YDB-用雅典娜之芯创造知识新时代

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在整个人类历史中,人们都庆祝成就。不可否认的是,获取的知识与获得的成就几乎是成正比的,今天,这在每个人的职业生涯或生命历程中最为明显,其中顶级商业家及其政府管理人员获得了巨大的赞誉、认可和奖励。这促使有抱负的、有理想的人努力在更高的水平上表现,为倾向于竞争的人提供榜样和目标。用于庆祝人类成就的专业化知识和类似平台也创造了更多的下游市场,这使得既得利益者都对“他们”的表现产生情感和经济利益。如果这种热情是针对知识的呢?我们正在实现这一目标,并正在革新人们联系和重视知识的方式。

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大自然设计我们被吸引到提供即时奖励的东西,比如吃蛋糕(味觉),亲吻伴侣(感觉),看你喜欢的电视节目(视觉),听音乐(听觉)和玩游戏(触觉)。

那么为什么知识处理方式如此不同?为什么知识应该被抽象地奖励,而不是直接奖励? YDB平台通过使用奖励知识和参与来解决这个问题。

YDB是作为奖励和庆祝知识的概念。每个人都应该拥有知识,并通过他们的个人生活经历塑造,但是对于大多数人来说,分享,展示和接受自己知识的好处的机会可能是稀缺的。 YDB引入了一个奖励用户阅读知识的平台。通过奖赏性学习,专业知识验证和尖端的基于广告技术的技术,使参与者能够立即获得奖励和验证。我们是一个多方面的平台,具有前瞻性的加密技术,创建以用户为中心的信息收集和角色建设方法。我们还提出了知识跟踪,验证和验证的新前沿,并通过使用下面详述的奖励和激励模型,获得高水平的参与。

YDB验证系统-雅典娜之芯

雅典娜(Ἀθήνη)是YDB项目的核心。它的基本目标是使它成为一个系统,能够理解一个科学文档并丰富其含义,准备文档的构建树并验证其根。为了能够实现这一目标,雅典娜将具备以下能力:

1.模拟人类对科学文本的理解和人类假设提取,使用可用的元数据信息,如文档指纹、关键字和其他上下文数据。

2.根据文档的内容和给定的文档相似度度量,识别与给定起始文档最相关的文档。

3.使用可用的主题信息或其他文档聚类信息,将所有相关和相关文档的信息链接到一个科学文档,并仅识别那些对初始文档上下文有贡献的片段。

4.总结和索引理解输入文档所需的信息。考虑到这个子系统的复杂性,我们将把其功能的细节分解为四个不同的部分:假设抽取引擎、知识树构建器、可重现引擎和有效性引擎。

雅典娜之芯-知识树

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输入:文档文本、文档关键字、文档主题信息、文档向量、单词向量、文档存储库。

输出:具有预定义深度的文档知识树。

构建区块信息:每个区块分配一个相关的最佳文档,以丰富对构建块的理解。利用人工引文系统。

里程碑1:创建一个树,它从初始文档作为根开始,使用它的构建块从其他文档分配其他相关的构建块,直到满足停止条件。这种停止条件可以是循环循环,或者没有足够好的文档来关联,等等。

里程碑2:将假设因果关系图集成到构建块中。在树构建过程中分离并使用这些信息,使知识树尽可能与初始文档相关。

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雅典娜之芯-记忆晶石

我们运用雅典娜之芯来关注短期和长期的内存保留测试。显示文本,图像和视频,然后隐藏,并要求用户回忆他们刚刚看到的内容。此外,当我们奖励化教育学习,奖励学校,教育工作者和学生通过知识测验时,我们能够测试其课程中出现的主题和科目的长期记忆保留,并查看用户是否能够始终如一地回忆正确的答案时间。  这也适用于品牌,帮助他们实现头脑共享。通过我们现有的数据关系,以及知识平台正在策划的新数据关系,我们的用户可以获得源源不断的问答内容。一旦我们完成了成功的YDB令牌销售,知识实验室将专注于从文本,图像,视频和语音源生成内容摄取,分析和自动问答集的自动化。

YDB-未来的知识系统

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未来的知识平台:用人工智能通过半自动化的过程将解决研究人员的耗时和令人沮丧的工作流相关问题。我们将通过在知识平台上已经提供的产品功能组合来实现这一点。

知识引擎平台,简称探索性工具,运用人工智能为用户提供论文主题的可视化概述以及与这些主题相关的研究论文。人工智能将文本中最有意义的单词提取出来,然后识别上下文。

来自其他数百万篇研究论文的同义词和主题词——双关语——并使用它们来形成问题的加权指纹。然后,引擎平台自动使用专有的文档相似性度量(同行评审和发布)将其与当前连接的数据库匹配。

我们还会通过一种名为“科学黑客马拉松”的活动形式来完成这一点。旨在帮助在压缩的时间框架内解决科研挑战。跨学科研究人员小组使用我们的引擎平台进行竞争。人工智能的探索工具,以快速制定和消化相关的研究围绕一个给定的挑战。由于它是一项竞赛,因此需要制定一个挑战来围绕它组织活动。这一责任由外部方承担,通常是工业、学术或非政府组织(挑战提供者)。挑战提供者还组成一个专家小组,评估结果并宣布获胜者。

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我们的出发点是围绕探索研究领域与获得知识领域,人工智能的探索工具或通过一个简单的关键字查询。因此,我们将收集至少50万份或多达200万份文档,现在的目标是缩小语料库的范围,将重点放在他们正在寻找的内容上。

人工智能服务是一个半自动化的过程,复制了学术界所谓的系统地图研究或研究景观地图。今天,这是在没有机器帮助的情况下完成的,方法是阅读所有论文的标题,并手动标记它们以进行排除,然后对角阅读所有选定的摘要并标记它们以进行包含或排除,然后精细地阅读剩余的内容。这显然是一个非常耗时的过程。

半自动人工智能服务通过一个迭代过程和用户之间的工具,作为第一步,用户设置的关键字包含或排除标准从他们已有的知识,和我们使用“钥语”(关键词,语境同义词和主题建模语言)来选择文档包含和排除。人工智能服务将采用神经主题建模的方法,将一般性主题呈现给用户。

“阅读即赚钱”是YDB知识平台的核心价值,在未来,YDB将开启人类阅读新时代。

文章作者: Argento 我要纠错
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