙和Web 3.0的未來不可或缺的基礎，而隱私泄露的隱患一直是全球用戶相當關注的問題。[2022/4/22 14:41:55]

知識森林可以構建為許多知識樹的數據庫。我們可以對數據庫執行兩種基本操作。

在不同的樹之間建立聯系。當我們可視化知識樹時，它將很有用。

知識樹的特征可以構造為某個向量空間中的向量。然后可以使用向量來關聯在概念上相關但不通過(1)直接鏈接的知識樹。

跨樹引用-創建一個鏈接，將節點從一棵樹連接到另一棵樹的根。

合并-兩棵樹的節點下可能已經有子樹，如果基本樹還沒有覆蓋到一些有價值的節點、葉子和參考，那么可能值得將來自更高級樹的信息合并到更基本的樹。

創建根

添加子節點

向節點添加葉子

將參考鏈接添加到葉子

然后我們可以為實際用戶定義一系列高級操作來“種植”一棵樹并為一棵樹做出貢獻。

添加子樹-為具有完整節點和葉子的知識樹引入必要的子節點

合并兩個相同概念的樹

知識森林

種下大量的知識樹，我們就有了知識森林！

知識森林是一大群一起種植的知識樹。關于知識森林的一個有趣事實是，樹木之間可能存在糾纏。理論上，不同節點和葉子之間的連接可以是任意的。實際上，如果我們添加虛線鏈接，知識森林“有點”就變成了知識圖譜。但是，重要的是個人知識樹。

例如，虛線表示MACI樹和zk-Snark樹之間的鏈接。

知識樹的葉子連接到網絡上現有的文章/視頻/資源。因此，這些葉子之上的層是結構信息或理解層。

我們可以用知識森林做的事情是完全開放的。我們應該考慮的最重要的事情可能是從一開始就協作知識庫的生態系統。我們可能想要對知識森林做很多事情，這里舉三個例子：

可視化知識樹和知識森林

通過虛線鏈接瀏覽知識森林

查找知識樹集群

建立一個DAO，而不是一個非營利組織

非營利組織可以讓事情發生，但DAO可以讓事情變得更好。這里的想法是將一組樹操作映射到一組激勵。元操作越標準化，DAO協調其成員的可擴展性就越高。

知識樹操作<->DAO貢獻

在知識樹的情況下，DAO的貢獻者可以創建一個根，添加一個知識路徑，并為樹葉添加參考鏈接。激勵機制創建了一套規則來獎勵那些采取可驗證的行動來規劃和種植知識樹的社區貢獻者。

同時，審查委員會對于規劃和質量控制也很重要。DAO的協調和激勵已經過廣泛的試驗，并且可以在這里實現類似的結構。

知識森林與知識圖譜

當我們學習新概念并獲得知識時，樹更容易理解。對于任何特定的主題，人類很容易理解樹中的知識結構，因為樹中沒有循環，如果將樹的深度限制在一定水平，對人腦來說進行處理和記憶就容易多了。

此外，知識圖的表示在表示知識節點之間的模糊或模糊連接方面受到了限制。

這并不意味著知識樹總是比知識圖更好。在講故事方面，知識圖比知識樹更有用。實際上有很多現有的工具來構建知識圖譜，但令我驚訝的是，它們中的大多數正在成為SaaS公司。

一個致力于知識樹和知識森林的實際實現的BUIDLers團隊有很多細節——數據結構、產品設計、貢獻和激勵細節、UI等等。盡管如此，如果要建立一個知識森林，我覺得總的來說它應該作為一種公共產品來組織知識并向世界上的所有人開放。但是，讓我們看看Dora社區想出了什么！

結論

這個想法是在現有的Web基礎設施之上建立一種新的知識庫，并使其可供所有人使用，從而最大限度地降低理解抽象知識的復雜性。與DAO中的貢獻者協調，并使用先進的加密原生激勵措施來確保組織的可持續性。本文中的想法并不完整，還有很多討論和改進的空間，如果某個團隊想要將其變為現實，還有很多工程和產品問題需要考慮。

參考文獻

語義Web：https://en.wikipedia.org/wiki/Semantic_Web

三元組：https://conceptnet.io/

高階邏輯：https://en.wikipedia.org/wiki/Cyc

ConceptNet：https://conceptnet.io/

DBpedia：https://www.dbpedia.org/

Wikipedia圖形可視化和搜索工具：

https://github.com/zhangjiannan/Graphpedia

多鏈生態系統：https://hackerlink.io/grant/dora-factory/top

Cyc：https://en.wikipedia.org/wiki/Cyc

志愿計算：https://en.wikipedia.org/wiki/Volunteer_computing

：https://lhcathome.cern.ch/lhcathome/

：https://setiathome.berkeley.edu/

CitizenCyberlab：https://www.citizencyberlab.org/projects/

SciStarter：https://scistarter.org/

知識圖譜構建工具1：https://obsidian.md/

知識圖譜構建工具2：https://www.ideaflow.io/

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