TL; DR: กราฟกำลังพัฒนาเพื่อเปลี่ยนวิธีที่เราจัดระเบียบและตรวจสอบข้อมูลออนไลน์ผ่านกราฟความรู้ ช่วยให้ชุมชนสามารถระบุความจริงร่วมกันและจัดระเบียบความรู้ในลักษณะกระจายอำนาจ ด้วยเครื่องมือและมาตรฐานใหม่ๆ เช่น GRC-20 เรากำลังก้าวไปสู่อนาคตที่ระบบ AI สามารถเข้าถึงข้อมูลที่ครอบคลุมและเชื่อถือได้สำหรับการฝึกอบรมและการตัดสินใจ การเปลี่ยนแปลงนี้ทำให้เราเข้าใกล้อินเทอร์เน็ตที่ควบคุมโดยผู้ใช้มากขึ้น ซึ่งไม่เพียงแต่เข้าถึงข้อมูลเท่านั้น แต่ยังสามารถตรวจสอบและเชื่อถือได้อีกด้วย

ยินดีต้อนรับกลับสู่การสนทนาของเราเกี่ยวกับ AI และบล็อคเชน! หากคุณยังไม่ได้ลองดูโพสต์ของเรา The Shared Destiny of AI และ Blockchain: A People's Internet ซึ่งเราจะสำรวจจุดตัดที่น่าตื่นเต้นของ AI และเทคโนโลยีบล็อกเชน และศักยภาพในการกำหนดรูปร่างอินเทอร์เน็ตที่ควบคุมโดยผู้ใช้ ในบทความนั้น เราได้วางรากฐานโดยพูดคุยถึงพื้นฐานและประโยชน์ของการบูรณาการเทคโนโลยีอันทรงพลังทั้งสองนี้

ในภาคต่อนี้ เราจะเจาะลึกลงไปว่าเทคโนโลยี web3 และปัญญาประดิษฐ์กำลังผลักดันเราไปสู่อนาคตของเว็บที่มีการกระจายอำนาจและเชื่อถือได้อย่างไร

หนึ่งในความท้าทายของ AI คือการดึงข้อมูลจากแหล่งที่ไม่จำเป็นต้องตรวจสอบ แพลตฟอร์ม Web 2.0 และอินเทอร์เน็ตในปัจจุบันเต็มไปด้วยข้อมูลที่ผิดและอคติ เราจะรู้ได้อย่างไรว่าเราสามารถเชื่อถือข้อมูลที่ได้รับจากบริการ AI ได้? เราจะแน่ใจได้อย่างไรว่าบริการ AI จะไม่สืบทอดอคติจากแหล่งข้อมูล

เราต้องการระบบที่ดีกว่าในการพิจารณาว่าข้อมูลใดเป็นจริง แทนที่จะตรวจสอบข้อเท็จจริงในระดับบุคคล เราสามารถมีกระบวนการที่โปร่งใสในการประสานงานได้

หากเราใช้กราฟความรู้เพื่อจัดโครงสร้างข้อมูล เราสามารถอำนวยความสะดวกในการอภิปรายที่มีรายละเอียดมากขึ้นได้ สำหรับคำถามใดๆ ของเรา ผู้คนสามารถโพสต์คำตอบที่แนะนำ (หรือคำกล่าวอ้าง) เพิ่มข้อโต้แย้งสำหรับและคัดค้าน และท้ายที่สุดใช้การลงคะแนนแบบบล็อกเชนเพื่อโหวตเห็นด้วย โหวตไม่เห็น และจัดอันดับคำตอบเมื่อเวลาผ่านไป

ℹ️ กราฟความรู้แสดงถึงเครือข่ายของเอนทิตีในโลกแห่งความเป็นจริง (เช่น วัตถุ เหตุการณ์ สถานการณ์ หรือแนวคิด) และแสดงให้เห็นความสัมพันธ์ระหว่างสิ่งเหล่านั้น (ไอบีเอ็ม)

กิจกรรมนี้จะจัดขึ้นบนโครงสร้างพื้นฐานที่เปิดกว้าง สาธารณะ และโปร่งใส การใช้ระบบกระจายอำนาจจะช่วยให้คำตอบดีขึ้นเรื่อยๆ ขึ้นไปสู่จุดสูงสุดในขณะที่เราเรียนรู้ความจริง นอกจากนี้ ทุกคนจะได้รับประโยชน์จากข้อมูลที่น่าเชื่อถือและคัดสรรมาอย่างดี ไม่ใช่แค่บริษัทและลูกค้าเท่านั้น

ความท้าทายอีกประการหนึ่งคือข้อมูลในปัจจุบันอยู่ในไซโล โดยแยกจากแพลตฟอร์ม Web 2.0 และบริษัทต่างๆ ที่ดูแลเซิร์ฟเวอร์และควบคุมว่าใครสามารถเข้าถึงข้อมูลเหล่านั้นได้ แล้วคุณเข้าถึงข้อมูลผ่านบริการ AI หรือแอปพลิเคชันใดบ้าง หากไม่สามารถก้าวข้ามไซโลได้ นั่นจะจำกัดความสามารถของเราในการทำงานร่วมกัน ลองนึกภาพว่าเราทุกคนสามารถเข้าถึงข้อมูลที่ได้รับการยืนยันเหมือนกันในระบบนิเวศของ web3 และสิ่งนี้จะช่วยให้ผู้คนทั่วโลกพัฒนาและก้าวหน้าไปสู่เป้าหมายได้อย่างไร

เราต้องการระบบกระจายอำนาจเพื่อจัดระเบียบข้อมูลนี้ และกราฟความรู้เป็นวิธีที่ยืดหยุ่นที่สุดในการบรรลุเป้าหมายนี้ แต่ละชุมชนจะมีกราฟความรู้ของตัวเอง และกราฟความรู้ทั้งหมดเหล่านี้จะเชื่อมโยงถึงกัน

ด้วย web3 เราทำให้เกิดความโปร่งใสและความรับผิดชอบ ทำให้มั่นใจได้ว่าทรัพยากรจะไหลไปสู่ผู้ที่ให้ผลลัพธ์อย่างแท้จริง การใช้ระบบกระจายอำนาจทำให้เราสามารถประสานงานและตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลได้ดีขึ้น ซึ่งท้ายที่สุดแล้วจะเปลี่ยนวิธีที่เรารับมือกับความท้าทายที่ซับซ้อน

Yaniv Tal จาก Geo: โซลูชันที่เป็นระบบเพื่อปฏิวัติการดูแล

Geo ซึ่งเป็นทีมพัฒนาหลักที่อยู่เบื้องหลัง The Graph เชื่อว่ากราฟความรู้เป็นกุญแจสำคัญในการเปิดใช้งานแอปพลิเคชันที่ตรวจสอบได้ เปิดและเขียนได้

ในความเป็นจริง Geo เพิ่งเปิดตัวร่างมาตรฐานความรู้ GRC-20 ซึ่งให้คำแนะนำเกี่ยวกับวิธีสร้าง แบ่งปัน และเชื่อมต่อข้อมูล web3 ผ่านแอปพลิเคชันแบบกระจายอำนาจ

Geo ซึ่งเป็นทีมพัฒนาหลักที่อยู่เบื้องหลัง The Graph เชื่อว่ากราฟความรู้เป็นกุญแจสำคัญในการเปิดใช้งานแอปพลิเคชันที่ตรวจสอบได้ เปิดและเขียนได้

ในความเป็นจริง Geo เพิ่งเปิดตัวร่างมาตรฐานความรู้ GRC-20 ซึ่งให้คำแนะนำเกี่ยวกับวิธีสร้าง แบ่งปัน และเชื่อมต่อข้อมูล web3 ผ่านแอปพลิเคชันแบบกระจายอำนาจ

การมีมาตรฐานที่เป็นหนึ่งเดียวถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับทีมและโครงการต่างๆ โดยใช้กราฟความรู้และ AI แบบกระจายอำนาจ มาตรฐานนี้จะอนุญาตให้แอปพลิเคชันแบ่งปันข้อมูลและเปิดใช้งานระบบที่ทำงานร่วมกันได้

มาตรฐานนี้สามารถเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมต่างๆ รวมถึงกรณีการใช้งานที่เป็นไปได้ในการสื่อสารมวลชน (เพิ่มความไว้วางใจและการตรวจสอบ) การดูแลสุขภาพ (ช่วยให้องค์กรวิจัยดีขึ้น) และการศึกษา (การทำแผนที่หัวข้อและทักษะ)

ขณะนี้ GRC-20 อยู่ระหว่างการร่าง และยินดีรับฟังความคิดเห็นของคุณเพื่อปรับแต่งและสรุปมาตรฐาน

ด้วยการใช้เทคโนโลยี web3 เราสามารถเอาชนะความท้าทายในการประสานงาน เข้าใจความจริง และจัดระเบียบข้อมูลและความรู้ในลักษณะแบบกระจายอำนาจ

Geo คือเบราว์เซอร์ web3 และแอปพลิเคชันกราฟความรู้ที่เป็นกรณีการใช้งานแรกของมาตรฐานความรู้ GRC-20

Geo จะมอบเครื่องมือให้กับชุมชนเพื่อ:

Geo จะกลายเป็นบริการข้อมูลบน The Graph Network ซึ่งนำเสนอความรู้และข้อมูลออนไลน์ในโลกแห่งความเป็นจริง ช่วยให้สามารถเปิดข้อมูลที่สามารถประกอบได้ ซึ่งแอปพลิเคชันจำนวนมากสามารถใช้งานได้ รวมถึง AI การมีข้อมูลที่ประกอบได้หมายความว่าแอปพลิเคชันสามารถต่อยอดซึ่งกันและกันและแบ่งปันข้อมูลได้

Pinax มีส่วนช่วยในการพัฒนา Geo โดยการบูรณาการเป็นบริการข้อมูลกับสแต็กตัวสร้างดัชนี และปรับใช้กราฟย่อย Geo Genesis ไปยัง The Graph testnet นอกจากนี้ เรายังสำรวจโฮสติ้งแบบ Rollup Chain เพื่อรองรับโครงสร้างพื้นฐานของ Geo อีกด้วย

AI กำลังกลายเป็นศูนย์กลางมากขึ้น... เราคิดว่ายังมีหนทางที่ดีกว่าข้างหน้า เราสามารถทำให้เทคโนโลยีประเภทนี้เข้าถึงผู้คนได้มากขึ้นผ่านโซลูชันแบบกระจายอำนาจ...ใช้ประโยชน์จากกราฟความรู้แบบกระจายอำนาจเพื่อเพิ่มมูลค่าที่ LLM สามารถมอบให้กับผู้ใช้ได้โดยการมอบข้อมูลที่รวบรวมล่าสุดแก่พวกเขา

Matthieu Di Mercurio รองประธานฝ่ายผลิตภัณฑ์และกลยุทธ์ที่ StreamingFast ผ่าน GRTiQ Podcast: The Graph, AI และ Geoℹ️ โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เป็นอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกที่ใช้ในการสรุป แปล ทำนาย และสร้างข้อความเพื่อถ่ายทอดแนวคิดและ แนวคิด โมเดลภาษาขนาดใหญ่อาศัยชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อทำหน้าที่เหล่านี้ (การลงทุน)

ตอนนี้เราได้พูดคุยกันแล้วว่า Geo ช่วยให้เราระบุได้ว่าความรู้และข้อมูลใดมีจริง และจัดระเบียบข้อมูลเหล่านั้นด้วยวิธีออนไลน์ที่มีความหมาย สิ่งนี้จะส่งผลต่อบริการ AI อย่างไร

เมื่อเรามีกราฟข้อมูลที่ทำงานร่วมกันได้ เป้าหมายคือการสร้างแอปพลิเคชันจำนวนนับไม่ถ้วนที่ช่วยให้ web3 เกิดขึ้นและเติบโตได้อย่างเต็มที่ หากแอปพลิเคชันเหล่านี้ใช้ AI พวกเขาจะมีแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้และครอบคลุมในการฝึกอบรม ซึ่งจะปรับปรุง LLM การตัดสินใจ และการทำนาย

GRC-20 สามารถมีบทบาทสำคัญในการฝึกอบรมโมเดลภาษาขนาดใหญ่ โดยสร้างตัวเองเป็นรากฐานที่สำคัญของระบบ AI และ web3 ในอนาคตด้วยการจัดหาฐานความรู้ที่มีโครงสร้างดีที่ได้รับการพิสูจน์แล้ว

กราฟความรู้และฐานข้อมูลกราฟเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพที่สุดในการจัดหาบริบทและการป้อนข้อมูลสำหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM)

Yaniv Tal ผู้ก่อตั้งและซีอีโอของ Geo จาก Indexer Office Hours #164

วิสัยทัศน์ที่ฉันตื่นเต้นมากคือการสร้างกราฟความรู้นี้และกลายเป็นข้อมูลอ้างอิง กลายเป็นข้อมูลอ้างอิงสำหรับความรู้ที่เข้าถึงได้ผ่านทางเว็บ วิสัยทัศน์ที่สองคือการเป็นแพลตฟอร์มที่ผู้คนสามารถสร้างแอปพลิเคชันได้ โดยเฉพาะแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI

แมทธิว ดิเมอร์คูริโอ, GRTiQ Podcast

การรวม AI และบล็อกเชนกำลังปูทางไปสู่สภาพแวดล้อมดิจิทัลที่เป็นประชาธิปไตย การพัฒนาเหล่านี้จะผลักดันขอบเขตของสิ่งที่เป็นไปได้อย่างต่อเนื่อง และนำเราเข้าใกล้อนาคตที่มีการกระจายอำนาจมากขึ้น ซึ่งทุกคนสามารถแสดงและควบคุมชีวิตดิจิทัลของตนได้

แมทธิว ดิเมอร์คูริโอ, GRTiQ Podcast

การรวม AI และบล็อกเชนกำลังปูทางไปสู่สภาพแวดล้อมดิจิทัลที่เป็นประชาธิปไตย การพัฒนาเหล่านี้จะผลักดันขอบเขตของสิ่งที่เป็นไปได้ต่อไป และนำเราเข้าใกล้อนาคตที่มีการกระจายอำนาจมากขึ้น ซึ่งทุกคนสามารถแสดงและควบคุมชีวิตดิจิทัลของตนได้

เราอยู่ในจุดเปลี่ยนที่งานพื้นฐานที่เราทำได้พิสูจน์แล้วว่าแข็งแกร่ง และตอนนี้เราสามารถต่อยอดเพื่อสร้างมูลค่าที่มากยิ่งขึ้นผ่านแอปพลิเคชันแบบกระจายอำนาจและระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI อนาคตคือการคูณมูลค่านี้ทั่วทั้งระบบนิเวศ

Matthieu Di Mercurio, GRTiQ พอดคาสต์

สำหรับรายละเอียดทางเทคนิคเกี่ยวกับมาตรฐานข้อมูลที่เสนอ โปรดอ่านข้อกำหนดกราฟความรู้ GRC-20 บน GitHub

หากต้องการดูภาพรวมระดับสูงกว่าของ GRC-20 โปรดอ่านโพสต์ในฟอรัม The Graph เราขอเชิญคุณแสดงความคิดเห็นและคำถามของคุณให้กับทีม Geo ในกระทู้ของฟอรั่ม

สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ GRC-20 กราฟความรู้ที่เปิดใช้งาน web3 และผลกระทบต่อ AI โปรดดูบทความต่อไปนี้:

หากต้องการรับทราบข้อมูล ให้ติดตามการอัปเดตทางภูมิศาสตร์บนฟอรัม The Graph และติดตามโซเชียลมีเดียของพวกเขาสำหรับการเผยแพร่ที่กำลังจะมาถึง เข้าร่วม Discord ของ Geo เพื่อถามคำถามและเชื่อมต่อกับชุมชน การมีส่วนร่วมของคุณจะช่วยกำหนดอนาคตของอินเทอร์เน็ตแบบกระจายอำนาจ!

(โปรดติดตามบล็อกเพื่อดูคำศัพท์ทางวิชาชีพ ความคิดเห็น ไลบรารีโค้ด ไฮเปอร์ลิงก์ ฯลฯ ที่เกี่ยวข้อง)

💡บทความนี้ตอบคำถามต่อไปนี้: - กราฟความรู้คืออะไร - เหตุใดกราฟความรู้จึงมีความสำคัญต่อการเรียนรู้ปัญญาประดิษฐ์และหุ่นยนต์ - ภูมิศาสตร์คืออะไร มันจะให้เครื่องมืออะไรแก่เรา - เราจะเปิดใช้งาน web3 ได้อย่างไร - blockchain และ AI จะทำงานร่วมกันเพื่อสร้างอินเทอร์เน็ตที่ดีขึ้นได้อย่างไร

#web3 #AI #Geo #TheGraph #LLM