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EpiK主网上线 用50年教会AI人类知识 | 龙葵社区AMA

2021年8月15日,EpiK Protocol创始人James做客龙葵社区,与大家分享主题:EpiK主网上线,用50年教会AI人类知识。

以下是本次AMA直播内容:

请先介绍下EpiK Protocol,目前处于什么进度?

铭识协议是全球首个 AI 数据的分布式存储协议,通过整合 IPFS 存储技术、Token 激励机制和 DAO 治理模型,打造出具备可信存储、可信激励、可信治理和可信金融四大核心能力的全球开放自治社区,以 极低的管理成本组织全球社区用户共同协作,持续产生可共建、共享、共益的高质量 AI 数据,开阔 AI 的认知, 推动全面智能化时代的到来。 目前,EpiK Protocol 已经完成了为期1年的 5 轮测试网测试,8 月 15 号也就是今天,主网已完成上线。测试 网阶段,不论是 EpiK Protocol 的标注系统还是存储系统,奖励都来自于基金会补贴,激励有限随。着主网的上 线,十倍于测试网的经济模型正式启动,EpiK Protocol 采集 AI 数据的速度将会大幅度提,升社区参与 EpiK Protocol 的方式将会更多,共同为AI和区块链行业持续创造真实价值。

EpiK Protocol是全球首个「AI 数据 + 分布式存储」解决方案,为什么要将两者结合在一起?具体解决哪些痛点?

1. 相比于以 Filecoin 为代表的分布式存储项目,EpiK Protocol 不仅拥有 Filecoin的存储能力,还增加了 AI 数据处理协作网络,能够源源不断地为分布式存储生态输送高价值的 AI 有效数据。

2. 针对于目前分布式存储生态的现状,EpiK Protocol 开创了分布式存储新的商业模式,从为企业供提付 费存储,升级成了为企业提供更低成本的持续更新的 AI 数据。

3. 相比于传统 AI 数据标注,EpiK Protocol 是全球首个 AI 数据的分布式存储协议,将据数标注产业链转 变为数据共享经济模式,极大降低了数据标注成本。在目前算法未优化状态,实测标注效率已经 10 倍 于传统标注效率,目前团队做了一款游戏化的知识众包产品—知识大陆,于今年4月22上线测试版。用 户可以通过游戏化答题的方式,搜集数据和分类数据。

我们知道 EpiK Protocol在AI数据领域会着重关注知识图谱数据的采集,可以向读者具体解释下知识图谱是什么吗?你们的最终产品会类似于百度百科、维基百科提供的服务吗?

知识图谱与文字、视频、图片、语音一样是一种知识传递载体。我们人与人之间可以通过语言、文字、视频和图片等等手段来传授知识,就像老师上课、编书、录制视频来教育学生。

但人类没有办法通过这种方式来教育 AI 机器人,因为它缺乏认知能力,没法理解这些数据的含义,需要我们找到一种 AI 能够理解的数据格式来教育 AI 人类所理解的知识,那这种特殊的数据格式就是知识图谱,可以说知识图谱是目前 AI 理 解人类知识成为通用 AI 的必经之路。

比如我们有了医疗的知识图谱,我们就可以培养出一个可以为每个人提供智能问诊服务的 AI 医疗助理;有了保险的知识 图谱,我们就可以训练出一个可以为每个家庭提供智能投保和承保的 AI 保险助理;有了大学的知识图谱,我们就可以训 练出一个服务于每个毕业生的大学专业智能推荐助理。

以上这些理解,我们就能回答 EpiK Protocol 最后提供的有效数据不会是百度百科和维基百科这种给人看的数据,而是一个个从人类不同知识领域标注出来的给机器人看的知识图谱数据,这些数据借助 AI 超强的算力将发挥出来巨大的价值。

为了构建AI数据的分布式存储协议,在EpiK生态中都有哪些角色的参与,各自又起到了什么作用呢?

EpiK 生态中主要有4类角色,领域专家,赏金猎人,知识节点和知识网关。 领域专家: 通过全网投票产生,具有相应领域的专业性。可以理解为一个领域的大牛教授。他负责提出课题,并形成所需数据的图谱结构。

赏金猎人: 通过“知识大陆”完成相应的认证加入,负责对熟悉的领域提供所需的数据标注并上传给领域专家使用。

知识节点: 通过为链上的数据包提供相应的带宽以及存储。并保障长期参与,以便用户需要访问数据时能够即使访问。

知识网关: 这是一个总调度的角色,负责把链上存储的有效数据和对应需要访问的外部访问者作配对。从而实现知识图 谱的价值转化。

知识图谱的构建是很复杂的,领域专家虽然负责知识图谱的生产、验收和上传,但是生产高品质数据不是那么 容易的,比如知识图谱三元数据的抽取、纠错、消歧和融合都需要大量人工参与,这就需要赏金猎人的辅助。那赏金猎人是如何辅助领域专家完成这一过程?如何保证他们的工作是有效的?

需要人工参与的工作会以任务的形式发布在类似知识大陆这样的众包平台上,这里的任务会分为两种类型,一 种是采集任务,即需要人工填写答案的类型;还有一类是验证任务,即需要人工去验证其他人回答的采集任务 对不对的类型。

后面我们还会在下发验证任务前增加机判环节。现阶段就相当于先答题,然后10个人联合判断,80%以上觉得 正确就收录,80%以上觉得不正确就丢弃,其余情况由领域专家人工判断,最后收录的结果领域专家二次复查, 复查后上链。

所有最终上传的数据是领域专家复查过的,如果有恶意行为,其他领域专家是发起投票把当前恶意领域专家投入黑名单的,进入黑名单的领域专家所有收益将会被烧毁,永远丧失领域专家资格,而且提名他的领域专家还 要受到连坐惩罚。

昨天 EpiK 做了一场线上 EpiK 应用分享会,我们非常惊讶主网还没有上线,EpiK 就已经有了应用场景,能具体说说目 前的应用端的情况吗?

AI 数据是一个需求量巨大的市场,几乎没有一家 AI 公司是不缺数据的。之前大家参与的YES和NO的语音采集题目,数 据就直接应用到了一款智能蓝牙耳机里,采集的数据主要用于其训练AI更好地识别使用者的语音指令。

另外,我们在人脸情感识别数据集,上市公司金融知识图谱,区块链项目知识图谱,常见疾病医疗知识图谱等多个领域都 已经有了应用合作伙伴。我们一直说我们在 AI 行业推进比区块链行业还要顺利,也正是如此,没有一家 AI 公司会拒绝有 价值的数据。

EpiK创造了很多分布式存储行业的首次,其中就包含了首个分布式存储赛道的DAO,也有对应的治理白皮,书 能给我们具体讲讲为什么会有 EpiK DAO 吗?

EpiK 生态内有多种角色,每个角色在不同时期的贡献值是不同的,这就意味着网络每天产出来的代币需要着随 外部环境在不同角色间做动态分配,这才能保证每个时期生态的资源都给了最能帮助生态成长的人。对经济模 型做动态调整就是 EpiK DAO 的初衷,我们从项目成立的第一天就在说我们会包含一个 DAO,即们我在白皮 书里写的可信治理。我们最近推出了我们的 EpiK DAO设计模型,我们 CTO Leo 主笔的,写我完们才发现,原 来分布式存储赛道没有 DAO,也是意外之喜吧。

今年NFT、Gamefi这些赛道爆火,EpiK 如何看待这些赛道,有没有布局的安排?

我们对行业变化时刻保持着关注,Gamefi和NFT与知识大陆的结合是天然的,知识大陆最早的设计初衷是就将 数据标注这个工作游戏化,并且围绕着土地和建筑元素开启构建游戏世界,这个和Metaverse和NFT完是美契 合的,知识大陆本身也是一个非常有意义的Play-to-Earn游戏,不是完全为了打发时间的游戏。我们最近正打 算给知识大陆里的建筑加上一个冠名的功能,合作伙伴可以来到知识大陆的世界冠名自己的建筑物,逐步将知 识大陆的玩法丰富起来。

EpiK接下来一年路线图是怎样的?长期愿景又是怎样的?

首先是主网上线,这个版本叫做"罗塞塔",之所以叫罗塞塔是因为罗塞塔是第一次人类理解古埃及文字,打开了 古埃及文明的大门,这是个破次元壁的古迹。而 EpiK 的目标是要让 AI 理解人类文明,为 AI 打开理解人类文明 的大门,也是破次元壁的里程碑。

在接下来的一年,大方向上,EpiK 团队会先聚焦于上线 EpiK Protocol Mainnet2.0 "汉谟拉比",这个版本主要 上线 EpiK DAO 治理相关的所有功能,开启社区自治,正因如此这个版本使用了人类历史上第一个成法文典的 名字 "汉谟拉比“。在此之后,EpiK 团队将把精力放到知识生态上,拓展更多的知识领域,增加领域专家的数量 和粒度,将各个领域的知识图谱做广做深。

感谢James能来到这里并分享有关EpiK的更多信息。 我们都对EpiK的下一步感到非常兴奋。 再次感谢您的时间!感谢大家的参与。

以上便是本次 AMA 的所有内容,如果你还有任何其他疑惑和见解,欢迎加入我们的社群,同时感谢以下各大媒体们的大力支持。

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好文章,需要你的鼓励
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